高功率微波作为一种新兴的学科引发了较大的关注,其中涉及到了等离子体技术、脉冲功率技术等。该学科的发展成为行业内关注的焦点,并逐步应用到了电子对抗等关键领域中。高功率微波器件的复杂度较高,其中的粒子与电磁场之间的相互作用由于非线性特征比较显著,在求解过程中难以直接采用解析方法。另外,由于此类器件的结构复杂,直接采用实物进行实验的成本较大,而随着计算机等技术的发展,基于计算机实现仿真模拟成为一种有效的研究方式,在实现高功率微波器件优化设计的同时降低了研究的成本,因此显示出广阔的应用前景。目前有很多学者在高功率微波器件设计领域进行了研究,在研究过程中形成不同类型的优化设计方法。在大部分方法中主要依据理论推导方式来确定器件结构,然后通过特定软件来进行仿真模拟,根据仿真模拟的结果来对功率等参数进行优化,基于这种方式提高高功率微波器件的性能。尽管上述方法已经成功应用到了多种器件的优化设计中,但是依然存在一定的不足问题,主要体现在如下方面:首先这种传统方法受主观影响较大;其次耗费大量的人力工时;而参数之间的相互制约致使高功率微波器件难以调整至性能的全局最优状态。遗传算法广泛应用到了最优化问题求解领域中,该方法属于一种基于自然遗传学机理的参数搜索优化方法,将遗传算法运用于高功率微波器件设计中,利用算法在非线性空间中高效的自动寻优能力,将会大大改善当前高功率微波器件时传统的人工调参方式带来的诸多弊端。结合上述内容针对高功率微波器件优化进行了研究设计,具体的内容如下所示。首先,对优化算法理论进行分析。分析了目前使用较多的群智能算法,然后针对遗传算法的原理、流程以及应用优势等进行了阐述。其次设计了高功率微波器件优化程序,并将遗传算法引入算法设计中。针对传统遗传算法优化高功率微波器件时会出现的问题,改进遗传策略和初始种群均匀化,实现编码长度依据网格自适应的优化。针对高功率微波器件优化程序进行了研究和设计,并引入了改进之后的遗传算法:通过粒子模拟工具进行仿真分析,并设计了与优化程序之间的接口,结合改进后的遗传算法实现优化设计,能够达到更佳的寻优性能。在算法测试过程中采用了Rosenbrock、Rastrigin两种函数,根据测试的结果可知,相对于优化之前的算法,优化之后的算法达到更高的寻优性能和效率。最后,将编码完成的基于遗传算法的高功率微波器件优化程序初步应用,以提高输出功率和功率效率为目标,保持工作频率不变。首先针对相对论返波振荡器优化,该器件原始转换效率为15.1%,输出功率是136 MW。在优化过程中选择了四个结构参数,分别是预调制腔与慢波结构间轴向距离、提取腔与慢波结构间轴向距离、提取腔半径、提取腔轴向长度,优化后该器件的转换效率提升到32.2%,输出功率是0.29 GW。然后对渡越时间振荡器进行优化,该器件的原始转换效率是20.4%,输出功率是1.47 GW。对提取腔与同轴输出波导过渡结构长度、同轴输出波导内径、同轴输出波导外径、调制腔外径、调制腔内径5个参数进行优化。通过优化之后显著提升了输出功率,其变为2.1 GW,转换效率变为29.1%,由此可以验证优化的效果。