Surrogate Model-Based Filter Optimization by a Field-Circuit Model Mapping
Notice bibliographique
Résumé
In this article, an artificial neural network (ANN) model development technique is described for efficient and fast high-frequency structure design and optimization. Unlike the well-documented space mapping (SM) and aggressive SM technology, we map equivalent circuit (EC) model parameters to field model geometric parameters through neural modeling. First, a complete electromagnetic (EM) structure is segmented into a series of different discontinuities. Then, the EC model corresponding to each discontinuity is derived from a set of calibrated circuit parameters. Next, couplings of different orders between the discontinuities are represented as a part of ECs. Finally, the complete EC model of a full-wave EM structure is developed. All the circuit parameters are extracted against different combinations of critical geometric parameters of the target EM structure. This dataset is used to develop the ANN model for mapping the EC model parameters to EM model geometric parameters. At this stage, the circuit model can be used for optimization purposes. The optimized circuit parameters are then mapped back to the geometric parameters in connection with the predesignated performance. In this work, a dual-band resonant-aperture (RA) rectangular waveguide filter and a third-order nonradiative dielectric (NRD) waveguide filter are shown as examples to demonstrate the proposed methodology. Both examples show a good agreement between simulation and measurement results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».