Deep learning assisted inverse design of metamaterial microwave absorber

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作者
Xie Chen,Haonan Li,Chenyang Cui,Haodong Lei,Yingjie Sun,Chi Zhang,Yaqian Zhang,Hongxing Dong,Long Zhang
出处
期刊:Applied Physics Letters [American Institute of Physics]
卷期号:123 (18) 被引量:12
标识
DOI:10.1063/5.0171437
摘要

To accelerate the design of metamaterial microwave absorbers (MMAs), in this work, we developed a deep neural network model to predict the spectrum based on the known structural parameters at the beginning. Then, a tandem network was constructed, which can predict the geometries of an unknown MMA based on a desired absorption characteristics with a small mean square errors of validation set (8.3 × 10−4). With the help of the tandem network, a dual band absorber that achieves an absorption rate greater than 85% in the range of 5.1–14 GHz was obtained. By comparing with traditional methods, the demonstrated methodology can greatly accelerate the whole process and realize an inverse design.
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