(57)【要約】【課題】最適化処理時の収束性の改善及び製造容易な形状の周波数選択板を得ること。【解決手段】設計対象たる多層の周波数選択板Ｆ１，Ｆ２が組み込まれた物体の各種パラメータの最適化処理を遺伝的アルゴリズムや焼きなまし法等の所定の最適化手法で行う最適化処理手段２と、周波数選択板Ｆ１，Ｆ２を構成する素子の種々の形状のデータｅn（ｎ＝１，２，…）が格納された形状データベース３とを備え、その最適化処理手段に、前記形状データベース３から素子形状データｅnを選択する素子形状データ選択部２ａと、この選択された素子形状データｅnをパラメータとして周波数選択板Ｆ１，Ｆ２の最適化処理を行う処理部２ｂ〜２ｇとを設けること。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
設計対象たる多層の周波数選択板が組み込まれた物体の最適化を、遺伝的アルゴリズムや焼きなまし法等の所定の最適化手法を用いて行う多層周波数選択板組込物体の最適化システムであって、
前記多層周波数選択板組込物体の各種パラメータの最適化処理を前記最適化手法で行う最適化処理手段と、前記周波数選択板を構成する素子の種々の形状のデータが格納された形状データベースとを備え、
前記最適化処理手段に、前記形状データベースから素子形状データを選択する素子形状データ選択部と、該選択された素子形状データをパラメータとして前記周波数選択板の最適化処理を行う処理部とを設けたことを特徴とする多層周波数選択板組込物体の最適化システム。
【請求項２】
前記処理部は、前記周波数選択板の最適化処理を行う為に、前記周波数選択板の単位セルサイズ比をもパラメータとすることを特徴とした請求項１記載の多層周波数選択板組込物体の最適化システム。
【請求項３】
設計対象たる多層の周波数選択板が組み込まれた物体の最適化を、遺伝的アルゴリズムや焼きなまし法等の所定の最適化手法を用いて行う多層周波数選択板組込物体の最適化方法であって、
前記周波数選択板を構成する素子の種々の形状のデータが格納された形状データベースから当該素子形状データを選択し、該選択された素子形状データをパラメータとして前記周波数選択板の最適化処理を行うことを特徴とする多層周波数選択板組込物体の最適化方法。
【請求項４】
前記周波数選択板の最適化処理を行う際、前記周波数選択板の単位セルサイズ比をもパラメータとすることを特徴とした請求項３記載の多層周波数選択板組込物体の最適化方法。
【請求項５】
遺伝的アルゴリズムや焼きなまし法等の所定の最適化手法を用いて、設計対象たる多層の周波数選択板が組み込まれた物体の最適化を中央演算処理装置に実行させる各種指令を備えた多層周波数選択板組込物体の最適化プログラムであって、
前記周波数選択板を構成する素子の種々の形状のデータが格納された形状データベースから当該素子形状データを選択させる素子形状データ選択指令と、該選択された素子形状データをパラメータとして前記周波数選択板の最適化処理を行わせる指令とを備えたことを特徴とする多層周波数選択板組込物体の最適化プログラム。
【請求項６】
前記周波数選択板の最適化処理を行わせる指令は、前記周波数選択板の単位セルサイズ比をもパラメータとする指令である請求項５記載の多層周波数選択板組込物体の最適化プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、多層の周波数選択板（ＦＳＳ：Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ  Ｓｕｒｆａｃｅ）が組み込まれたレドーム等の物体の最適化に係り、特に、その多層の周波数選択板の最適化を良好にし得る多層周波数選択板組込物体の最適化システム及びその最適化方法及びその最適化プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、例えば防衛関連技術において戦闘機や戦艦等の存在を他から確認されないようにする「ステルス化技術」の必要性が叫ばれており、かかるステルス化技術の一つとして周波数選択板が用いられている。
