Advanced Surrogate-Based EM Optimization Using Complex Frequency Domain EM Simulation-Based Neuro-TF Model for Microwave Components
Notice bibliographique
Résumé
Surrogate-based electromagnetic (EM) optimization techniques have become popular for microwave design. Neuro-transfer function (neuro-TF) is one of the effective surrogates to represent the EM behaviors for design optimization. In this article, we propose an advanced surrogate-based EM optimization using neuro-TF developed by complex frequency domain (CFD)-based EM simulations. For the first time, we develop and introduce the CFD-based EM simulation using fast frequency sweep. We propose a novel transfer function zero/pole extraction technique based on the magnitude of the S-parameter of CFD-based EM simulations. Two-step training process is used for developing the neuro-TF surrogate model with the extracted zero/poles. Using the proposed zero/pole extraction technique, the developed neuro-TF surrogate model can have larger geometrical range than that using vector fitting. Consequently, the surrogate-based EM optimization using neuro-TF developed by CFD-based EM simulation can achieve a speedup over the standard neuro-TF optimization. Two examples of EM optimizations of microwave components are used to demonstrate the proposed technique.
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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 | 0,000 | 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 ».