基于MATLAB R2021a和CST 2019的微带天线参数优化

本文介绍了使用MATLAB R2021a和CST 2019进行微带天线参数优化的步骤，包括拉丁超立方采样、神经网络训练和粒子群算法优化。

1. 拉丁超立方采样 使用MATLAB中的lhsdesign函数可以生成指定维度和采样点数的拉丁超立方采样点集。例如，生成10个维度为2的采样点，代码如下：

n = 10; %采样点数
d = 2; %维度
X = lhsdesign(n,d);

2. 将采样点集导入CST 2019 在MATLAB中可以使用COM接口调用CST 2019的相关功能。具体步骤如下： (1) 启动CST 2019软件 (2) 打开CST 2019软件自带的宏文件'CST Studio Suite 2019\Examples\VBA Macros\GettingStarted\GettingStarted.vbs'，该文件中包含了CST 2019的COM接口调用相关函数 (3) 在MATLAB中创建COM对象，连接CST 2019

%创建COM对象
cst = actxserver('CSTStudio.application');
%连接CST 2019
cst.invoke('NewMWS');

(4) 创建模型并导入采样点集

%创建模型
model = cst.invoke('NewModel');
%导入采样点集
for i = 1:n
    %获取结构参数
    param1 = X(i,1); %第一个结构参数
    param2 = X(i,2); %第二个结构参数
    %设置结构参数
    %TODO: 设置微带天线的结构参数
    %导入采样点
    %TODO: 导入采样点并仿真得到S11参数
end

3. 建立微带天线两个结构参数与其S11大小的数据集 将采样点和对应的S11参数保存到一个数据集中，可以使用MATLAB中的table函数。例如，将第一列为第一个结构参数，第二列为第二个结构参数，第三列为S11参数的数据集保存到一个名为'data'的table中，代码如下：

data = table(X(:,1), X(:,2), S11, 'VariableNames', {'param1', 'param2', 'S11'});

4. 用数据集训练人工神经网络 使用MATLAB中的feedforwardnet函数可以创建一个前馈神经网络模型，并使用数据集进行训练。例如，创建一个包含一个隐藏层，每个隐藏层神经元个数为10的神经网络模型，代码如下：

%创建神经网络模型
net = feedforwardnet(10);
%将数据集分为训练集和测试集
[trainInd,testInd] = dividerand(size(data,1),0.7,0.3);
%使用训练集训练神经网络
X_train = data{trainInd,{'param1', 'param2'}}';
Y_train = data{trainInd,'S11'}';
net = train(net,X_train,Y_train);

5. 用粒子群算法优化得出最佳的S11值及其所对应的结构参数大小 使用MATLAB中的particleswarm函数可以使用粒子群算法进行优化。例如，使用粒子群算法优化神经网络模型中的权重和偏置，最小化神经网络对S11参数的预测误差，代码如下：

%定义优化目标函数
fun = @(x) immse(net(data{:,{'param1', 'param2'}}'), data{:, 'S11'});
%定义优化参数的范围
lb = [0, 0]; %第一个结构参数的最小值和第二个结构参数的最小值
ub = [1, 1]; %第一个结构参数的最大值和第二个结构参数的最大值
%使用粒子群算法进行优化
[x, fval] = particleswarm(fun, 2, lb, ub);
%输出最优解和最小误差
disp(['Optimized parameters: ' num2str(x)]);
disp(['Minimum MSE: ' num2str(fval)]);

6. 调用CST 2019进行迭代优化过程 在MATLAB中可以使用COM接口调用CST 2019的优化功能，实现自动化的迭代优化过程。具体步骤如下： (1) 在CST 2019中创建一个优化器对象

opt = cst.invoke('NewOptimizer');

(2) 设置优化算法和参数范围

%设置优化算法为粒子群算法
opt.invoke('SetAlgorithm', 'PSO');
%设置参数范围
opt.invoke('AddRealParameter', 'param1', 0, 1);
opt.invoke('AddRealParameter', 'param2', 0, 1);

(3) 设置目标函数和约束条件

%设置目标函数为S11的最小值
opt.invoke('AddObjective', 'S11', 'Minimize');
%设置约束条件
%TODO: 设置约束条件，例如微带天线的尺寸不能小于一定值

(4) 进行迭代优化并输出结果

%指定迭代次数为100次
opt.invoke('SetMaxIterations', 100);
%进行迭代优化
result = opt.invoke('Start');
%输出优化结果
disp(['Optimized parameters: ' num2str(result)]);

注意：以上代码仅供参考，实际使用时需要根据具体情况进行修改和完善。另外，CST 2019的COM接口调用需要一定的编程经验和相关知识，建议先阅读CST 2019的帮助文档和示例程序。