【０００３】
ここで、この周波数選択板は、特定の周波数の電波のみを透過又は反射させる特性（周波数選択性）を備えた周期構造膜であり、これを多層化して組み込んだレドームやレーダー断面積（ＲＣＳ：Ｒａｄｅｒ  Ｃｒｏｓｓ  Ｓｅｃｔｉｏｎ）低減用電磁窓等の物体のステルス化を図るのに有効な技術の一つである。また、この周波数選択板は、特定の誘電体や磁性体と組み合わせることで、広帯域電波吸収体としても利用されている。
【０００４】
この種の多層の周波数選択板が組み込まれた物体（以下「多層周波数選択板組込物体」という。）は、その所望の特性を得る為に、設計段階において周波数選択板等の構成部材に係るパラメータの最適化が行われ、その形状が定められる。そのパラメータの最適化には種々の手法が存在するが、近年においては、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ：Ｇｅｎｅｔｉｃ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）を用いることが多い（例えば非特許文献１参照）。
【０００５】
ここで、最適化の手法として遺伝的アルゴリズムを用いた最適化方法は、同一の大きさの周波数選択板について任意の単位素子形状を設定し得るものであり、電力の透過率や反射率，透過又は反射させる電波の周波数，電波の入射角度等から定義される適応度関数を満足させるパラメータの最適解を求めて、多層周波数選択板組込物体の形状を設定するものである。例えば、上記電波吸収体を例に挙げれば、周波数選択板の層においてはそのインピーダンスやパッチ／スロットの形状等のパラメータの最適解を、また誘電体や磁性体の層においてはその材料（複素比誘電率、複素比透磁率等）やその厚さ等のパラメータの最適解を求めて形状設定を行う。
【０００６】
【非特許文献１】「Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  Ｍｉｃｒｏｇｅｎｅｔｉｃ  Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＭＧＡ）  ｔｏ  ｔｈｅ  Ｄｅｓｉｇｎ  ｏｆ  Ｂｒｏａｄ−Ｂａｎｄ  Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ  Ａｂｓｏｒｂｅｒｓ  Ｕｓｉｎｇ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ  Ｓｕｒｆａｃｅ  Ｓｃｒｅｅｎｓ  Ｂｕｒｉｅｄ  ｉｎ  Ｄｉｅｌｅｃｔｒｉｃｓ」，ＩＥＥＥ  ＴＲＡＮＳＡＣＴＩＯＮＳ  ＯＮ  ＡＮＴＥＮＮＡＳ  ＡＮＤ  ＰＲＯＰＡＧＡＴＩＯＮ，（米国），２００２年３月，Ｖｏｌ．５０，Ｎｏ．３，ｐ．２８４−２９６
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ここで、上述した最適化方法においては、変数の数が多くなると（例えば上述した遺伝的アルゴリズムにおいてはバイナリコード化されたパラメータのコード長（２進数で表現した際のパラメータの桁数）が長くなると）、これに反比例して収束性が悪化する。このことから、従来の最適化方法では、例えばＮ×ＮのセルからなるＬFSS枚の周波数選択板（一般的にはＮ＝１６〜６４である）を有する多層周波数選択板組込物体の場合、最適化を図る為に少なくとも周波数選択板の層だけでＮ2×ＬFSSビットのコード長が必要になり、そのコード長の長さ故に収束性が大幅に悪化してしまう、という不都合があった。そして、これが為、従来は最適化に要する演算処理時間が大幅に増えてしまっている。
