Recent advances in shape optimization techniques of 3-D integrated lens antennas

Ronan Sauleau, Gaël Godi, Barbara Barès, Gabriel Caloz, Monique Dauge
2008 ESAIM: Proceedings and Surveys  
We describe here two design methodologies for the shape optimization of a particular kind of focusing devices, the so-called 3-D integrated lens antennas (ILAs). The objective is to determine the best lens shapes that comply with given radiation characteristics. The first technique is a stepwise approach: the first step consists in solving the synthesis problem using Geometrical Optics (GO) principles, and, in the second one, the GO shape is optimized locally to fulfill the target
more » ... arget specifications. This approach leads to an ill-posed problem and is only applicable to single-shell configurations. To overcome these limitations, an alternative technique consists of a global optimization of the ILA, using genetic algorithms (GAs) for instance. The capabilities of both design tools are highlighted numerically. Future trends in the shape optimization of lens antennas are also discussed. Résumé. Dans cet article, nous décrivons les deux méthodologies principales actuellement utilisées pour l'optimisation de forme de dispositifs de focalisation du type antennes lentilles intégrées 3-D. L'objectif principal du processus d'optimisation consisteà définir une forme optimale de lentille de façonà satisfaire des propriétés en rayonnement prédéfinies. La première méthodologie comporte deuxétapes successives : elle consiste d'abord en une résolution préalable du problème inverse au sens de l'optique géométrique, puis en une optimisation locale de la forme ainsi prédéterminée. Le problème non linéaireà résoudre est mal conditionné et cette approche ne s'applique aujourd'hui qu'à des configurations simple coque. Afin de s'affranchir de ces limitations, une solution alternative consistè a effectuer une optimisation globale de l'antenne en couplant un noyau générique de calcul asymptotiquè a un algorithme d'optimisation globale (du type algorithme génétique par exemple). Les potentialités de ces deux techniques sont illustrées grâceà plusieurs exemples numériques. Enfin nous définissons les principaux besoins actuellement exprimés en optimisation de dispositifs focalisants.
doi:10.1051/proc:072208 fatcat:7lyeb4qucne57nx4q7dnx44pem