基于深度学习的电磁超材料设计方法及性能验证

航天器环境工程页数： 9 2025-10-25

摘要：针对电磁超结构设计参数众多、性能与效率难以兼顾的问题，文章提出一种融合残差全连接神经网络（RFCN）与改进遗传算法（IGA）的联合优化框架：首先，构建RFCN模型以高效预测阶梯锥点阵结构在2～40 GHz频段的反射率曲线（测试集RMSE=0.38）；进而引入灾变变异、大幅度变异和精确筛优模块的IGA进行参数全局寻优。仿真与实测反射率结果表明：收敛代数由36代减至14代，优化效率... （共9页）

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