【０００８】
また、上記に多層周波数選択板組込物体として例示した電波吸収体は、一般にインピーダンスを徐々に変化させることが高性能化を図る上で好ましいとされており、その高性能化を図る為には、各周波数選択板のパッチ／スロットの形状を単純形状にして且つ夫々の単位セルサイズを変えればよい。しかしながら、従来の最適化方法は、単位セルサイズが一定の各周波数選択板に対して任意の形状を設定し得るものであり、各層において複雑な形状の周波数選択板を作り出してしまう、という不都合があった。例えば、導体（周波数選択板（ＦＳＳ）を構成する為の金属線等からなるＦＳＳ素子）が乱雑に配置された飛び地等の複雑な形状を作り出す場合もあり、その作り出された形状は必ずしも実際に製造し易いものではなかった。
【０００９】
そこで、本発明は、かかる従来例の有する不都合を改善し、最適化する際の収束性を良好にして演算処理時間の低減を図り、更に実際に製造し易い形状の周波数選択板を得ることのできる多層周波数選択板組込物体の最適化システム及びその最適化方法及びその最適化プログラムを提供することを、その目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成する為、請求項１記載の発明では、設計対象たる多層の周波数選択板が組み込まれた物体の最適化を、遺伝的アルゴリズムや焼きなまし法等の所定の最適化手法を用いて行う多層周波数選択板組込物体の最適化システムにおいて、前記多層周波数選択板組込物体の各種パラメータの最適化処理を前記最適化手法で行う最適化処理手段と、前記周波数選択板を構成する素子の種々の形状のデータが格納された形状データベースとを備えている。そして、その最適化処理手段に、前記形状データベースから素子形状データを選択する素子形状データ選択部と、この選択された素子形状データをパラメータとして前記周波数選択板の最適化処理を行う処理部とを設けている。
【００１１】
また、請求項２記載の発明では、上記請求項１記載の最適化システムにおいて、処理部が、前記周波数選択板の最適化処理を行う為に、前記周波数選択板の単位セルサイズ比をもパラメータとしている。
【００１２】
更に、上記目的を達成する為、請求項３記載の発明では、設計対象たる多層の周波数選択板が組み込まれた物体の最適化を、遺伝的アルゴリズムや焼きなまし法等の所定の最適化手法を用いて行う多層周波数選択板組込物体の最適化方法において、前記周波数選択板を構成する素子の種々の形状のデータが格納された形状データベースから当該素子形状データを選択し、この選択された素子形状データをパラメータとして前記周波数選択板の最適化処理を行っている。
【００１３】
また、請求項４記載の発明では、上記請求項３記載の最適化方法において、周波数選択板の最適化処理を行う際に、前記周波数選択板の単位セルサイズ比をもパラメータとしている。
【００１４】
また更に、上記目的を達成する為、請求項５記載の発明では、遺伝的アルゴリズムや焼きなまし法等の所定の最適化手法を用いて、設計対象たる多層の周波数選択板が組み込まれた物体の最適化を中央演算処理装置に実行させる各種指令を備えた多層周波数選択板組込物体の最適化プログラムにおいて、前記周波数選択板を構成する素子の種々の形状のデータが格納された形状データベースから当該素子形状データを選択させる素子形状データ選択指令と、この選択された素子形状データをパラメータとして前記周波数選択板の最適化処理を行わせる指令とを備えている。
【００１５】
また、請求項６記載の発明では、上記請求項５記載の最適化プログラムにおいて、周波数選択板の最適化処理を行わせる指令が、前記周波数選択板の単位セルサイズ比をもパラメータとする指令であることを特徴としている。
【発明の効果】
【００１６】
