一种基于机器学习技术的线圈设计方法、线圈
公开
摘要
本发明公开了一种基于机器学习技术的线圈设计方法，包括：从麦克斯韦方程组出发，得到磁场的表达式，计算特定区域的磁场不均匀度；通过以同轴线圈在电路板中的位置作为参数，设置好最大迭代次数，并根据参数的范围，选择机器学习算法；将差分进化算法与人工神经网络结合，探寻最优解所在邻域并构建关于磁场不均匀度的代理模型，由L‑BFGS算法探寻最小值，加速优化算法收敛；算法给出最佳预测参数，根据得到的线圈位置参数可以构建线圈系统。本发明还公开了一种基于上述设计方法设计获得的线圈。本发明在考虑实际应用的限制下为线圈设计提供更为普适且易于使用的方案，能够获得高均匀度的磁场以便在量子精密测量以及量子通信中更好地提高技术水平。
基本信息
专利标题 ：
一种基于机器学习技术的线圈设计方法、线圈
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114626282A
申请号 ：
CN202011437204.3
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2020-12-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
袁春华陈俊陈丽清武泽亮包谷之张卫平于志飞
申请人 ：
华东师范大学
申请人地址 ：
上海市闵行区东川路500号
代理机构 ：
上海德禾翰通律师事务所
代理人 ：
夏思秋
优先权 ：
CN202011437204.3
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06K9/62 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-06-14 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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