【天线】基于灰狼优化算法GWO的 Leaky-Wave 天线的电容参数优化附MATLAB代码

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🔥 内容介绍

这段代码是 基于灰狼优化算法（GWO）的叉指电容器（IDC）参数优化程序，核心目标是通过 GWO 算法求解 IDC 的关键设计参数（指宽、指间距、指长），使 IDC 的串联电容值精确逼近目标值（1.30 pF）。代码融合了电磁学电容计算模型与智能优化算法，是典型的 “工程性能优化” 应用场景。

下面从 核心背景、代码结构、关键模块、优化逻辑 四方面详细解析：

一、核心背景与优化目标

1. 叉指电容器（IDC）简介

IDC 是微机电系统（MEMS）、射频电路中的常用元件，其串联电容值由三个关键设计参数决定：

• W：指宽（mm），范围 [0.05, 0.3]；

• S：指间距（mm），范围 [0.05, 0.3]；

• l：指长（μm），范围 [5000, 7000]（注意单位：前两参数为 mm，指长为 μm）；

• 其他固定参数：介电常数 epsilon_r=2.33、指数量 N=10。

2. 优化目标与约束

• 目标：最小化 “实际串联电容” 与 “目标电容（1.30 pF）” 的绝对误差（适应度函数）；

• 约束：设计参数必须在给定上下界内（lb~ub），确保工艺可行性。

3. 电容计算模型（calculate_C_series函数）

基于电磁学理论，IDC 串联电容的计算依赖椭圆积分（通过近似公式简化）：

• 核心公式：C_series = (εᵣ / (18π×10³)) × K_ratio × (N-1) × l；

• 关键系数 K_ratio：椭圆积分的近似值，根据 k=tan(πa/(4b))²（a=W/2，b=(W+S)/2）的范围选择不同近似表达式，确保计算精度。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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