一种基于人工智能的电磁仿真方法及其电磁大脑

摘要

本发明公开一种基于人工智能的电磁仿真方法及其电磁大脑。本发明将工程结构所对应的几何、物理、激励三类数据放入全波电磁计算求解器中，可得到该工程结构对应的S参数信息，然后组成训练数据集导入卷积神经网络进行离线训练。将待分析的新型结构电子器件加入到数据服务器中，无需再使用计算速度缓慢的全波电磁仿真方法，而以几何、物理、激励作为输入，以散射S参数作为输出，使用训练好的卷积神经网络进行电磁性能分析，得到对应的散射S参数结果。与现有的全波电磁仿真软件相比，本发明一旦完成卷积神经网络训练，就无需依靠全波电磁场求解器就能得到仿真结果，所以在计算效率上比现有软件提高千倍以上。