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FCNN提升电大尺寸目标优化设计中RCS计算速度
1
作者
杨远鹏
王文卓
+1 位作者
郑生全
方重华
《太赫兹科学与电子信息学报》
2025年第3期272-277,共6页
为在电大尺寸目标降低雷达散射截面积(RCS)的优化设计过程中提升计算目标RCS的速度,采用启发式算法对电大尺寸目标进行低RCS优化设计时,使用电磁仿真软件计算过的模型结果训练一个多层全连接神经网络(FCNN)。优化过程中,当已计算的模型...
为在电大尺寸目标降低雷达散射截面积(RCS)的优化设计过程中提升计算目标RCS的速度,采用启发式算法对电大尺寸目标进行低RCS优化设计时,使用电磁仿真软件计算过的模型结果训练一个多层全连接神经网络(FCNN)。优化过程中,当已计算的模型数量足以完成对神经网络的训练后,使用训练好的神经网络改进电磁仿真计算。利用神经网络计算速度较电磁仿真更快的特点,实现提升电大尺寸目标低RCS优化设计速度。在本文所选的电大尺寸模型和使用模拟退火法进行优化设计的条件下,采用多层全连接神经网络改进电磁仿真计算,使模型的低RCS优化设计速度有明显提升,消耗时间从超过300 h缩减到约140 h。
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关键词
全连接神经网络(FCNN)
雷达散射截面积平均值
数据集
回归计算
加速计算
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职称材料
题名
FCNN提升电大尺寸目标优化设计中RCS计算速度
1
作者
杨远鹏
王文卓
郑生全
方重华
机构
中国舰船研究设计中心海洋装备电磁效应及安全全国重点实验室
出处
《太赫兹科学与电子信息学报》
2025年第3期272-277,共6页
文摘
为在电大尺寸目标降低雷达散射截面积(RCS)的优化设计过程中提升计算目标RCS的速度,采用启发式算法对电大尺寸目标进行低RCS优化设计时,使用电磁仿真软件计算过的模型结果训练一个多层全连接神经网络(FCNN)。优化过程中,当已计算的模型数量足以完成对神经网络的训练后,使用训练好的神经网络改进电磁仿真计算。利用神经网络计算速度较电磁仿真更快的特点,实现提升电大尺寸目标低RCS优化设计速度。在本文所选的电大尺寸模型和使用模拟退火法进行优化设计的条件下,采用多层全连接神经网络改进电磁仿真计算,使模型的低RCS优化设计速度有明显提升,消耗时间从超过300 h缩减到约140 h。
关键词
全连接神经网络(FCNN)
雷达散射截面积平均值
数据集
回归计算
加速计算
Keywords
Fully Connected Neural Network(FCNN)
mean radar scattering cross-sectional area
dataset
regressive calculation
accelerated computing
分类号
TN95 [电子电信—信号与信息处理]
O441.4 [理学—电磁学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
FCNN提升电大尺寸目标优化设计中RCS计算速度
杨远鹏
王文卓
郑生全
方重华
《太赫兹科学与电子信息学报》
2025
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参考文献
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