基于神经网络的多层频率选择表面吸波材料建模优化方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的多层频率选择表面吸波材料建模优化方法，属于频率选择表面领域以及吸波材料技术领域。本发明首先以传输线为基础，建立频率选择表面的一阶谐振电路。通过全波仿真得到S₁₁参数曲线，利用遗传算法进行曲线拟合获得RLC的数值。将足够多的样本输入到BP神经网络中，得到频率选择表面单元几何参数与等效RLC之间的映射关系。整个吸波结构的S₁₁参数通过等效传输线进行计算，其中频率选择表面单元等效RLC应用神经网络进行导出，采用遗传算法对其吸波带宽进行优化。该方法具有精度较高、优化效率较高的优点。