基于遗传算法的宽带太赫兹超表面器件逆向联合仿真【附代码】

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（1）遗传算法与CST联合仿真的宽带超表面吸波器自动设计：

针对传统超表面设计依赖手动参数扫描效率低、难以获得宽带最优解的问题，建立了遗传算法与CST微波工作室联合仿真平台。以超表面单元结构的几何参数（金属贴片边长、介质层厚度、周期尺寸等共6个变量）为优化变量，以0.21-5THz频段内平均吸收率最大化为适应度函数。遗传算法采用二进制编码，种群规模30，交叉概率0.8，变异概率0.05，精英保留2个。每次迭代中，MATLAB生成参数组合，调用CST VBA脚本自动建模、仿真并返回S参数，计算吸收率。经过65代优化，得到的设计在0.21-5THz范围内吸收率均超过88%，峰值达到97%。相比手动优化结果（平均吸收率74%），性能大幅提升。单次联合仿真耗时约2.5小时，而手动扫描需约1周。同时利用MATLAB GUI开发了图形界面，用户可设置优化参数、启动优化并实时显示进化曲线。

（2）跨波段雷达散射截面缩减和红外隐身的编码超表面设计：

为实现太赫兹频段RCS缩减和红外隐身双重功能，提出了一种随机编码超表面逆向设计方法。超表面由两种不同几何结构的单元按二维伪随机序列排列而成。优化目标为3-5THz频段内单站RCS相对金属板的缩减量超过10dB，同时红外发射率低于0.3。设计变量为两种单元的几何参数（各4个）和编码序列（64x64二进制矩阵）。适应度函数为RCS缩减加权和红外发射率倒数之和。采用联合仿真框架，遗传算法运行120代后得到最优设计，在3-5THz内RCS缩减值平均达到12.4dB，红外发射率为0.27。将设计加工成样品进行测试，实测结果与仿真吻合较好，验证了方法的有效性。该方法也被扩展到微波频段（11-18.4GHz），实现了类似性能。

（3）适应度函数灵活配置与快速RCS计算系统：

为了支持不同类型的超表面器件逆向设计，开发了支持自定义适应度函数的遗传算法框架。用户可通过配置文件定义目标频段、吸收率阈值、RCS角度范围等。为提高优化效率，建立了RCS快速计算代理模型：基于支持向量回归，以超表面编码矩阵的统计特征（如自相关长度、模式能量）为输入，预测RCS缩减性能。代理模型的训练数据来自2000组联合仿真结果，预测R²达到0.93。在后续优化中使用代理模型进行预筛选，仅将候选个体中排名前20%的真实仿真，总体优化时间缩短了65%。在太赫兹低通滤波器设计中同样应用了该方法，优化后滤波器通带插入损耗小于0.8dB，阻带抑制大于25dB。开发的MATLAB软件集成了功能，可一键式完成超表面器件的逆向设计。

import numpy as np import subprocess import time import struct # 遗传算法个体 class Individual: def __init__(self, gene, bounds): self.gene = np.array(gene) self.bounds = bounds self.fitness = None def decode(self): # 二值基因解码为实际参数 low, high = self.bounds[:,0], self.bounds[:,1] real_val = low + (high - low) * self.gene / (2**len(self.gene)-1) return real_val # 调用CST进行仿真 (模拟接口) def run_cst_simulation(params): # params: [周期, 贴片边长, 介质厚度, ...] # 生成VBA脚本 vba_script = f''' Sub Main() Dim project As Object Set project = OpenProject("C:\\template.cst") project.StoreParameter "period", {params[0]} project.StoreParameter "patch_len", {params[1]} project.Rebuild project.Solver.Start project.SaveAs "C:\\result_{int(time.time())}.cst" project.ExportResult "C:\\s_param.txt", 1 End Sub ''' with open('script.vbs', 'w') as f: f.write(vba_script) # 调用CST (实际subprocess) # subprocess.run(['cststudio.exe', '-m', 'script.vbs'], timeout=300) # 模拟返回吸收率 time.sleep(0.5) absorption = 0.88 + 0.05 * np.random.randn() return max(0, min(1, absorption)) # 遗传算法主循环 def ga_optimize(fitness_func, dim, bounds, pop_size=30, max_gen=100): # 编码位数 (每个变量10位) n_bits = 10 total_bits = dim * n_bits # 初始化种群 pop = [Individual(np.random.randint(0,2,total_bits), bounds) for _ in range(pop_size)] best_fitness_hist = [] for gen in range(max_gen): # 评价 for ind in pop: if ind.fitness is None: params = ind.decode().reshape(-1) ind.fitness = fitness_func(params) # 记录最佳 best = max(pop, key=lambda x: x.fitness) best_fitness_hist.append(best.fitness) # 选择 (轮盘赌) fitnesses = np.array([ind.fitness for ind in pop]) probs = fitnesses / fitnesses.sum() new_pop = [] # 精英保留 new_pop.append(best) while len(new_pop) < pop_size: idx1, idx2 = np.random.choice(pop_size, 2, p=probs, replace=False) parent1, parent2 = pop[idx1], pop[idx2] # 交叉 if np.random.rand() < 0.8: cross_point = np.random.randint(1, total_bits) child_gene = np.concatenate([parent1.gene[:cross_point], parent2.gene[cross_point:]]) else: child_gene = parent1.gene.copy() # 变异 mutation_mask = np.random.rand(total_bits) < 0.05 child_gene[mutation_mask] = 1 - child_gene[mutation_mask] new_pop.append(Individual(child_gene, bounds)) pop = new_pop print(f"Gen {gen}: Best fitness = {best.fitness:.4f}") return best.gene, best_fitness_hist # 代理模型 (SVR) from sklearn.svm import SVR from sklearn.preprocessing import StandardScaler class SurrogateModel: def __init__(self): self.svr = SVR(kernel='rbf', C=1.0, gamma='auto') self.scaler = StandardScaler() def train(self, X, y): X_scaled = self.scaler.fit_transform(X) self.svr.fit(X_scaled, y) def predict(self, X): X_scaled = self.scaler.transform(np.array(X).reshape(1,-1)) return self.svr.predict(X_scaled)[0] # 主函数: 宽带吸波器设计 if __name__ == '__main__': # 定义变量边界 [周期(um), 贴片边长(um), 介质厚度(um), ...] bounds = np.array([[50, 100], [20, 60], [10, 30], [5, 20]]) dim = bounds.shape[0] # 适应度函数包装 def fitness(params): absorption = run_cst_simulation(params) return absorption # 运行GA best_gene, hist = ga_optimize(fitness, dim, bounds, pop_size=20, max_gen=30) print(f"Optimization finished, best fitness: {hist[-1]:.4f}")

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