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[2019年IEEE光子学与电磁学研究秋季研讨会（PIERS-Fall）- 中国厦门（2019.12.17-2019.12.20）] 2019年光子学与电磁学研究秋季研讨会（PIERS-Fall）- 基于双层超表面的三宽频带线极化到圆极化转换器
摘要： 传统电磁优化方法旨在通过尽可能减少精细模型评估次数来提升优化速度。本研究提出采用大量精细模型评估来实现整体加速——丰富的精细模型评估数据使我们能够构建在大邻域范围内有效的代理模型。该技术利用这些有效代理模型实现大幅且高效的优化更新，从而显著减少优化过程的迭代次数。这些有效代理模型所需的密集精细模型评估通过混合分布式共享内存计算平台实现并行化处理，大规模并行计算大幅降低了构建代理模型所需的主要计算时间。此外，我们采用信赖域算法来保证收敛性，并在每次优化迭代中重新定义精细模型评估范围。本技术致力于在缺乏粗糙模型（如经验模型或等效电路）的情况下提升基于梯度的电磁优化速度。通过三个典型算例对该技术进行了验证说明。
关键词： 并行计算、电磁（EM）优化、天线、代理模型、无源微波电路、信赖域、基于梯度的优化
更新于2025-09-23 15:19:57
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选择性激光熔化工艺中确定高密度零件最佳加工参数的系统方法
摘要： 依靠试错法来确定选择性激光熔化（SLM）技术生产零件的最佳加工参数（这些参数能使零件密度最大化）既昂贵又耗时。在给定SLM设备特性（如激光功率、扫描速度、激光光斑尺寸和激光类型）、粉末材料以及粉末粒度分布的情况下，本研究提出了一种更具系统性的策略，以减少寻找生产高密度零件的最佳参数所需的时间和成本。 在所提出的方法中，采用圆填充设计算法为商用Nd:YAG SLM系统确定了48组具有代表性的激光扫描速度和激光功率组合。对于每一组参数组合，进行有限元热传递模拟，以计算沉积在316L基板上的316L不锈钢粉末的熔池尺寸和峰值温度。然后利用模拟结果来训练人工神经网络（ANNs）。利用训练好的人工神经网络来预测设计空间内3600组激光功率和激光速度组合的熔池尺寸和峰值温度。随后检查所得到的加工图，以确定能产生稳定单道扫描轨迹（该轨迹与基板具有良好的附着性且峰值温度低于SS 316L粉末床的蒸发点）的特定参数组合。最后，通过测量表面粗糙度来确认能使SLM零件密度最大化的参数设置。 实验结果表明，所提出的方法能使零件的最大密度达到99.97%，平均密度达到99.89%，最大标准差为0.03%。
关键词： 增材制造，选区激光熔化，表面粗糙度，人工神经网络，代理模型
更新于2025-09-12 10:27:22
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双扫描轨迹选区激光熔化过程中优化型腔间距的选择
摘要： 与传统的制造方法相比，选择性激光熔化（SLM）等增材制造技术具有诸多优势。然而，SLM产品的质量在很大程度上取决于工艺参数，例如激光功率、扫描速度、粉末层厚度、填充间距和扫描长度。确定能够优化产品质量的参数设置对制造商来说是一个具有挑战性但极其重要的问题。在先前的研究中，本研究团队确定了316L不锈钢粉末床的激光功率和扫描速度的最佳值。本研究在此基础上进一步探究了双道扫描SLM工艺中填充间距和扫描长度对熔池特征的影响。通过构建三维有限元模型，预测不同填充间距和扫描长度条件下扫描轨迹熔池的特征。随后采用圆填充设计方法选取具有代表性的填充间距和扫描长度参数组合，训练人工神经网络（ANN）来预测熔池温度、熔池深度以及相邻扫描轨迹的重叠率。利用训练好的ANN建立工艺图谱，将扫描轨迹特征与填充间距及扫描长度相关联?；诜逯滴露龋ǖ陀?300K）、相邻熔池深度差（小于10μm）和相邻扫描轨迹重叠率（25~35%）的综合考量，最终确定了温度工艺图谱中的最佳填充间距和扫描长度区域。结果表明：在激光功率180W、扫描速度680mm/s、激光光斑直径120μm、316L不锈钢粉末层厚度50μm的SLM系统中，当激光光斑尺寸为120μm时，最佳填充间距为光斑尺寸的61%。
关键词： 人工神经网络，参数优化，选择性激光熔化，填充间距，代理模型
更新于2025-09-12 10:27:22
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一种面向光谱分配的方法，以提高基于代理光谱模型的可解释性和准确性
摘要： 在使用高光谱数据建?；粜允保げ獗淞坑胂煊Ρ淞恐涑４嬖诜窍咝怨叵?。常见的非线性建模技术虽能提高预测精度，但模型可解释性较差。本文提出一种新型多元建模方法——面向光谱分配的偏最小二乘法（SAO-PLS），该方法可提供兼具非线性建模能力与强可解释性的解决方案。当样本群体中不同响应水平对应不同光谱特征时，采用该方法的必要性尤为凸显。为此，SAO-PLS算法通过最大化两个聚类间光谱分配差异，在响应分布的最优位置实现数据分割。本研究将该方法应用于两个特征迥异的测试案例：1）包含沥青道路机载高光谱数据的成熟数据集，结合采用标准化方法现场测量的动态摩擦值；2）利用分析光谱仪测量的土壤光谱库，并关联有机碳测量数据。结果表明，无论是模型精度还是可解释性，SAO-PLS均优于偏最小二乘回归，为理解潜在过程提供了更深入的认知。
关键词： 代理模型、化学计量学、遥感、高光谱数据、非线性建模
更新于2025-09-04 15:30:14