本発明に係る多層周波数選択板組込物体の最適化システム及びその最適化方法及びその最適化プログラムを用いることによって、従来と比して収束性が良好になり、最適化の演算処理時間を低減することができる。また、容易に製造し得る形状の周波数選択板を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下に、本発明に係る多層周波数選択板組込物体の最適化システム，その最適化方法，その最適化プログラム及び記録媒体の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。尚、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。
【実施例１】
【００１８】
本発明に係る多層周波数選択板組込物体の最適化システムについての実施例１を図１から図６を用いて説明する。尚、本実施例１にあっては、その最適化の手法として遺伝的アルゴリズムを用いたものを例示する。
【００１９】
最初に、本実施例１の最適化システムの構成を図１に基づき説明する。
【００２０】
この最適化システムは、図１に示す如く、オペレータが多層周波数選択板組込物体の後述する設計仕様情報等を入力する為のキーボードやマウス等の入力手段１と、その多層周波数選択板組込物体の最適化処理を行う最適化処理手段２と、周波数選択板（ＦＳＳ）を構成する為の金属線等からなるＦＳＳ素子の種々の形状のデータ（以下「素子形状データ」という。）ｅn（ｎ＝１，２，３，…）が格納された形状データベース３と、処理結果等を表示するモニタ等の出力手段４と、最適化処理手段２により求められた最適解の多層周波数選択板組込物体の性能解析を行う周波数選択板解析手段５とを備えて構成される。
【００２１】
先ず、上記最適化処理手段２は、図１に示す如く、本発明に係る最適化処理を制御するＣＰＵ（中央演算処理装置）等の制御部２Ａと、上記入力手段１及び出力手段４に接続されて夫々の制御を行う入出力インターフェイス部２Ｂと、主記憶部２Ｃとを備えており、これら各部２Ａ，２Ｂ，２Ｃが任意の通信路を介して通信可能に接続されている。また、その制御部２Ａは、上記形状データベース３に有線又は無線の任意の通信路を介して通信可能に接続されている。
【００２２】
ここで、この最適化処理手段２の制御部２Ａには、具体的に、図１に示す素子形状データ選択部２ａ，コーディング処理部２ｂ，適応度関数演算部２ｃ，親要素選択処理部２ｄ，交叉処理部２ｅ，突然変異処理部２ｆ及び収束条件判定処理部２ｇが設けられている。
【００２３】
上記素子形状データ選択部２ａは、後述するオペレータからの入力設定が行われると、上記形状データベース３から素子形状データｅn（ｎ＝１，２，３，…）を選択し、コーディング処理部２ｂに処理を渡す処理機能を有する。
【００２４】
次に、コーディング処理部２ｂは、素子形状データ選択部２ａにより選択された素子形状データｅnに基づいて設計対象たる多層周波数選択板組込物体のパラメータ群を複数作成し、これら各パラメータ群の夫々のパラメータを２値化符号に符号化して初期集団の生成を行う処理機能を有する。
【００２５】
例えば、設計対象の多層周波数選択板組込物体が図２に示す三枚の誘電体Ｄ１〜Ｄ３の夫々の間に周波数選択板Ｆ１，Ｆ２を組み込んだものである場合、本実施例１のコーディング処理部２ｂは、選択された各周波数選択板Ｆ１，Ｆ２の素子形状データｅn（ｎ＝１，２，３，…）と、各誘電体Ｄ１〜Ｄ３の厚さｔ1，ｔ2，ｔ3と、周波数選択板Ｆ１及び周波数選択板Ｆ２の夫々の単位セルサイズ比ｒ1，ｒ2とをパラメータにして、図３に示す如きバイナリコード化された複数組の多層周波数選択板組込物体のパラメータ群（ｔ1，ｅ1，ｒ1，ｔ2，ｅ2，ｒ2，ｔ3）を作成する。
【００２６】
