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申请/专利权人：西安电子科技大学广州研究院;西安电子科技大学

摘要：本发明涉及一种在热环境下预测大型反射面天线波束指向偏差的方法，包括采集不同工况下反射面天线上的温度，并反演反射面天线整体温度场；建立天线有限元模型并施加温度载荷计算主反射面变形量；建立机电耦合分析模型计算反射面天线的波束指向偏差；对所得数据集进行预处理；将数据集划分为训练集和测试集；训练“方位架节点温度‑天线波束指向偏差”的支持向量机回归预测模型；对训练的支持向量机回归预测模型进行测试，精度不足时调整模型参数重新训练，直到精度满足要求。本发明可根据反射面天线实时温度计算温度场引起的波束指向偏差，便于根据实时预测的波束指向偏差开展热环境下反射面天线指向精度的实时补偿。

主权项：1.一种在热环境下预测大型反射面天线波束指向偏差的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，采集不同工况的热环境下大型反射面天线方位架和背架的温度数据，利用距离反比加权插值法反演整个天线的温度场，得到不同工况热环境下反射面天线的温度场数据；步骤S2，依据大型反射面天线的结构参数以及材料属性，建立大型反射面天线的有限元模型，将步骤S1所得温度场数据作为热载荷施加到反射面天线的有限元模型中，计算得到对应不同工况热环境下主反射面的变形量；步骤S3，建立反射面天线的机电耦合模型，根据主反射面变形量分别计算对应不同工况的热环境下反射面天线在方位面和俯仰面的波束指向偏差；步骤S4，对步骤S1中得到的温度场数据和步骤S3中得到的波束指向偏差数据进行清洗及归一化处理；步骤S5，选取反射面天线方位架上温度传感器的测量数据，将其作为预测模型的输入样本，同时，分别提取天线在方位面和俯仰面的波束指向偏差数据，作为预测模型的输出样本，将输入样本和输出样本划分为训练集和测试集；步骤S6，选取高斯核函数，利用支持向量机回归算法对训练集进行学习，获取最优的惩罚因子C和核函数超参数g的参数组合，代入支持向量机回归模型进行训练，建立基于支持向量机回归的热环境下反射面天线波束指向偏差预测模型；步骤S7，将测试集中输入样本代入步骤S6中训练好的天线波束指向偏差预测模型中得到指向偏差的预测值，利用预测值与测试集中真实输出样本计算评估预测模型拟合效果指标；所述评估预测模型拟合效果指标，包括：平均绝对误差MAE、平均相对误差MRE和决定系数R2；步骤S8，若步骤S7中计算得到的平均绝对误差MAE、平均相对误差MRE和决定系数R2评估指标满足预期精度，则获得最终的基于支持向量机回归的热环境下大型反射面天线波束指向偏差快速预测模型，否则返回步骤S6中调整模型参数进行重新训练。

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