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國(guó)防科大采用人工智能輔助能量選擇表面高效設(shè)計(jì)

01/13 12:38
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21世紀(jì)以來(lái),各種電子信息系統(tǒng)飛速發(fā)展,催生了高密度、高強(qiáng)度、多頻譜的復(fù)雜電磁環(huán)境,可不同程度地對(duì)電子設(shè)備造成干擾、降級(jí)乃至毀傷效應(yīng),電子信息設(shè)備面臨日益嚴(yán)峻的電磁兼容難題。為保證敏感設(shè)備在強(qiáng)電磁環(huán)境下的工作性能,研究者們通常采用限幅器、濾波器、頻率選擇表面和吸波體等手段。

能量選擇表面(ESS)作為一種新型的電磁防護(hù)技術(shù),能夠在不影響電子設(shè)備正常工作性能的同時(shí)保護(hù)其不受強(qiáng)電磁的干擾降級(jí)乃至毀傷,具有快響應(yīng)速度、帶內(nèi)自適應(yīng)防護(hù)、收發(fā)兼容等優(yōu)勢(shì),能夠感應(yīng)空間電磁場(chǎng)的強(qiáng)弱自適應(yīng)切換工作狀態(tài),已經(jīng)被證明是一種有效、高效的防護(hù)手段,得到了廣泛關(guān)注。

通常,能量選擇表面的設(shè)計(jì)涉及兩種相互關(guān)聯(lián)的工作狀態(tài)下多個(gè)電磁參數(shù)的優(yōu)化,存在多物理約束下設(shè)計(jì)關(guān)聯(lián)參數(shù)多、耦合復(fù)雜的難題,專業(yè)和經(jīng)驗(yàn)依賴性強(qiáng),難以滿足智能化、快迭代的電子信息系統(tǒng)發(fā)展需要。因此,亟需發(fā)展ESS設(shè)計(jì)新模式,縮短迭代周期、加快研發(fā)效率,降低電子設(shè)備強(qiáng)電磁防護(hù)設(shè)計(jì)門檻。

為此,國(guó)防科技大學(xué)電磁兼容與防護(hù)團(tuán)隊(duì)將人工智能技術(shù)手段輔助應(yīng)用于能量選擇表面高效設(shè)計(jì),以人工智能為著力點(diǎn),賦能ESS電磁性能高效預(yù)測(cè),結(jié)合智能算法實(shí)現(xiàn)同頻位置ESS透波性能與防護(hù)效能的同步優(yōu)化。

所設(shè)計(jì)的ESS在目標(biāo)頻點(diǎn)附近具有低插入損耗(<0.2 dB)和高防護(hù)效能(>25 dB),即能夠在保證電子設(shè)備正常工作性能的同時(shí)屏蔽大部分強(qiáng)電磁信號(hào),將傳統(tǒng)仿真優(yōu)化時(shí)間壓縮3倍以上,且能夠根據(jù)需求快速定制。成果以“A High Efficiency and Effectiveness Designing Methodology for Discrete-Coded Energy Selective Surface Based on Machine Learning”為題,發(fā)表在行業(yè)內(nèi)頂刊《IEEE Transactions on Antennas and Propagation》(doi: 10.1109/TAP.2024.3511089)。

上圖(a)所示為人工智能賦能的ESS設(shè)計(jì)流程:首先建立ESS電磁性能正向預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,隨后結(jié)合粒子群優(yōu)化(PSO)算法,以ESS的響應(yīng)曲線在工作狀態(tài)的傳輸極點(diǎn)和防護(hù)狀態(tài)的傳輸零點(diǎn)與設(shè)計(jì)頻點(diǎn)對(duì)準(zhǔn)為優(yōu)化目標(biāo),實(shí)現(xiàn)了帶內(nèi)低插損與高防護(hù)的兼容設(shè)計(jì)。

