streszczenie

Design of wideband antennas by means of fast multi-objective optimization
MSEE Adrian Bekasiewicz
In this work, a multi-objective framework for fast optimization of modern antenna
structures has been discussed. The approach is based on space reduction, response surface
approximation modeling and variable-fidelity electromagnetic simulations. The design process
involves optimization of the interpolation model constructed from the low-fidelity model data
using a multi-objective evolutionary algorithm. The obtained initial Pareto-optimal set is then
corrected by means of surrogate-based optimization. The interpolation model is set up within a
region of the design space confined using a suitable reduction technique. Five reduction methods
have been described and extensively compared against each other.
The influence of the reduction method on the scalability properties of the optimization
framework with respect to the dimensionality of the design space has been investigated. The
algorithm has been validated through optimization of high-fidelity electromagnetic models of
nine antenna structures in two- or three-objective setups. Design examples include seven
wideband antenna structures, an ultra-wideband compact impedance transformer and a dielectric
resonator antenna. The number of geometrical parameters for the considered structures range
from three to twenty four. The discussed algorithm allows for obtaining comprehensive
information about the possible trade-offs between conflicting objectives at a fraction of time
required by direct multi-objective optimization. In case of two antenna structures, the numerical
results have been confirmed by experimental validation.
Projektowanie anten szerokopasmowych z użyciem szybkich metod optymalizacji
wielokryterialnej
mgr inż. Adrian Bekasiewicz
W rozprawie omówiono metodę szybkiej optymalizacji wielokryterialnej realistycznych
modeli współczesnych struktur antenowych przy użyciu technik redukcji przestrzeni zmiennych
projektowych, modeli interpolacyjnych, populacyjnych algorytmów metaheurystycznych i
algorytmów surogatowych. Centralnym elementem procedury jest optymalizacja modelu
interpolacyjnego z wykorzystaniem algorytmu ewolucyjnego. Model interpolacyjny buduje się na
podstawie danych uzyskanych w wyniku symulacji modelu elektromagnetycznego struktury o
obniżonej dokładności. Symulacje przeprowadza się w obszarze przestrzeni projektowej
zidentyfikowanym dzięki technikom redukcji.
W pracy opisano pięć algorytmów do redukcji przestrzeni oraz zbadano ich wpływ na
wzrost kosztu optymalizacji wielokryterialnej wraz ze zwiększaniem wymiarowości problemu
projektowego. Metodę zweryfikowano numerycznie. W tym celu zaprojektowano siedem anten
szerokopasmowych, zminiaturyzowany transformator impedancji oraz antenę z rezonatorem
dielektrycznym względem dwóch lub trzech sprzecznych kryteriów. Liczba parametrów
geometrycznych rozważanych układów waha się od trzech do dwudziestu czterech. Omówiony
algorytm pozwala uzyskać rozwiązania stanowiące najlepszy możliwy kompromis względem
stawianych wymagań projektowych przy niewielkim koszcie obliczeniowym w porównaniu do
bezpośredniej wielokryterialnej optymalizacji dokładnych modeli elektromagnetycznych struktur.
W przypadku dwóch anten dokonano weryfikacji eksperymentalnej wyników analizy
numerycznej poprzez pomiary charakterystyk sześciu rozwiązań kompromisowych.