摘要
本发明公开一种基于人工智能辅助的吸波结构设计方法，包括：数据的收集及处理、AI模型训练、设计吸波结构、验证与优化和迭代优化；本发明通过引入先进的人工智能技术，自动学习吸波材料的化学组成、物理结构参数与电磁性能之间的复杂关系，极大地缩短了从材料设计到性能验证的周期，减少了繁琐的试错过程，从而显著提升了吸波结构设计的整体效率；通过减少实验次数和缩短研发周期；本发明解决了吸波材料的现有设计方案中，实验试错法存在耗时长、成本高，且难以全面探索所有可能的材料组合和结构的问题，以及解决理论计算法在处理复杂的多层结构或非线性材料时，计算量巨大，且对计算资源要求较高的问题。
