科研人員提出機器學習輔助的“材料—結構—功能”協同設計新策略

近期，中國科學院合肥物質科學研究院在多功能電磁波吸收超結構研究方面取得進展。團隊提出機器學習輔助的“材料—結構—功能”協同設計策略，采用熔融沉積成型3D打印技術，將聚酰胺6/碳纖維復合材料（PACF）吸波單元、低損耗純聚酰胺6（N-PA）間隔層和激光誘導PACF（LI-PACF）功能背板集成一體，構筑具有多級諧振梯度阻抗的超結構，實現了2至40GHz寬頻、寬角微波吸收，兼具結構承載和電熱除冰能力。

該研究以三級PACF截錐單元的三個頂徑和三個高度為變量，基于729組仿真數據，建立隨機森林、XGBoost、CatBoost和多層感知機四類代理模型。四類模型在獨立測試集上的決定系數均大于0.95，平均絕對誤差均低于1。研究綜合吸收帶寬、角度穩定性、結構高度和質量等指標，確定多層感知機為優化方案，并揭示不同層級幾何參數對寬頻吸收、深度吸收和大角度穩定性的主導作用，增強了模型的物理可解釋性。

在材料與結構方面，PACF中的碳纖維網絡及其與PA6基體形成的異質界面提供傳導損耗、偶極極化和界面弛豫；N-PA間隔層調節阻抗過渡和層間耦合。經CO₂激光處理后，PACF表面碳纖維進一步暴露并形成富碳、非均勻界面，增強介電耗散、損耗反射和面內導電能力，還賦予背板穩定的焦耳熱響應。三級截錐分別響應不同頻段，相鄰頻段重疊形成多級諧振互補；逐級收縮的結構與N-PA間隔層共同構建梯度阻抗，利于電磁波進入并在結構內部持續耗散。

研究顯示，優化后結構總厚度為14.7mm。該結構在寬頻段內具備優異吸波性能，垂直入射下有效吸收帶寬覆蓋范圍廣，大角度斜入射及不同極化條件下仍可保持高效吸收能力。同時，該結構具有優異的雷達散射抑制和工程實用性。在2至40GHz范圍內，可縮減雷達散射截面；共形加載于飛行器模型后，11.8GHz下俯視和前視區域的平均雷達散射截面出現下降。在力學性能方面，該結構具備良好的壓縮強度與承載能力。此外，LI-PACF背板在25V下可升溫至約48℃并穩定運行900s，在約0℃環境中可于60s內完全融化厚度為3mm冰層。

這項研究將機器學習優化、多材料介電損耗設計、梯度阻抗匹配、多級諧振與激光界面工程相結合，為復雜服役環境下多功能隱身結構的設計與開發提供了可解釋的技術路徑。

相關研究成果發表在《化學工程雜志》（Chemical Engineering Journal）上。研究工作得到國家自然科學基金和國家重點研發計劃的支持。

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基于多機器學習代理模型的吸波結構優化流程