上記周波数選択板の単位セルサイズ比ｒは、Ｎ×Ｎのセルからなる周波数選択板の場合、ｒ＝１：Ｎとなり、予め複数種類が設定されている。ここで、周波数選択板Ｆ１の単位セルサイズ比ｒ1＝１：２で、周波数選択板Ｆ２の単位セルサイズ比ｒ2＝１：３である場合には、夫々の公倍数「５，１０，…」の幅を持つ周波数選択板Ｆ１，Ｆ２の最適解を得られるようにすることが好ましい。即ち、夫々の周波数選択板Ｆ１，Ｆ２が３０ｍｍ×３０ｍｍのものである場合には、周波数選択板Ｆ１は２×２のセルからなるものであって１５ｍｍ×１５ｍｍの単位セルを有するものとし、周波数選択板Ｆ２は３×３のセルからなるものであって１０ｍｍ×１０ｍｍの単位セルを有するものとすることが好ましい。これにより、後述する周波数選択板解析手段５の解析処理を容易にすることが可能になる。
【００２７】
尚、多層周波数選択板組込物体を最適化する場合には誘電体Ｄ１〜Ｄ３の比誘電率等もパラメータとされることがあるが、本実施例１にあっては、説明の簡便化を図る為に、厚さｔ1，ｔ2，ｔ3のみを誘電体Ｄ１〜Ｄ３のパラメータとして説明する。
【００２８】
また、上記適応度関数演算部２ｃは、例えば後述するが如くオペレータにより入力設定される設計仕様条件（電力透過率，電力反射率，透過若しくは反射させる電波の周波数又は電波の入射角度等）に基づいて適応度関数を定義する処理機能と、その適応度関数を用いて上記初期集団や後述する子要素の適応度を評価する処理機能とを有する。
【００２９】
更に、上記親要素選択処理部２ｄは、上記適応度関数演算部２ｃの評価結果に基づいて評価の高い親要素の選択を行う処理機能を有する。また、上記交叉処理部２ｅは、その親要素から遺伝的アルゴリズムの一点交叉または多点交叉の処理を行う機能を有し、上記突然変異処理部２ｆは、遺伝的アルゴリズムの突然変異処理を行う機能を有し、かかる処理機能により上記親要素から子要素を生成する。
【００３０】
また、上記収束条件判定処理部２ｇは、後述するが如くオペレータが入力設定した収束条件を用いて、上記子要素が収束したか否かの判定を行う処理機能を有する。ここで、その収束条件とは、例えば「一定の世代まで（例えば１０００世代まで）」，「所定の性能水準になるまで」等の条件であり、かかる条件を子要素が満たしている場合に、最適解が得られたものとして最適化処理を終了する為の条件である。
【００３１】
上記の如き制御部２Ａの各種処理機能は、ＣＰＵ，入出力インターフェイス部２Ｂ，上記形状データベース３等の記憶装置，メモリ装置，上記入力手段１及び出力手段４等を制御する最適化処理プログラムにより実現される。例えば、この最適化処理プログラムには、上記各部２ａ〜２ｇの演算処理をＣＰＵに行わせる素子形状データ選択指令，コーディング処理指令，適応度関数演算指令，親要素選択指令，交叉処理指令，突然変異処理指令及び収束条件判定指令が設けられている。また、この最適化処理プログラムは、例えばＣＤ−ＲＯＭ等の光記録媒体に格納され、図示しない読取装置で読み込んでＨＤＤ等の磁気記録媒体に格納することにより最適化処理が実行される。
【００３２】
次に、上記形状データベース３について説明する。この形状データベースは、上述した如く種々の形状の素子形状データｅn（ｎ＝１，２，３，…）が格納されたデータベースである。例えば、本実施例１にあっては、図４に示す如き複数のパッチ型の素子形状データｅn（ｎ＝１，２，３，…）が格納されている。ここで、この形状データベース３には、予め周波数選択性能を発揮することが解っている素子形状データが格納される。また、格納する際には、周波数選択板の生産性を鑑みた上で、製造容易な形状のものを格納することが好ましい。
【００３３】
尚、この形状データベース３に格納される素子形状データｅnは、図４に示す如き形状のものに限定されるものではなく、他の形状のパッチ型の素子形状データであってもよく、またスロット型のものであってもよい。また、一つの形状からなるものに限らず、二種類以上の形状を組み合わせたものを素子形状データｅnにしてもよい。
【００３４】
