基于多保真度数据驱动生成对抗网络的大型相控阵天线全场变形重建方法

《Machines》：Multi-Fidelity Data-Driven Reconstruction Method for Phased-Array Antenna Surface Deformation

　　在复杂服役环境下，大型相控阵天线的结构变形会严重降低雷达系统的电磁性能。利用有限的感知数据实现天线的高精度全场变形重建具有重要意义。本文提出了一种多保真度数据驱动的生成对抗网络框架，用于从有限测点的离散应变预测天线的全场位移。所提出的模型在多种载荷条件下的天线表面重建中得到了验证。采用有限元分析生成的大规模数据集进行低保真度仿真预训练，并利用少量测量的光纤布拉格光栅（FBG）数据进行微调与标定。实验在三种独立载荷条件下进行了验证。所提出的方法分别实现了均方根误差（RMSE）为 1.05 ± 0.03 mm、1.28 ± 0.03 mm 和 1.54 ± 0.04 mm 的重建精度，平均 RMSE 为 1.29 ± 0.035 mm。与 SS-MLP 回归模型、DeepONet 基线模型以及不含条件判别器的多保真度生成器相比，平均 RMSE 分别降低了约 36.4%、22.6% 和 25.4%，展示了更好的重建精度和对不同结构响应模式的适应性。