Efficient FEM-Based EM Optimization Technique Using Combined Lagrangian Method With Newton’s Method
Notice bibliographique
Résumé
Gradient-based optimization algorithms are popularly used in electromagnetic (EM)-based design optimizations. Among the gradient-based optimization algorithms, Newton's method is not practically applicable to EM optimization because it is very time consuming to obtain the Hessian matrix containing the second-order derivatives of the EM responses with respect to the geometrical variables. This article addresses this situation and proposes an efficient gradient-based EM optimization technique using the combined Lagrangian method with Newton's method. EM optimizations can be reformulated into constrained optimizations when the finite element method (FEM) is applied to perform EM simulations. In this article, we propose to elevate the Lagrangian method (i.e., a popular constrained optimization method) to EM optimization. By using the Lagrangian method to perform the EM optimization, the Hessian matrix can be obtained efficiently without the time-consuming evaluations of second-order derivatives of the EM responses with respect to the geometrical variables. With the efficiently calculated the Hessian matrix, Newton's method can be applied. We derive new formulations of Newton's method specifically for the EM optimization with the Lagrangian method. The proposed EM optimization using the combined Lagrangian method with Newton's method can converge faster than direct EM optimizations with other gradient-based optimization methods. The proposed technique is demonstrated by two EM optimization examples of microwave components.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».