また、上記周波数選択板解析手段５は、前述したが如く最適化処理手段２により求められた最適解の多層周波数選択板組込物体の性能解析を行うものであり、例えばその解析手法として周知のモーメント法（ＭｏＭ），時間領域差分法（ＦＤＴＤ法）や有限要素法（ＦＥＭ）を用いることができる。
【００３５】
次に、この最適化システムの処理動作を図５のフローチャートに基づいて説明する。尚、ここでは、多層周波数選択板組込物体として、図２に示す三枚の誘電体Ｄ１〜Ｄ３の夫々の間に周波数選択板Ｆ１，Ｆ２を介在させた電波吸収体を例に挙げて説明する。
【００３６】
先ず、オペレータは、設計対象たる電波吸収体の設計仕様情報を入力手段１から入力して入力設定を行う（ステップＳＴ１）。
【００３７】
例えば、本実施例１の設計仕様情報の入力設定としては、各誘電体Ｄ１〜Ｄ３の厚さｔ1，ｔ2，ｔ3の範囲の設定を行う。また、電力透過率，電力反射率，透過若しくは又は反射させる電波の周波数又は電波の入射角度等の設計仕様条件の設定や、「一定の世代まで（例えば１０００世代まで）」，「所定の性能水準になるまで」等の収束条件の設定を行う。ここで、かかる入力設定は出力手段４に表示された入力設定画面に従って行われ、その入力内容は主記憶部２Ｃに記憶される。
【００３８】
次に、最適化処理手段２により、遺伝的アルゴリズムを用いてランダムに複数の電波吸収体の評価モデル（初期集団）が生成される（ステップＳＴ２）。
【００３９】
具体的に本実施例１の最適化処理手段２は、図６のフローチャートに示す如く、素子形状データ選択部２ａにより各周波数選択板Ｆ１，Ｆ２の素子形状データｅnを形状データベース３から選択する（ステップＳＴ２Ａ）。そして、コーディング処理部２ｂにより、この選択した各素子形状データｅn，各誘電体Ｄ１〜Ｄ３の厚さｔ1，ｔ2，ｔ3，周波数選択板Ｆ１及び周波数選択板Ｆ２の夫々の単位セルサイズ比ｒ1，ｒ2をパラメータとし（ステップＳＴ２Ｂ）、複数組の電波吸収体のパラメータ群｛例えば素子形状データｅ1，ｅ2の場合はパラメータ群（ｔ1，ｅ1，ｒ1，ｔ2，ｅ2，ｒ2，ｔ3）｝を作成する（ステップＳＴ２Ｃ）。
【００４０】
ここで、本実施例１にあっては、上記ステップＳＴ１で設定された各誘電体Ｄ１〜Ｄ３の厚さｔ1，ｔ2，ｔ3の範囲が３２（＝２5）段階に、単位セルサイズの比率ｒ1，ｒ2が４（＝２2）種類に予め設定されており、形状ＤＢ内の形状データｅnがｎ＝３２（＝２5）種類用意されているものとする。これが為、最適化処理手段２は、コーディング処理部２ｂにより、各誘電体Ｄ１〜Ｄ３の厚さｔ1，ｔ2，ｔ3に５ビットを割り当て、単位セルサイズ比ｒ1，ｒ2に２ビットを割り当て、形状データｅnに５ビットを割り当てて、上記複数組の電波吸収体のパラメータ群｛例えばパラメータ群（ｔ1，ｅ1，ｒ1，ｔ2，ｅ2，ｒ2，ｔ3）｝の各パラメータを例えば図３に示す如くバイナリコード化する（ステップＳＴ２Ｄ）。
【００４１】
このようにして、最適化処理手段２は、バイナリコード化された複数組の電波吸収体のパラメータ群｛例えばパラメータ群（ｔ1，ｅ1，ｒ1，ｔ2，ｅ2，ｒ2，ｔ3）｝を作成し、初期集団として主記憶部２Ｃに記憶する。
【００４２】
次に、本実施例１の最適化処理手段２は、周知の遺伝的アルゴリズムを用いた最適化処理を行う。
【００４３】
即ち、この最適化処理手段２は、適応度関数演算部２ｃにより、例えば上記設計仕様条件から適応度関数を定義し（ステップＳＴ３）、この適応度関数を用いて上記初期集団の各個体についての適応度計算を行う（ステップＳＴ４）。これにより、この最適化処理手段２は、親要素選択処理部２ｄによって評価の高い親要素の選択を行い（ステップＳＴ５）、しかる後、交叉処理部２ｅ及び突然変異処理部２ｆにより、この親要素から遺伝的アルゴリズムの一点交叉または多点交叉，更には突然変異といった操作を施して子要素を生成する（ステップＳＴ６，ＳＴ７）。
【００４４】
