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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于机器学习逆向设计的多组元电磁波吸收材料的设计方法和应用获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116403666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310366002.1，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于机器学习逆向设计的多组元电磁波吸收材料的设计方法和应用是由黄小萧;刘玉浩;刘亚南;周玉设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习逆向设计的多组元电磁波吸收材料的设计方法和应用在说明书摘要公布了：一种基于机器学习逆向设计的多组元电磁波吸收材料的设计方法和应用，本发明要解决目前无法获取镀层的本征电磁参数，得到针对不同微波吸收目标，快速、有效设计的设计方法。本发明通过获得本征电磁参数，利用机器学习中的遗传算法结合MaxwellGarnett和传输线原理计算的指导，制备了满足不同目标的多组元复合吸波材料。本发明制备的多组元复合吸波材料创新之处在于获得了镀层材料的本征电磁参数，在算法的指导下优化材料的配方，充分发挥了材料自身的电磁特性。本发明应用于电磁波吸收材料领域。

本发明授权一种基于机器学习逆向设计的多组元电磁波吸收材料的设计方法和应用在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习逆向设计的多组元电磁波吸收材料的设计方法，其特征在于该方法具体按以下步骤进行的： 一、碳纤维电镀磁性金属的制备 ①、电镀前预处理：先将碳纤维在室温下浸入丙酮中除去杂质，然后用蒸馏水洗涤，干燥后，将碳纤维加热以去除有机粘合剂，并冷却至室温； ②、在碳纤维电镀电镀磁性金属涂层； ③、电镀后，将涂覆的纤维用蒸馏水洗涤，干燥后，剪切成固定长度的短切纤维； 二、获取镀层吸波剂材料本征电磁参数： ①、取步骤一剪切后的电镀磁性金属的碳纤维，计算并称量碳纤维的体积分数为0.5~2vol.%填充量下的短切电镀磁性金属碳纤维的质量及液态石蜡质量； ②、按照步骤二①中计算的结果，称量短切电镀磁性金属纤维与液态石蜡并混合，使短切电镀磁性金属碳纤维与液态石蜡充分分散，且短切电镀磁性金属碳纤维取向随机分布，获取得到多个不同厚度的短切电镀磁性金属碳纤维复合石蜡材料样品；从多个不同厚度的短切电镀磁性金属碳纤维复合石蜡材料样品中选取最大厚度的样品命名为NIFA，最小厚度的样品命名为NIFB，然后对NIFA和NIFB样品进行电磁参数的测量；输入电镀磁性金属短切碳纤维特征尺寸，计算吸波剂退极化因子； ③、通过对NIFA和NIFB的电磁参数、Cole-Cole、C0的对比分析，若电磁参数未出现骤变、Cole-Cole的曲线中代表极化的半圆数量一致且C0中峰的数量不变，则判断镀层厚度的增加不引入新的损耗机制； ④、将步骤二②中NIFA和NIFB样品电磁参数测试结果分别带入Maxwell–Garnett等效方程的反推公式中，代入NIFB的复介电常数εm以及吸波剂复合材料的NIFA复介电常数εeff，以获取电镀磁性金属层本征电磁参数εa； ，其中，f为体积分数；Nj是各个方向的退极化因子； 三、获取单一相吸波剂材料本征电磁参数： ①、将单一相吸波剂与液态石蜡混合，充分分散，获得不同体积分数吸波剂的复合样品，将获得的复合样品压制成同轴环样品，然后进行介电参数的测量； ②、输入单一相吸波剂的特征尺寸即分散状态，计算吸波剂退极化因子； ③、将步骤三①和②中获得的介电参数、吸波剂退极化因子带入Maxwell–Garnett等效方程，获取单一相吸波剂本征介电参数； ，其中，f为体积分数；Nj是各个方向的退极化因子；其中，f为体积分数；Nj是各个方向的退极化因子； 四、遗传算法结合传输线原理优化设计： ①、依据步骤二及步骤三获取的吸波剂本征介电参数及其他吸波剂自身本征电磁参数，建立本征电磁参数库，并从本征电磁参数库中随机抽取不同吸波剂，构成多组元材料； ②、将步骤四①多组元复合材料内所有材料参数作为自变量，输入至Maxwell–Garnett等效媒介模型中计算多组元复合材料等效电磁参数： ③、设定评估函数，包括不同厚度下宽频吸收、低频吸收及特殊频段为吸收目标，输入步骤①中所获得电磁参数，并设定目标厚度，利用传输线原理计算公式获得多元复合材料的反射损耗；当反射损耗≤-10dB时，判定为有效吸收并统计全部有效频宽，最终保存接近目标对应的参数与反射损耗曲线； 五、制备多组元电磁波吸收材料： 按照优化后参数获取的吸波剂同时与液态石蜡混合，最终将混合材料样品压制成同轴环标准样品。

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