采用遗传算法对Jaumann吸波结构材料优化设计北大核心

以频率带宽为优化目标函数,采用遗传算法针对3层Jaumann吸波结构材料进行优化设计。分析了不同介电常数,不同隔离层层数,不同隔离层厚度以及不同电阻参数对吸波材料反射率的影响;在吸波结构材料反射率T<-15 d B条件下,获得了较宽的频率带宽,并得到了该频率带宽内相应介电常数,隔离层厚度和电阻的优化参数。     

采用遗传算法对Jaumann吸波结构材料优化设计

以频率带宽为优化目标函数,采用遗传算法针对3层Jaumann吸波结构材料进行优化设计。分析了不同介电常数,不同隔离层层数,不同隔离层厚度以及不同电阻参数对吸波材料反射率的影响;在吸波结构材料反射率T-15 d B条件下,获得了较宽的频率带宽,并得到了该频率带宽内相应介电常数,隔离层厚度和电阻的优化参数。     

多层结构设计的超宽带石墨烯泡沫吸波材料

为了解决吸波材料超宽带吸收问题,利用遗传算法在不同厚度不同层数的约束条件下,以吸波带宽为优化目标,对多种石墨烯泡沫吸波材料进行多层组合设计.研究了不同材料种类数、不同层数、不同总厚度的多层组合材料的反射率,并分析了这些因素对有效吸收带宽的影响.研究结果表明:利用电磁参数差异较大的石墨烯泡沫吸波材料组合,进行梯度设计,充...     

纳米粒子复合微米粉体雷达波隐身涂层研究

采用纳米粒子复合微米吸波粉体方法制备雷达隐身吸波涂层,分别选用纳米Sic、铁酸镍钴和金属钴复合微米羰基铁粉和钴粉。对涂层的雷达波反射率测试结果表明,选用纳米复合方式制成的雷达吸波涂层,有利于展宽吸波带宽或降低峰值反射率,其中用纳米钴复合羰基铁粉涂层最为明显,当定义反射率-频率曲线中小于-5 dB以下的频宽为合格吸波带宽时,纳米钴复合羰基铁粉涂层的最低合格吸波频率可以达到4.8 GHz,较没有纳米复合前有明显降低,对提高吸波涂层的低频段吸波性能作用明显,纳米复合技术为提高吸波涂层的低频吸波性能开辟了新的思路。同时实验也表明纳米复合后对原微米吸波剂吸波性能的改变是不确定的,有的还会使吸波性能变差。因此纳米粉体与微米粉体之间的匹配对吸波性能有较大的影响,这种匹配的关系还有待进一步研究。     

基于改进的PSO算法解决雷达网布站优化问题

雷达网布站优化是电子对抗仿真的重要组成部分,雷达网布站是否合理直接影响雷达网作战效能.而常规优化算法相对复杂,易陷于局部最优解.针对这一问题,提出适用于解决雷达网布站优化问题的改进粒子群优化算法,并且将所提出的算法与遗传算法进行了比较.仿真结果表明,与遗传算法相比,在相同的条件下,改进粒子群优化算法具有精度较高且不易陷入局部最优解的优点,较好地解决了静态条件下雷达网布站优化问题.     

羰基铁粉/纳米铁粉复合吸波涂层的频散特性

针对单一吸收剂吸波涂层频散特性较差的问题,运用同轴样法制备羰基铁粉与纳米铁粉不同配比的石蜡同轴样品,测试了样品的电磁参数,研究了样品的介电常数与磁导率频谱规律,得出二者以适当配比复合后,复合吸波材料的频散特性较好。以环氧树脂-聚酰胺固化剂体系为基,按羰基铁粉和纳米铁粉的质量分数均为30%制备厚度为1.2 mm的单层吸波涂层材料,用弓形法测试其在8~18 GHz频段的反射损耗,得到最小反射值达到-19.6 dB,小于-10 dB的带宽达到5.2 GHz。     

一种新型结构吸波材料的制备

介绍了阻抗匹配设计原理。自制了三种导电纤维,分别织成正交平纹布,通过优化设计,采用简单层式结构,以酚醛为基体,制备出接近实用水平的多层结构吸波材料。该材料厚3.2mm,密度1.38g/cm3,面密度4.42kg/m2;在8.4GHz～18GHz反射率小于-10dB;弯曲强度173MPa,弯曲模量12.5GPa。     

单层平板吸波体界面反射模型的带宽理论研究

为了优化和指导吸波体设计,介绍了单层平板吸波体界面反射模型,推导了模型所揭示的吸波体内部能量流动关系。在此基础上,导出吸波体反射吸收带宽计算公式,由界面反射模型得出影响吸收带宽的因素,包括吸波层厚度、1/4波长厚度在峰值频率处的变化率、指定的反射波能量、前界面反射波能量及后界面反射波能量等。利用推导的能量关系及带宽公式,对3个同轴样品进行分析计算,结果表明计算值与实验值吻合较好,带宽公式推导正确。     

基于粒子群算法的宽带真延时平面阵列方向图综合

针对大阵元间距平面阵列方向图综合问题,提出基于粒子群算法的宽带真延时平面阵列方向图综合方法。该方法根据真延时条件下阵列方向图主瓣和栅瓣指向的特点,采用宽带真延时抑制阵列方向图的栅瓣；利用粒子群优化算法优化阵列结构,得到具有较高主副瓣比的平面阵列方向图。通过对8×8的矩形平面阵进行仿真,验证了所提方法的有效性,在此基础上,还仿真研究了该方法对栅瓣的抑制性能与信号带宽之间的关系。     

基于粒子群优化的蚁群算法在战场电磁频率分配中的应用

为对战场电磁频率进行有效分配以减少用频设备间的相互干扰，提出了将一种基于粒子群优化的蚁群算法应用于频率分配的方法。首先介绍了战场频率管控流程的相关内容，并以干扰度最低为目标函数，使用基于粒子群算法优化的蚁群算法进行频率分配管理。粒子群算法优化蚁群算法中启发信息的权重及信息素挥发系数，作为粒子群位置和速度参数进行初始化，将粒子群算法生成的分配结果作为蚁群算法的初始信息素，利用蚁群算法较强的寻优能力寻找最佳分配方案。实验结果验证了该算法和模型的可行性。