Kriging anidado con grosor de dominio variable para modelado de sustitución rápido y optimización de diseño de antenas
Autores: Pietrenko-Dabrowska, Anna; Koziel, Slawomir
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Kriging anidado con grosor de dominio variable para modelado de sustitución rápido y optimización de diseño de antenas
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Diseño
Antenas
Especificaciones
Simulaciones electromagnéticas
Modelos sustitutos
Optimización
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
El diseño de antenas modernas enfrenta numerosas dificultades, parcialmente arraigadas en especificaciones estrictas impuestas tanto en características eléctricas como de campo, demandas relacionadas con diversas funcionalidades (polarización circular, diversidad de patrones, operación de banda de exclusión), pero también restricciones impuestas al tamaño físico de los radiadores. Llevar a cabo el proceso de diseño a nivel de simulaciones electromagnéticas (EM) de onda completa, de lo contrario dictado por la fiabilidad, conlleva gastos computacionales considerable, lo que representa otro desafío serio. Es especialmente pronunciado para los procedimientos que involucran análisis EM repetitivos, por ejemplo, la optimización paramétrica. La utilización de modelos sustitutos rápidos como una forma de mitigar este problema ha sido fomentada en la literatura reciente. Lamentablemente, la construcción de sustitutos confiables para estructuras de antena se ve obstaculizada por sus respuestas altamente no lineales y aún más por los requisitos de utilidad: los modelos listos para el diseño deben ser válidos en amplios rangos de condiciones de operación y parámetros de geometría. El modelado orientado al rendimiento propuesto recientemente, especialmente el marco de kriging anidado, aborda estas dificultades al restringir el dominio del modelo sustituto a una región que encapsula los diseños óptimos con respecto a las figuras de interés relevantes. El resultado es una reducción dramática del número de muestras de entrenamiento necesarias para crear un modelo utilizable. Este documento introduce un dominio de espesor variable, que es un avance importante sobre el kriging anidado básico. El beneficio principal demostrado utilizando dos ejemplos de antenas es una reducción adicional y significativa (de hasta un setenta por ciento) del costo de adquisición de datos de entrenamiento. Se logra asegurando que el dominio del modelo cubra las regiones que contienen diseños óptimos para varios conjuntos de especificaciones de rendimiento.
Descripción
El diseño de antenas modernas enfrenta numerosas dificultades, parcialmente arraigadas en especificaciones estrictas impuestas tanto en características eléctricas como de campo, demandas relacionadas con diversas funcionalidades (polarización circular, diversidad de patrones, operación de banda de exclusión), pero también restricciones impuestas al tamaño físico de los radiadores. Llevar a cabo el proceso de diseño a nivel de simulaciones electromagnéticas (EM) de onda completa, de lo contrario dictado por la fiabilidad, conlleva gastos computacionales considerable, lo que representa otro desafío serio. Es especialmente pronunciado para los procedimientos que involucran análisis EM repetitivos, por ejemplo, la optimización paramétrica. La utilización de modelos sustitutos rápidos como una forma de mitigar este problema ha sido fomentada en la literatura reciente. Lamentablemente, la construcción de sustitutos confiables para estructuras de antena se ve obstaculizada por sus respuestas altamente no lineales y aún más por los requisitos de utilidad: los modelos listos para el diseño deben ser válidos en amplios rangos de condiciones de operación y parámetros de geometría. El modelado orientado al rendimiento propuesto recientemente, especialmente el marco de kriging anidado, aborda estas dificultades al restringir el dominio del modelo sustituto a una región que encapsula los diseños óptimos con respecto a las figuras de interés relevantes. El resultado es una reducción dramática del número de muestras de entrenamiento necesarias para crear un modelo utilizable. Este documento introduce un dominio de espesor variable, que es un avance importante sobre el kriging anidado básico. El beneficio principal demostrado utilizando dos ejemplos de antenas es una reducción adicional y significativa (de hasta un setenta por ciento) del costo de adquisición de datos de entrenamiento. Se logra asegurando que el dominio del modelo cubra las regiones que contienen diseños óptimos para varios conjuntos de especificaciones de rendimiento.