基于深度学习的超材料电磁仿真技术研究

发布时间：2020-04-24 23:37

【摘要】：超材料以其特殊的电磁特性被科学界广泛关注,并成功地应用于雷达、天线、传感器和其他微波器件上。在传统的超材料的设计与仿真中,往往需要利用HFSS、CST等电磁仿真软件进行复杂的建模与大量的数值计算,如何快速、准确地对超材料进行分析成为目前超材料研究领域的一大问题。近年来,部分学者提出利用深度学习的思想构建神经网络来对超材料进行特性参数计算和结构设计的方法,为超材料设计与仿真提供了另一种思路。利用深度学习设计超材料是一种较为通用的方法,不需要考虑超材料的建模过程,也不需要对其各种参数进行电磁计算,只需要学习不同结构以及其对应的特性即可对超材料进行特性计算和结构设计,这对于超材料的研究具有很强的现实意义。本文介绍了超材料的特性以及传统电磁数值计算方法,学习了基于深度学习研究超材料结构与特性的思想,并将其应用于周期性阵列型超材料结构特性参数的计算。对于周期性超材料阵列结构,将其抽象为“0”、“1”矩阵的形式,使用Matlab与CST微波工作室联合仿真的方法对其进行建模与仿真,得到模型结构和其对应的S参数作为样本数据集,然后运用深度学习思想构建卷积神经网络,分析了卷积层深度、池化方式、激活函数和优化器选取对神经网络性能的影响,使用GPU加速的方法对仿真得到的部分样本数据集进行训练,从而构建超材料结构和其特性参数之间的映射关系,最后利用构建的映射关系对样本数据集里的训练集进行验证,实现对超材料特性参数计算的效果,为进一步通过超材料的特性进行结构的逆向设计做出了铺垫。
【图文】：

硕士学位论文逡逑ＭＡＳＴＥＲ’Ｓ邋ＴＨＥＳＩＳ逡逑刘教授所构建的双向神经网络在正向模拟中，其深度学习模型可以快捷超材料结构参数所具有的反射系数和频率点；在反向设计中，其深度学依靠需求的超材料特性来设计出恰当的结构参数。特别值得一提的是，材料特性中的反射频率点和振幅等基本参数，刘教授所构建的的双向型也可以按照性能需求来设计出合适的手性超材料的物理结构。逡逑°－

逦［邋ＣＷｒｏｐｔｉｃａｌ邋Ｒｅｓｐｏｎｓｅ邋＾逡逑３０逦４０逦？）邋６Ｃ邋Ｉｆ｝邋ｆｉ）逡逑图１．１深度学习在手性超材料的设计和优化逡逑Ｔｅｌ邋Ａｖｉｖ邋Ｔｅｌ邋Ａｖｉｖ邋Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ纳米科学和纳米技术中心研宄员Ｍｉｃｈｅａｌ邋Ｍｒｅｊｅｎ和逡逑计算机科学学院研宄员Ｍａｌｋｉｅｌｌｔｚｉｋ发表文章展示了一种基于深度学习的方法来简逡逑化基本纳米光子和超材料元素的设计的方法近几十年来，尽管光学领域的许多逡逑突破带来了前所未有的成像能力，，但它在日常生活中的影响和渗透一直受到复杂和逡逑反复的过程建模、纳米制备和纳米表征循环的阻碍。其根本原因是光学响应的计算逡逑需要利用大量数值计算来求解麦克斯韦方程而得到，是个非常耗时且依赖计算力的逡逑过程。更重要的是求解问题具有高度非线性的特点，其逆问题即设计具有按需光学逡逑响应的超材料纳米结构也同样是一项令人望而却步的任务，即使使用最先进的数值逡逑工具也是如此。与此同时，虽然多年来计算机科学一直被用来处理纳米光子成像、逡逑设计和表征方面的艰巨任务，但是这些方法要么是针对超越衍射极限的分辨成像和逡逑表征
【学位授予单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP18;O441;TB34

【参考文献】

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本文编号：2639510