続いて、最適化処理手段２は、上記ステップＳＴ１にて設定された収束条件に基づいて上記子要素の判定を行う（ステップＳＴ８）。
【００４５】
ここで、その収束条件に達していなければ上記ステップＳＴ３に戻り、現在の子要素を次世代の親要素として上記処理を繰り返す。また、上記ステップＳＴ７にて収束条件を満たしている場合、その子要素を最適解として最適化処理を終了し、周波数選択板解析手段５に処理を渡す。
【００４６】
この周波数選択板解析手段５においては、その最適解の多層周波数選択板組込物体の性能解析を行い（ステップＳＴ９）、所望の性能を満足していなければ、上記ステップＳＴ２に戻って新たな素子形状データｅnを形状データベース３から選択し、同様の処理を繰り返す。また、上記ステップＳＴにおいて所望の性能を満足していれば、全ての処理を終了する。尚、その結果は出力手段４に表示される。
【００４７】
以上示した本実施例１の如くして最適解を求めることにより、即ち予め性能が明らかになっている複数の形状データｅnが登録されたデータベースを用意し、その形状データｅnをパラメータにして最適化処理を行うので、収束性が良好になり、その最適化処理に要する演算処理時間の低減が図れる。
【００４８】
具体的には、例えば１６×１６のセルからなる複数の周波数選択板が組み込まれた多層周波数選択板組込物体を設計する場合、従来は一枚の周波数選択板Ｆ１について最適化するのに１６×１６＝２５６ビットを必要としていた。しかしながら、本実施例１の最適化システムでは、前述した形状ＤＢの形状データｅnの登録数が３２で、周波数選択板Ｆ１の単位セルサイズの比率ｒ1が４種類の場合、一枚の周波数選択板Ｆ１について最適化するのに５ビット（３２＝２5）＋２ビット（４＝２2）＝７ビットあればよい。このことから、本実施例１の最適化システムは、従来と比して収束性が良く、最適化の演算処理時間を低減することが可能となる。尚、かかる効果を奏する為には、必ずしも各周波数選択板Ｆ１，Ｆ２の単位セルサイズ比ｒ1，ｒ2をパラメータにせずともよい。
【００４９】
また、本実施例１の最適化システムは、単位セルサイズの異なる周波数選択板の層の最適化を図れ、且つ夫々簡易な形状の製造し易い（欠陥の起こり難い）周波数選択板を得ることができる。また、これにより、製造コストの低減を図れるだけでなく、高性能な多層周波数選択板組込物体（電波吸収体）を構築することが可能になる。
【実施例２】
【００５０】
本発明に係る多層周波数選択板組込物体の最適化システムについての実施例２を説明する。本実施例２の最適化システムは、前述した実施例１の最適化システムと同様の構成からなるものであり、その相違点は、素子形状データ選択部２ａによる素子形状データｅnの選択にある。
【００５１】
ここで、周波数選択板の各層毎に素子形状を変えることにより、複数種類の周波数特性を有する多層周波数選択板組込物体を得ることができる。また、一枚の周波数選択板に複数種類の形状のＦＳＳ素子を設けることにより、更には同一形状のＦＳＳ素子であっても一枚の周波数選択板において夫々の比率を変更することにより、上記の如き複数種類の周波数特性を有する多層周波数選択板組込物体を得ることもできる。そこで、実施例１の最適化システムにあっては一種類の素子形状データｅnを形状データベース３から選択するものとして例示したが、本実施例２の最適化システムでは二種類の素子形状データｅnを選択，又は同一形状の素子形状データｅnを選択し且つ夫々の比率を変更する場合について例示する。
【００５２】
かかる場合、先ず、図５に示すフローチャートのステップＳＴ１において実施例１と同様の入力設定を行う。そして、ステップＳＴ２において初期集団の生成を行う。
【００５３】
