一种基于深度学习的超材料微波吸收器的设计方法技术

技术编号:46331640 阅读:14 留言:0更新日期:2025-09-09 19:10
本发明专利技术提供了一种基于深度学习的超材料微波吸收器的设计方法,包括数据的获取和卷积神经网络的训练。首先搭建了一个正向预测的卷积神经网络模型,即由超材料微波吸收器的结构预测其对应的吸收率和红外发射率;对于逆向设计模型,加入了自编码器来进行数据降维,将吸收率和红外发射率的高维数据映射为一个低维空间的向量,同时建立一个卷积神经网络逆向设计其结构。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于超材料微波吸收设计领域,特别是一种基于深度学习的超材料微波吸收器的设计方法


技术介绍

1、超材料(metamaterials)是一种具有特殊结构和设计的人工合成材料,通过精心设计金属(或其他材料)和介质的组合,并以周期性的结构布局,同时对超材料物理结构尺寸进行设计,可以打破一些自然规律的限制,获得自然界中不存在的一些材料特性,例如负折射率、负抗性、超透明等非常规特性。超材料在力学、声学、电磁学等领域均有广泛应用。目前尽管超材料在理论上具有许多引人注目的特性,但其在实际应用中仍然面临一些挑战,如中国专利202111021047采用的是单层石墨烯层来辅助超材料微波吸收器的设计,但是对于为何选择单层石墨烯的圆形图案并未做具体说明,同时只关注到了一个特性:微波吸收率,没有关注其他特性,如红外发射特性。传统的有效方法是先经过仿真选择好材料、尺寸等,再进行制备,但人工微结构单元的几何形状、参数等不容易确定,较大程度的依赖经验,同时需要不断进行仿真优化,每次仿真都会伴随复杂的计算过程,尤其是当参数较多、结构较复杂时,仿真周期会更长。此外目前的人工微结构还本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的超材料微波吸收器的设计方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的超材料微波吸收器的设计方法,其特征在于,所述步骤S3.1构建正向预测的卷积神经网络模型,具体包括:

3.根据权利要求1所述的基于深度学习的超材料微波吸收器的设计方法,其特征在于,所述步骤S3.2构建逆向设计的卷积神经网络模型,具体包括:

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的超材料微波吸收器的设计方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的超材料微波吸收器的设计方法,其特征在于,所述步骤s3.1构建正向...

【专利技术属性】
技术研发人员:董红星解琛张驰张龙
申请(专利权)人:中国科学院上海光学精密机械研究所
类型:发明
国别省市:

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