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黄奕钒 (黄奕钒.) [1] (Scholars:黄奕钒) | 徐启峰 (徐启峰.) [2] | 谢楠 (谢楠.) [3] (Scholars:谢楠) | 谭巧 (谭巧.) [4]

Indexed by:

CQVIP PKU

Abstract:

对光学电压传感器内电场的优化多采用有限元计算结合穷举搜索,该方法无法反映电场分布与传感结构参数之间的非线性映射关系,且计算与搜索费时、效率低,容易落入局部陷阱.为此,提出基于支持向量机(SVM)与粒子群(PSO)的电场优化混合算法.通过PSO优化SVM参数,建立电光晶体内电场分布模型,再由PSO对模型求解得到最优电场分布.以介质包裹结构为例,构建包裹介质的介电常数、厚度,以及长度与晶体内电场分布之间的非线性映射关系.该求解过程能够有效地避开局部陷阱,优化后晶体内电场均匀度提高了20.8%,训练时间节省了89%.最后通过实验验证了模型的有效性.

Keyword:

光学电压传感器 支持向量机 混合算法 电场优化模型 粒子群

Community:

  • [ 1 ] [黄奕钒]福州大学
  • [ 2 ] [徐启峰]福州大学
  • [ 3 ] [谢楠]福州大学
  • [ 4 ] [谭巧]闽江学院计算机与控制工程学院,福建福州350108

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Source :

福州大学学报(自然科学版)

ISSN: 1000-2243

CN: 35-1337/N

Year: 2020

Issue: 4

Volume: 48

Page: 464-470

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