【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能和群体智能，具体地，涉及一种基于ml模型的红外隐身材料膜层多目标优化设计方法。
技术介绍
1、在当今的躲避红外探测设备追踪技术的民用领域，红外隐身技术占据着举足轻重的地位。在民用领域，可增强一些特殊设备在复杂环境下的隐蔽性，满足特定场景的需求。红外隐身技术的核心在于有效减少、消除、模拟或改变目标与背景在中远红外大气窗口的红外辐射特性差异，以此躲避红外探测设备的追踪。
2、早期实现红外隐身的效果，主要依赖低发射率材料。然而，这类材料的局限性极为明显。它们无法依据实际需求，对不同波段的发射率进行精确调控，在复杂多变的应用场景中，很难满足日益严苛的隐身要求。为突破这一困境，光谱选择性红外隐身材料应运而生，成为研究焦点。通过精心设计材料的微观结构，合理调配成分组成，光谱选择性红外隐身材料能够对不同波段的红外辐射进行精准控制，实现理想的隐身效果。
3、准确构建仿真模型是深入研究光谱选择性红外隐身材料的关键环节。一般而言，这类模型以麦克斯韦方程组为理论根基，融合材料的电磁参数，借助有限元法、时域有限差分...
【技术保护点】
1.一种基于ML模型的红外隐身材料膜层多目标优化设计方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤（1）中在设计空间内部进行拉丁超立方采样来获得种群，其中每个种群个体包含红外隐身材料各膜层材料厚度的具体取值，在由三个优化目标构成的目标空间中根据单纯形法产生50个均匀分布的参考向量；在光学仿真软件中添加基材与各膜层材料属性，通过MATLAB将每个种群个体对应的各膜层材料厚度传入光学仿真软件中，设置网格划分方法及网格单元尺寸，添加平面波源并设置频率范围和偏振方式，分别在三个波段添加监视器，运行光学仿真软件获得每个种群个体对应...
【技术特征摘要】
1.一种基于ml模型的红外隐身材料膜层多目标优化设计方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤（1）中在设计空间内部进行拉丁超立方采样来获得种群，其中每个种群个体包含红外隐身材料各膜层材料厚度的具体取值，在由三个优化目标构成的目标空间中根据单纯形法产生50个均匀分布的参考向量；在光学仿真软件中添加基材与各膜层材料属性，通过matlab将每个种群个体对应的各膜层材料厚度传入光学仿真软件中，设置网格划分方法及网格单元尺寸，添加平面波源并设置频率范围和偏振方式，分别在三个波段添加监视器，运行光学仿真软件获得每个种群个体对应的三个波段的发射率并计算对应的发射率误差值；将所有种群个体与其对应的发射率误差值存入全局数据库中，初始化实时状态参数，根据设计空间与目标空间特性建立三目标数学优化模型，具体包括步骤如下：
3.如权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨赞，欧阳宏超，黄纪绘，刘建胜，柯星，罗怡雯，刘晓阳，李志兴，
申请(专利权)人：南昌大学，
类型：发明
国别省市：
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