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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种微波网络辅助的任意抽头T型线圈自动综合方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115796012B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211437593.9，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种微波网络辅助的任意抽头T型线圈自动综合方法是由王海明;魏家豪;无奇设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种微波网络辅助的任意抽头T型线圈自动综合方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种微波网络辅助的任意抽头T型线圈T‑coil自动综合方法，包括：首先利用微波网络得到电路在非理想因素的作用下的极限性能与最佳拓扑结构，再利用微波网络考量T‑coil的品质因数、耦合系数在合理范围内变动时最优电感值的变化范围并作为寻优区域；然后根据设定的指标与工艺，结合拓展Wheeler公式、拉丁超立方抽样获取初始样本，再利用高斯过程回归建立关注指标与参数的代理模型，最后通过多路径全局优化算法进行全局优化得到目标T‑coil版图。经验证，本发明所述方法能够高效地综合出最优的T‑coil。

本发明授权一种微波网络辅助的任意抽头T型线圈自动综合方法在权利要求书中公布了：1.一种微波网络辅助的任意抽头T型线圈自动综合方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤S1、设定指标以及工艺约束； 步骤S2、在步骤S1设置的指标以及工艺约束前提下，利用微波网络的分析方法确定最佳的电路拓扑结构； 步骤S3、基于步骤S2中获得的最佳电路拓扑结构，利用微波网络的优化方法考量T-coil的品质因数、耦合系数在合理范围内变动时T-coil的每个电感值以及总电感值的变化范围； 步骤S4、利用拓展Wheeler公式、拉丁超立方抽样获取初始样本； 步骤S5、首先基于步骤S4中得到的初始样本，利用高斯过程回归机器学习方法对指标以及T-coil每节电感的低频电感值进行模型训练，最后得到代理模型； 步骤S6、利用全局优化算法对代理模型进行优化，其中，根据指标优化方向的不同分别运用置信下界LCB或置信上界UCB的方法来探索具有潜力的点，得到多组最优目标值及对应的输入参数组合； 步骤S7、对步骤S6得到的输入参数组合分别进行全波仿真，输出最优的一组参数组合及其仿真结果，并更新样本集判断仿真结果是否达到设计指标，如果没有，则重复步骤S5至步骤S7直至循环停止； 在所述步骤S4中，所获得的初始样本，其中的一部分满足拓展Wheeler公式约束，该约束表达为： ； 其中，为使用拓展Wheeler公式计算的到的电感值，为步骤S3中确定的总电感值变化范围，为容差，由于拓展Wheeler公式估计的低频电感值偏差最大为30%，故取30%； 在所述步骤S4中，拓展Wheeler公式，其具体表示为： ； 其中， ； 其中，为外径宽度，为外径高度、为内径宽度、为内径高度，为圈数，为常数系数，为真空中的磁导率，表示金属部分占空比。

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