所設(shè)計(jì)的離散編碼型ESS單元由諧振區(qū)域、感應(yīng)區(qū)域和金屬外框組成(圖1(b)),諧振區(qū)域0/1矩陣的不同分布可實(shí)現(xiàn)不同諧振回路的ESS單元;感應(yīng)區(qū)域的二極管可以感應(yīng)空間電磁場(chǎng)的強(qiáng)弱自適應(yīng)切換導(dǎo)通或截止?fàn)顟B(tài)。

通過(guò)改變0/1矩陣排布和二極管狀態(tài),仿真得到6000組傳輸系數(shù)曲線作為數(shù)據(jù)集,經(jīng)圖1(c)中具有4個(gè)隱藏層的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,得到ESS響應(yīng)數(shù)據(jù)正向預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型;之后采用PSO算法,以ESS的0/1排布為優(yōu)化對(duì)象,以傳輸極點(diǎn)和傳輸零點(diǎn)與目標(biāo)頻點(diǎn)的距離關(guān)系構(gòu)建適應(yīng)度函數(shù),得到四種中心頻點(diǎn)不同的ESS結(jié)構(gòu),單個(gè)優(yōu)化耗時(shí)約300s;最后通過(guò)實(shí)物加工測(cè)試,并與仿真結(jié)果對(duì)比,進(jìn)一步驗(yàn)證所設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)的性能。

根據(jù)優(yōu)化得到的ESS結(jié)構(gòu)制備波導(dǎo)插件并加載二極管,在標(biāo)準(zhǔn)波導(dǎo)中測(cè)試得到弱場(chǎng)條件下樣品的傳輸曲線;以集總電阻替代二極管,模擬器件完全導(dǎo)通,測(cè)試得到模擬強(qiáng)場(chǎng)條件下的傳輸曲線,如圖2(a)-(d)所示。所有樣品均在目標(biāo)頻點(diǎn)附近同時(shí)實(shí)現(xiàn)了低插損與高防護(hù),插損小于0.2 dB,防護(hù)大于25 dB,與仿真基本一致,性能超過(guò)傳統(tǒng)方法設(shè)計(jì)的同類型結(jié)構(gòu)。

圖2(e)所示為波導(dǎo)注入法測(cè)試得到的樣品在5 GHz處屏蔽效能隨注入功率變化曲線,可以看出,隨著注入功率的升高,四個(gè)樣品的屏蔽效能顯著增大;當(dāng)波導(dǎo)內(nèi)場(chǎng)強(qiáng)達(dá)到4.8 kV/m時(shí),樣品的防護(hù)效能均超過(guò)15 dB,樣品1、2、4超過(guò)20 dB,驗(yàn)證了其在強(qiáng)場(chǎng)環(huán)境下有效的防護(hù)能力。

本研究工作首次將人工智能領(lǐng)域技術(shù)手段輔助用于ESS結(jié)構(gòu)高效設(shè)計(jì),推動(dòng)ESS設(shè)計(jì)由“仿真+經(jīng)驗(yàn)”向“理論+數(shù)據(jù)+AI”的研發(fā)新模式轉(zhuǎn)變,與傳統(tǒng)的ESS結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法相比,大大提升了設(shè)計(jì)效率、減少了資源消耗和專業(yè)依賴,可實(shí)現(xiàn)高性能ESS的快速定制,為高速迭代的電子信息系統(tǒng)提供了強(qiáng)有力的防護(hù)能力保障,同時(shí)展示了人工智能手段在電磁兼容領(lǐng)域廣闊的應(yīng)用前景。

論文信息:Lixiang Yao, Xianjun Huang*,
Hongting Chen, Huan Jiang, Yuanlong Liang and Peiguo Liu, “A High Efficiency and Effectiveness Designing Methodology for
Discrete-Coded Energy Selective Surface Based on Machine Learning,” in IEEE Transactions on Antennas and Propagation, doi:
10.1109/TAP.2024.3511089.論文鏈接:https://doi.org/10.1109/TAP.2024.3511089

撰稿人:姚理想、黃賢俊

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