論文の概要: A Machine Learning Generative Method for Automating Antenna Design and Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11698v1
• Date: Mon, 28 Feb 2022 21:30:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-27 05:44:33.024929
• Title: A Machine Learning Generative Method for Automating Antenna Design and Optimization
• Title（参考訳）: アンテナ設計と最適化を自動化する機械学習生成手法
• Authors: Yang Zhong, Peter Renner, Weiping Dou, Geng Ye, Jiang Zhu, and Qing Huo Liu
• Abstract要約: 異なるノードを接続することで任意の形状を形成できるメッシュネットワークの概念を取り入れたフレキシブルな幾何学的スキームを導入する。 広帯域なデュアル共振アンテナの設計では,提案手法はTrust Region Frameworkと同等であり,他の成熟した機械学習アルゴリズムよりもはるかに優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.438718097561061
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To facilitate the antenna design with the aid of computer, one of the practices in consumer electronic industry is to model and optimize antenna performances with a simplified antenna geometric scheme. Traditional antenna modeling requires profound prior knowledge of electromagnetics in order to achieve a good design which satisfies the performance specifications from both antenna and product designs. The ease of handling multidimensional optimization problems and the less dependence on domain knowledge and experience are the key to achieve the popularity of simulation driven antenna design and optimization for the industry. In this paper, we introduce a flexible geometric scheme with the concept of mesh network that can form any arbitrary shape by connecting different nodes. For such problems with high dimensional parameters, we propose a machine learning based generative method to assist the searching of optimal solutions. It consists of discriminators and generators. The discriminators are used to predict the performance of geometric models, and the generators to create new candidates that will pass the discriminators. Moreover, an evolutionary criterion approach is proposed for further improving the efficiency of our method. Finally, not only optimal solutions can be found, but also the well trained generators can be used to automate future antenna design and optimization. For a dual resonance antenna design with wide bandwidth, our proposed method is in par with Trust Region Framework and much better than the other mature machine learning algorithms including the widely used Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization. When there is no wide bandwidth requirement, it is better than Trust Region Framework.
• Abstract（参考訳）: アンテナ設計をコンピュータの助けを借りて容易にするために、消費者電子産業ではアンテナの幾何学的構成を単純化してアンテナ性能をモデル化し最適化する。 従来のアンテナモデリングは、アンテナ設計と製品設計の両方のパフォーマンス仕様を満たす優れた設計を実現するために、電磁の深い事前知識を必要とする。 多次元最適化問題への対処の容易さとドメイン知識と経験への依存の低さは、シミュレーション駆動アンテナ設計と業界への最適化の人気を達成するための鍵である。 本稿では,異なるノードを接続して任意の形状を形成するメッシュネットワークの概念を用いた柔軟な幾何スキームを提案する。 このような高次元パラメータ問題に対して,最適解探索を支援する機械学習による生成法を提案する。 判別器と発電機で構成される。 判別器は幾何学モデルの性能を予測するために使われ、生成器は識別器を通過する新しい候補を作成する。 さらに,本手法の効率をさらに高めるために,進化基準法が提案されている。 最後に、最適解を見つけるだけでなく、よく訓練された発電機を使って将来のアンテナの設計と最適化を自動化することができる。 広帯域のデュアル共振アンテナの設計において,提案手法は信頼領域の枠組みと同等であり,広く用いられている遺伝的アルゴリズムや粒子群最適化など,他の成熟した機械学習アルゴリズムよりも優れている。 帯域幅の広い要求がなければ、Trust Region Frameworkよりもよいでしょう。

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