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申请/专利权人：北京玻钢院复合材料有限公司;中国建材集团有限公司

摘要：本申请公开一种用于反演吸波蜂窝电磁参数的机器学习方法及系统，所述方法包括：获取吸波蜂窝数据集，包括吸波蜂窝结构参数、浆料复介电常数和等效复介电常数，其中，等效复介电常数为，将芳纶纸与浆料复合而成的三层结构等效为一层等效介质的复介电常数；利用吸波蜂窝数据集进行机器学习训练，生成吸波蜂窝预测神经网络模型，来计算目标吸波蜂窝的等效复介电常数。本申请将利用有效介质理论将实际的芳纶纸与浆料组成的三层结构等效为一层结构，作为等效复介电常数，通过建立复介电常数的吸波蜂窝预测神经网络模型，能够快速而简易地识别出复介电常数。

主权项：1.一种用于反演吸波蜂窝电磁参数的机器学习方法，其特征在于，所述方法包括：获取吸波蜂窝数据集，包括吸波蜂窝结构参数、浆料复介电常数和等效复介电常数，其中，等效复介电常数为，将芳纶纸与浆料复合而成的三层结构等效为一层等效介质的复介电常数，等效复介电常数是通过以下步骤来获取：S1，在CST中建立吸波蜂窝的全真仿真模型，作为第一蜂窝模型，第一蜂窝模型的蜂窝壁是由芳纶纸加两层浆料复合而成的三层结构，第一蜂窝模型有三个，分别为第一仿真模型，第二仿真模型和第三仿真模型，每个仿真模型分为三个方向，分别为轴向与第一径向、第二径向；第一仿真模型边长l向与z轴平行，第一径向与x轴平行，第二径向与y轴平行；第二仿真模型将第一仿真模型绕y轴旋转90度，其轴向与x轴平行，第一径向与z轴平行，第二径向与y轴平行；第三个仿真模型将第一仿真模型绕x轴旋转90度，其轴向与y轴平行，第一径向与x轴平行，第二径向与z轴平行；S2，在CST中建立吸波蜂窝的次全真仿真模型，作为第二蜂窝模型，其中，第二蜂窝模型的蜂窝壁是将第一蜂窝模型蜂窝壁的三层结构等效为一层各向异性材料得到的一层等效蜂窝壁结构，第二蜂窝模型的个数与方向与第一蜂窝模型相同；S3，使用NRW法对三个第二蜂窝模型的等效复介电常数进行反演，得到六组复介电常数数据，将六组复介电常数数据进行兼并得到三组各向异性复介电常数；利用吸波蜂窝数据集进行机器学习训练，生成吸波蜂窝预测神经网络模型，其中，所述吸波蜂窝神经网络模型用于根据吸波蜂窝结构参数、浆料复介电常数和等效复介电常数的对应关系，生成等效复介电常数；利用吸波蜂窝预测神经网络模型计算目标吸波蜂窝的等效复介电常数。

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