本実施例２にあっては、その初期集団を生成する際に、図６に示すフローチャートのステップＳＴ２Ａにおいて素子形状データ選択部２ａにより二つ（二種類又は同一形状のものを二つ）の素子形状データｅnを選択する。そして、ステップＳＴ２Ｂ〜ＳＴ２Ｄにおいて、コーディング処理部２ｂは、選択した二つの素子形状データｅn，各誘電体Ｄ１〜Ｄ３の厚さｔ1，ｔ2，ｔ3，周波数選択板Ｆ１及び周波数選択板Ｆ２の夫々の単位セルサイズ比ｒ1，ｒ2，各素子形状データｅnの寸法比ｒeをパラメータとし、初期集団たるバイナリコード化された複数組のパラメータ群を作成する。
【００５４】
例えば、周波数選択板Ｆ１が二種類の形状データｅ3，ｅ5で、周波数選択板Ｆ２が二種類の形状データｅ1，ｅ4の場合は、バイナリコード化された複数組のパラメータ群（ｔ1，ｅ3，ｅ5，ｒ1，ｔ2，ｅ1，ｅ4，ｒ2，ｔ3，ｒe）が作成される。また、周波数選択板Ｆ１は同一形状の形状データｅ3が二つで、周波数選択板Ｆ２は同一形状の形状データｅ5が二つの場合には、バイナリコード化された複数組のパラメータ群（ｔ1，ｅ3，ｅ3，ｒ1，ｔ2，ｅ5，ｅ5，ｒ2，ｔ3，ｒe）が作成される。
【００５５】
しかる後、実施例１のステップＳＴ３〜ＳＴ９と同様にして、遺伝的アルゴリズムを用いた最適化処理と解析処理を行う。
【００５６】
例えば、このようにして得られた周波数選択板Ｆ１は、図７に示す如く形状データｅ3，ｅ5を有するものとなる。
【００５７】
本実施例２の如くして最適解を求めたとしても、前述した実施例１と同様に、収束性の向上による演算処理時間の低減効果を奏し、更に、製造し易い周波数選択板を得ることができる。また、このように、複数種類又はサイズ比率の異なる同一種類のＦＳＳ素子を一枚の周波数選択板に設けることにより、誘電体層や周波数選択板層の数を減らすこともできるので、製造コストの低減や多層周波数選択板組込物体の薄型化を図ることも可能となる。
【００５８】
尚、以上示した各実施例１，２にあっては最適化の手法の一例として遺伝的アルゴリズムを例示したが、その最適化手法としては、必ずしもこれに限定するものではなく、例えば焼きなまし法等を用いてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００５９】
以上示した如く、本発明に係る多層周波数選択板組込物体の最適化システム及びその最適化方法及びその最適化プログラムは、多層周波数選択板組込物体の設計及び製造の簡便化，製造コストの低減に有用である。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本発明に係る最適化システムの構成の一例を示すブロック図である。
【図２】本発明に係る最適化システムで最適化する多層周波数選択板組込物体の一例を示す図である。
【図３】本発明に係る最適化システムで作成されたパラメータ群の一例を示す図である。
【図４】本発明に係る最適化システムの形状データベースに格納された素子形状データの一例を示す図である。
【図５】本発明に係る最適化システムの処理動作を説明するフローチャートである。
【図６】本発明に係る最適化システムの初期集団生成処理動作を説明するフローチャートである。
【図７】本発明に係る最適化システムの実施例２で得られた周波数選択板の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００６１】
２  最適化処理手段
２Ａ  制御部
２ａ  素子形状データ選択部
２ｂ  コーディング処理部
２ｃ  適応度関数演算部
２ｄ  親要素選択処理部
２ｅ  交叉処理部
２ｆ  突然変異処理部
２ｇ  収束条件判定処理部
３  形状データベース
Ｆ１，Ｆ２  周波数選択板
ｅn（ｎ＝１，２，３，…）  素子形状データ
ｒ1，ｒ2  単位セルサイズ比
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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