Publicación: PerSeO: Un paquete de Python para optimizar antenas y dispositivos de RF en entornos de alta frecuencia
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Resumen en inglés
This paper presents the development and evaluation of PerSeO, a Python-based software package that integrates the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm with Ansys HFSS for optimizing radiofrequency (RF) devices. By focusing on the optimiza- tion of a patch antenna, we demonstrate how PerSeO efficiently adjusts design dimensions to achieve a specific resonance frequency while maintaining adequate impedance matching. The application of PSO within PerSeO has shown significant improvements in electromagnetic parameters, confirming its effectiveness and rapid convergence to optimal solutions. The modular architecture of PerSeO allows for easy customization and extension, making it applicable to a wide range of RF optimization problems. Detailed documentation and a comprehensive user manual support users in effectively implementing and utilizing PerSeO’s capabilities. Our results highlight PerSeO as a powerful and versatile tool for RF device optimization, reducing the time and resources required to achieve optimal designs. Future enhancements could include new fitness functions, parallel processing techniques, and integration with additional HFSS reports to further expand its applicability in RF engineering.
Resumen en español
Este artículo presenta el desarrollo y la evaluación de PerSeO, un paquete de software basado en Python que integra el algoritmo de Optimización por Enjambre de Partículas (PSO, por sus siglas en inglés) con Ansys HFSS para optimizar dispositivos de radiofrecuencia (RF). Al centrarse en la optimización de una antena de parche, demostramos cómo PerSeO ajusta de manera eficiente las dimensiones del diseño para alcanzar una frecuencia de resonancia específica, manteniendo al mismo tiempo una adecuada adaptación de impedancia. La aplicación del PSO dentro de PerSeO ha mostrado mejoras significativas en los parámetros electromagnéticos, confirmando su efectividad y rápida convergencia hacia soluciones óptimas. La arquitectura modular de PerSeO permite una fácil personalización y extensión, haciéndolo aplicable a una amplia gama de problemas de optimización de RF. La documentación detallada y un completo manual de usuario apoyan a los usuarios en la implementación y uso efectivo de las capacidades de PerSeO. Nuestros resultados destacan a PerSeO como una herramienta poderosa y versátil para la optimización de dispositivos RF, reduciendo el tiempo y los recursos necesarios para alcanzar diseños óptimos. Las mejoras futuras podrían incluir nuevas funciones de aptitud, técnicas de procesamiento paralelo y la integración con informes adicionales de HFSS para ampliar aún más su aplicabilidad en la ingeniería RF.
