【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于微波吸收材料，具体涉及一种基于遗传算法的多层复合吸波材料的制备方法和装置。
技术介绍
1、随着5g技术的发展，导致电磁波污染爆炸式扩增，不但影响电子设备的正常运行，而且严重威胁人体健康，因此开发电磁波吸收材料对电磁波污染进行防护是至关重要的，而通过计算机算法对开发新型高效的电磁波吸收材料进行指导也是十分必要的。追求“薄、轻、宽、强”是吸波材料的永恒主题，如何正确并高效的应用计算机的计算能力对材料开发进行导向是关键。
2、在目前的吸波材料研发中，研究人员通过对材料的损耗机制等进行调节，优化材料的吸波性能取得了一定进展，如在制备片状羰基铁过程中通过控制样品的厚度对材料的磁导率进行调控，制备核壳结构时通过调节壳层的组成和微结构对介电常数进行调控。但是在研发过程中更偏向于经验法与试错法，缺少更高效的实验方法，而且获取一组数据就需要做一组实验进行测试，反馈周期长，浪费大量人力物力，而通过高效的计算机算法来探究多层复合吸波材料的宽频、薄层设计方法是十分巧妙的。
3、公开号为cn111724870a的专利公开了一种基于遗传算法的低频多层吸波材料设计方法，包括以下步骤：s1.预先选取多种吸波材料供设计所需；s2.基于遗传算法，完成多层吸波材料的设计：s201.种群初始化；s202.确定遗传算法的目标函数；s203.设置进化代数和遗传算子的参数；s204.利用目标函数对初始化种群中的每一个个体进行目标函数值计算；s205.利用谢菲尔德工具箱对s204求得的种群中个体的目标函数值分配适应度；s206.根据设置的
4、因此，亟需设计一种能够制得具有较高带宽，较好吸波性能，且较低厚度的吸波材料的制备方法。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于遗传算法的多层复合吸波材料的制备方法，该制备方法能够制备得到具有较高带宽，较好吸波性能，且较低厚度的多层复合吸波材料。
2、本专利技术具体实施例提供了一种基于遗传算法的多层复合吸波材料的制备方法，包括：
3、s1、构建材料数据库：基于未球磨和不同时间球磨处理后的羰基铁和对应的介电常数和磁导率，以及未球磨和不同时间球磨处理后的铁硅铝和对应的介电常数和磁导率，建立材料数据库；
4、s2、通过遗传算法获得多层复合吸波材料，包括：
5、s21、设定约束条件为遗传个体对应的反射损耗低于反射损耗阈值时对应的有效吸收带宽≥有效吸收带宽阈值，和遗传个体对应的总厚度≤总厚度阈值，基于约束条件从材料数据库中随机筛选不同厚度的羰基铁和铁硅铝以构建多层复合材料，将所述多层复合材料进行编码得到初始遗传个体，通过多个初始遗传个体构建初始种群，基于遗传个体对应的多层复合材料的反射损耗低于反射损耗阈值时的有效吸收带宽和遗传个体对应的多层复合材料的总厚度构建适应度函数；
6、s22、通过适应度函数得到初始遗传个体的适应度值，基于初始遗传个体的适应值通过锦标赛选择方法从初始种群中筛选遗传个体，对筛选的遗传个体随机进行交叉和变异操作得到新一代种群；
7、s23、迭代步骤s22，直到达到设定的最大迭代次数，基于适应度值筛选遗传个体，对筛选的遗传个体进行解码得到多层复合吸波材料。
8、优选地，基于遗传个体对应的多层复合材料的反射损耗低于反射损耗阈值时的有效吸收带宽和遗传个体对应的多层复合材料总厚度构建适应度函数fitness为：
9、fitness＝fitness1*w1+fitness2*w2
10、fitness1＝fmax-fmin
11、fitness2＝d1+…dn…+dn
12、其中，fitness1为遗传个体对应的多层复合材料的反射损耗低于反射损耗阈值时的有效吸收带宽的适应度函数，fmax为遗传个体对应的多层复合材料的反射损耗低于反射损耗阈值时的有效吸收带宽的最大频点，fmin为遗传个体对应的多层复合材料的反射损耗低于反射损耗阈值时的有效吸收带宽的最小频点，fitness2为遗传个体对应的多层复合材料的总厚度，dn为遗传个体对应的多层复合材料的第n层的厚度，n为层数，w1、w2分别为权重。
13、优选地，采用金属背板模型与传输线理论基于遗传个体的羰基铁和铁硅铝对应的介电常数和磁导率得到遗传个体的反射损耗。
14、优选地，遗传个体的反射损耗rl为：
15、
16、
