王甲富1,,,
陈维2,,
随赛1,,
朱瑞超1,,
邱天硕1,,
李勇峰1,,
韩亚娟1,,
屈绍波1,
1.空军工程大学基础部 西安 710051
2.93704部队 北京 101100
基金项目:国家自然科学基金(61971435, 61971341, 61801509, 61901508)，科技部国家重点研发计划(2017YFA0700201)
详细信息
作者简介:贾宇翔(1993–)，男，河北衡水人，2016年在空军工程大学获电子科学与技术专业硕士学位，现在空军工程大学基础部攻读博士学位，主要研究方向为基于人工表面等离激元的电磁散射调控。E-mail: jiayuxiang93@163.com
王甲富(1981–)，男，山东聊城人，教授，博士生导师，博士学位论文获2012年“全国优秀博士学位论文”提名，荣立个人三等功三次。主要研究方向为超材料设计及其在微波器件中的应用，目前已发表学术论文390余篇。E-mail: wangjifu1981@126.com
陈维：陈 维(1982–)，男，陕西三原人，2009年在空军工程大学导弹学院军事装备学获硕士学位，现为93704部队任雷达工程师，主要研究方向为制导雷达指控仓。E-mail: chenwei918113@126.com
随赛：随 赛(1993–)，男，安徽亳州人，博士，讲师，2019年毕业于空军工程大学，现任职于空军工程大学，主要研究方向为隐身新材料与新技术，目前已发表学术论文35篇。E-mail: suisai_mail@foxmail.com
朱瑞超(1996–)，男，山东济南人，2020年在空军工程大学获电子科学与技术专业硕士学位，现在空军工程大学基础部攻读博士学位。主要研究方向为基于智能算法的超表面设计。E-mail: zhuruichao1996@163.com
邱天硕(1992–)，男，吉林长春人，博士，讲师。2019年于空军工程大学获得博士学位，现任空军工程大学基础部讲师。主要研究方向为智能材料与设计、有源超材料等。E-mail: qiutianshuo1992@163.com
李勇峰(1986–)，男，甘肃平凉人，2010年在空军工程大学获物理电子学硕士学位，2015年在空军工程大学获物理电子学博士学位。现为空军工程大学基础部讲师，主要研究方向为电磁超构表面、天线、隐身材料与隐身技术、雷达目标特性仿真评估等，目前已发表学术论文40余篇。E-mail: liyf217130@126.com
韩亚娟 (1989–)，女，陕西礼泉人，博士，讲师。2020年获西安电子科技大学博士学位，现担任空军工程大学基础部讲师，主要研究方向为超表面、人工表面等离激元及其在天线设计中的应用。目前已发表学术论文30余篇。E-mail: mshyj_mail@126.com
屈绍波(1965–)，男，安徽亳州人，教授，博士生导师，全国模范教师，全军学科拔尖人才，空军级专家，享受政府特殊津贴，荣立个人二等功一次。主要研究方向为材料物理、超材料，目前已发表学术论文490余篇。承担各类课题60余项，国家自然科学基金项目20余项。E-mail: qushaobo@mail.xjtu.edu.cn
通讯作者:王甲富 wangjifu1981@126.com
责任主编：李龙 Corresponding Editor: LI Long中图分类号:TB34
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出版历程
收稿日期:2021-03-11
修回日期:2021-04-20
网络出版日期:2021-04-29
Research Progress on Rapid Optimization Design Methods of Metamaterials Based on Intelligent Algorithms
JIA Yuxiang1,,WANG Jiafu1,,,
CHEN Wei2,,
SUI Sai1,,
ZHU Ruichao1,,
QIU Tianshuo1,,
LI Yongfeng1,,
HAN Yajuan1,,
QU Shaobo1,
1. Department of Basic Sciences, Air Force Engineering University, Xi’an 710051, China
2. Unit 93704 of PLA, Beijing 101100, China
Funds:The National Natural Science Foundation of China (61971435, 61971341, 61801509, 61901508), The National Key Research and Development Program of China (2017YFA0700201)
More Information
Corresponding author:WANG Jiafu, wangjifu1981@126.com
摘要
摘要:目前，超材料研究不断向工程化应用推进，在物理机理与效应、设计理论与方法、加工制备与测试等方面取得了突飞猛进的发展。但是，传统的超材料设计主要依赖人工设计和优化，面对大规模的工程化应用设计时，无法实现数量庞大的超材料结构单元的快速整体设计。近几年，涵盖传统启发式算法和神经网络算法的智能算法在超材料设计中所占的比重逐步上升，基于智能算法设计超材料能够打破传统设计方法在不同基材体系、不同频段以及不同性能指标下设计的局限性，展现出快速设计和架构创新的独特优势。该文综述了包括遗传算法、Hopfield网络算法和深度学习在内的几种典型智能算法在超材料设计中的应用，包括正向设计方法和逆向设计方法。基于智能算法能够实现不同性能指标的频率选择表面、多机理复合吸波超材料、平板聚焦超表面以及异常反射超表面的快速设计，为推动超材料技术的工程化应用提供必要设计手段支撑。
关键词:超材料/
启发式算法/
神经网络算法/
频率选择表面/
相位梯度超表面/
亚波长
Abstract:At present, research on metamaterials is continuously advancing to engineering applications, and great progress is being achieved in the areas of physical mechanisms and effects, design theory and methods, and fabrication and measurement. However, traditional metamaterials design mainly relies on artificial design and optimization. In the face of large-scale engineering applications, it is impossible to realize the rapid overall design of a large number of metamaterial structural units. In recent years, the proportion of intelligent algorithms covering traditional heuristic algorithms and neural network algorithms in metamaterials design has increased gradually. Metamaterials design based on intelligent algorithms can surpass the limitation of traditional methods in different substrate systems, frequency variation, and different performance indicators, offering the unique advantages of rapid design and architectural innovation. This paper summarizes the application of several typical intelligent algorithms, including the genetic algorithm, Hopfield network algorithm, and deep learning algorithm in metamaterials design, which include forward designs and an inverse design. The use of intelligent algorithms can achieve the rapid design of frequency selective surfaces under different performance indexes, multi-mechanisms composite absorber metamaterials, flat focusing, and abnormal reflection metasurfaces, providing the necessary support for design methods while promoting the engineering applications of metamaterials.
Key words:Metamaterials/
Heuristic algorithm/
Neural network algorithm/
Frequency selective surface/
Phase gradient metasurface/
Sub-wavelength
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https://plugin.sowise.cn/viewpdf/198_b530c56a-feee-4337-ac36-237e62be52a6_R21027
