[發明專利]一種基于遺傳算法-BP神經網絡快速預測復合介質微波電磁性能的方法

有效

• 申請號: 202110018119.1
• 申請日: 2021-01-07
• 公開（公告）號: CN112687351B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 姜建堂;李枘;宮元勛;甄良;邵文柱
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學
• 主分類號: G16C20/30
• 分類號: G16C20/30;G06N3/126;G06N3/084
• 代理公司: 哈爾濱市陽光惠遠知識產權代理有限公司 23211
• 代理人: 孫莉莉

本發明提出一種基于遺傳算法?BP神經網絡快速預測復合介質微波電磁性能的方法，所述方法包括步驟一、樣品基礎參數的獲取；步驟二、遺傳算法?BP神經網絡模型體系構建；所述體系構建包括BP神經網絡的設計和遺傳算法?BP神經網絡的設計；步驟三、遺傳算法?BP神經網絡的訓練；步驟四、基于遺傳算法?BP神經網絡的性能預測：載入原始數據形成涵蓋任意填充率的電磁性能預測，并自動輸出。本發明中通過遺傳算法的引入大幅度提高了預測的精度、避免了傳統BP神經網絡局部優化和過擬合問題，大大提高了預測效率、降低了預測偏差所帶來的技術風險，對比與傳統BP預測方法有顯著優勢。

技術領域

本發明屬于復合介質電磁性能調控技術領域，特別是涉及一種基于遺傳算法-BP神經網絡快速預測復合介質微波電磁性能的方法。

背景技術

吸波涂層是雷達隱身技術及電磁污染防治技術的重要組成部分，其應用可以實現目標電磁特性的消隱或雜散電磁波的吸收。隱身涂層的工作原理是通過其中的吸收劑吸收、損耗入射電磁波從而抑制電磁反射，其基本形式是電磁損耗組元分布于基質形成復合材料膜層。在此復合材料膜層中，吸收劑種類、含量及其分布是影響涂層電磁波吸收性能的決定性因素；具體而言，涂層中吸收劑種類、含量的變化會導致涂層電磁參數(復數介電常數和復數磁導率)的變化并進而影響電磁波吸收性能。因此，吸收劑種類、含量的選擇是吸波涂層設計的關鍵參數。

在傳統的設計方法下，吸收劑的類型、含量既定時，相應涂層的電磁性能必需經過測試才能獲得，而針對某一波段的設計要求即是獲取多類型/含量吸收劑涂層的電磁性能。在此背景下，完全依賴實測獲取電磁性能的數據不僅耗時費力、而且不能支撐即時設計。尤其，當涂層設計要求采用多組分混合吸收劑時，相應測試樣品的制備變得異常復雜，相應的涂層設計幾乎難以實施。近年來，隨著吸波涂層應用要求的快速發展，目標波段、目標效率的要求日益苛刻。在此情況下，多吸收劑混合、吸收劑含量微調成為涂層設計中的必然常態。因此，傳統技術體系下以樣品實測支撐設計的方法遭遇瓶頸。

若在吸收劑種類既定的情況下，能夠基于少數(3-6個)填充率已知樣品的測試數據推知任意填充率下涂層的電磁性能，即可快速獲取必要的參數、支撐涂層設計；進一步地，若基于少數含混合吸收劑樣品的測量能夠推知任意混合比例下涂層的電磁性能，即可在吸收劑群組既定、吸收劑配比變化時快速測算相應涂層的電磁性能、支撐即時設計。考慮到電磁性能的復雜性，吸收劑配比及含量的變化對電磁性能的影響并非線性，因此如何通過數據來挖掘解析吸收劑配比/含量與電磁參數之間的關聯性、并實現任意吸收劑配比/含量下涂層性能計算成為關鍵難題。

本發明針對任意吸收劑種類/含量下涂層電磁性能獲取的難題，基于數據挖掘技術建立了有效的測算方法，實現了吸收劑種類/含量變化時涂層電磁參數的快速獲取。

發明內容

本發明目的是為了解決現有技術中的問題，提出了一種基于遺傳算法-BP神經網絡快速預測復合介質微波電磁性能的方法。

本發明是通過以下技術方案實現的，本發明提出一種基于遺傳算法-BP神經網絡快速預測復合介質微波電磁性能的方法，所述電磁性能的預測包含兩種情況：(1)單一吸收劑：吸收劑既定、填充率任意的系列材料；(2)多元混合吸收劑：含有既定的多種吸收劑，各吸收劑的相對含量，即填充率，任意的系列材料；

所述方法包括以下步驟：

步驟一、樣品基礎參數的獲取；

對于單一吸收劑的材料而言，選定的填充率應該涵蓋低、中、高三個典型區間，考慮到粉末填充的實際情況，從而在5-10vol.％、20-25vol.％、40-50vol.％三個范圍內各取一值作為低、中、高含量的典型代表；對于多元混合吸收劑的材料而言，首先保證各吸收劑總體填充率之和符合前述低、中、高填充率各有取值的要求；其次，在總體填充率既定的基礎上，各吸收劑的相對含量也應該涵蓋低、中、高的選擇；

步驟二、遺傳算法-BP神經網絡模型體系構建；所述體系構建包括BP神經網絡的設計和遺傳算法-BP神經網絡的設計；