17、其中，zn为遗传个体的对应的多层复合材料的第n层材料的阻抗，dn表示遗传个体对应的多层复合材料的第n层材料的厚度，ηn为遗传个体对应的多层复合材料的第n层材料的复本征阻抗，γn为遗传个体对应的多层复合材料的第n层材料的传播常数，其中其中η0是自由空间的特征阻抗，μn和εn分别为第n层材料的相对复磁导率和介电常数，c为自由空间中的光速，τ为反射系数。
18、优选地，将所述多层复合材料进行编码得到初始遗传个体，包括：
19、将每种材料种类分别使用不同的七位二进制编码表示，将每一层的厚度分别使用不同的九位二进制编码表示；
20、将每一层材料对应的七位二进制编码表示和九位二进制编码表示进行链接构成每一层材料的编码表示；
21、将每一层材料的编码表示进行链接得到初始遗传个体的编码表示。
22、优选地，在对遗传个体进行适应度计算和基于筛选的遗传个体得到多层复合吸波材料时，均需要对遗传个体进行解码，其中，解码遗传个体得到的第n层厚度dn为：
23、dn＝b(i+8)×28+b(i+7)×27+…+b(i+1)×2+bi×20
24、其中，b(i+8)与bi分别为表示材料厚度的九位二进制编码中的最小位与最大位。
25、优选地，基于初始遗传个体的适应值通过锦标赛选择方法从初始种群中筛选遗传个体，包括：依据初始遗传个体的适应值的大小设置筛选概率，基于筛选概率从初始种群中筛选遗传个体。
26、优选地，所述遗传算法的参数包括交叉率和变异率。
27、另一方面，本专利技术还提供了一种基于遗传算法的多层复合吸波材料的制备装置，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器中存储有可执行代码，所述一个或多个处理器执行所述可执行代码时，用于实现所述的基于遗传算法的多层复合吸波材料的制备方法。
28、与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
29、本专利技术通过不同时间球磨处理羰基铁得到的不同宽厚比的羰基铁片状本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于遗传算法的多层复合吸波材料的制备方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的多层复合吸波材料的制备方法，其特征在于，基于遗传个体对应的多层复合材料的反射损耗低于反射损耗阈值时的有效吸收带宽和遗传个体对应的多层复合材料总厚度构建适应度函数Fitness为：
3.根据权利要求1或2所述的基于遗传算法的多层复合吸波材料的制备方法，其特征在于，采用金属背板模型与传输线理论基于遗传个体的羰基铁和铁硅铝对应的介电常数和磁导率得到遗传个体的反射损耗。
4.根据权利要求3所述的基于遗传算法的多层复合吸波材料的制备方法，其特征在于，遗传个体的反射损耗RL为：
5.根据权利要求1所述的基于遗传算法的多层复合吸波材料的制备方法，其特征在于，将所述多层复合材料进行编码得到初始遗传个体，包括：
6.根据权利要求5所述的基于遗传算法的多层复合吸波材料的制备方法，其特征在于，在对遗传个体进行适应度计算和基于筛选的遗传个体得到多层复合吸波材料时，均需要对遗传个体进行解码，其中，解码遗传个体得到的第n层厚度dn为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法的多层复合吸波材料的制备方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的多层复合吸波材料的制备方法，其特征在于，基于遗传个体对应的多层复合材料的反射损耗低于反射损耗阈值时的有效吸收带宽和遗传个体对应的多层复合材料总厚度构建适应度函数fitness为：
3.根据权利要求1或2所述的基于遗传算法的多层复合吸波材料的制备方法，其特征在于，采用金属背板模型与传输线理论基于遗传个体的羰基铁和铁硅铝对应的介电常数和磁导率得到遗传个体的反射损耗。
4.根据权利要求3所述的基于遗传算法的多层复合吸波材料的制备方法，其特征在于，遗传个体的反射损耗rl为：
5.根据权利要求1所述的基于遗传算法的多层复合吸波材料的制备方法，其特征在于，将所述多层复合材料进行编码得到初始遗传个体，包括：
6.根据权利要求5所述的基于遗传算法的多...
【专利技术属性】
技术研发人员：房旭，宁明强，李媛媛，杨振，满其奎，沈保根，
申请(专利权)人：中国科学院宁波材料技术与工程研究所，
类型：发明
国别省市：
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