摘要
本发明公开一种基于人工智能辅助的吸波结构设计方法,包括:数据的收集及处理、AI模型训练、设计吸波结构、验证与优化和迭代优化;本发明通过引入先进的人工智能技术,自动学习吸波材料的化学组成、物理结构参数与电磁性能之间的复杂关系,极大地缩短了从材料设计到性能验证的周期,减少了繁琐的试错过程,从而显著提升了吸波结构设计的整体效率;通过减少实验次数和缩短研发周期;本发明解决了吸波材料的现有设计方案中,实验试错法存在耗时长、成本高,且难以全面探索所有可能的材料组合和结构的问题,以及解决理论计算法在处理复杂的多层结构或非线性材料时,计算量巨大,且对计算资源要求较高的问题。
技术关键词
人工智能辅助
结构设计方法
吸波材料
矢量网络分析仪设备
吸波结构
参数
交叉验证方法
损耗
曲线
电磁仿真
缩短研发周期
变量
遗传算法
归一化方法
机器学习算法
训练集数据
核心算法
人工智能技术
测试样品
系统为您推荐了相关专利信息
教育教学系统
智能教育教学
学生
模块
信息化教室
结构设计方法
局部优化算法
全局优化算法
非球面
光学系统设计技术