基于树编码的分层参数优化方法设计X-Band TM02类速调管相对论性逆向波振荡器

《IEEE Transactions on Electron Devices》：X-Band TM02 Klystron-Like Relativistic Backward-Wave Oscillator Design via Tree-Encoding-Based Hierarchical Parameter Optimization

提出基于树编码的多目标优化算法（TMOA）用于高压真空电子器件的层级参数优化，综合考虑结构参数相关性，优化高频结构周期数及单元参数。设计TM02相对论反向波振荡器，通过粒子仿真验证其在9.6 GHz下实现2.5 GW输出功率、736 kV电压、9.2 kA电流及2.8 T磁场，转换效率达36.9%，相位匹配与能量分布优化起主要作用。

　　

摘要：

本文提出了一种基于树编码的多目标优化算法（TMOA），用于高功率真空电子器件（HPVEDs）的层次参数（HP）优化。该算法考虑了HPVEDs的结构参数之间的相关性，从而能够同时优化器件高频结构中的周期数以及每个单元的参数。利用TMOA设计了一种高效的X波段TM02型相对论性后向波振荡器（KL-RBWO）。粒子模拟（PIC）结果显示，这种KL-RBWO在二极管电压为736 kV、电流为9.2 kA、引导磁场为2.8 T的条件下，能够输出2.5 GW的功率，工作频率为9.6 GHz，并且其微波转换效率提升至36.9%。机制分析表明，高效的KL-RBWO实现了轴向电磁场与电子流之间的更好相位匹配，电子束中的能量分布更加合理，谐波电流分布也更加理想。