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딥러닝과 PSO를 이용한 강자성체기반 초박형 메타흡수표면 역설계 글보기
딥러닝과 PSO를 이용한 강자성체기반 초박형 메타흡수표면 역설계
대표 URL 10.1109/LAWP.2021.3101703
작성자 관리자 게시일 2021.08.27 조회수 447

원문 : Absorption and Diffusion Enabled Ultrathin Broadband Metamaterial Absorber Designed by Deep Neural Network and PSO

 

중국 난징대학 연구팀은 초박형 광대역 흡수 메타표면(Ultrathin broadband meta-material absorber)을 딥러닝과 PSO 알고리즘을 이용해 설계하였다. 최적 흡수체의 대역폭은 2.2-18GHz를 90% 흡수하며, 두께는 4mm에 불과하다. 유닛셀은 기존 Salisbury screen (Conductor-Insulator-Conductor) 구조를 차용하며, 강자성체를 활용하여 저주파의 흡수/간섭을 통해 전자파의 상쇄를 고려하였다. 딥러닝모델에 사용된 데이터는 CST 시뮬레이션을 사용하였으며, 8000개의 데이터를 사용하였다. 또한 ring layer (최상단 전도층)에 대해서는 T-matrix 계산을 활용하여 80만개의 데이터를 사용하였다. CST결과에 대해 평균제곱오차 (Mean square error, MSE) 가 5*10^-5 수준으로 예측을 하였다. 이후 딥러닝 예측 모델과 PSO 알고리즘을 활용하여 매개변수 공간을 탐색해 메타패턴 유닛셀을 최적화 하였다. 또한 연구진은 최적 흡수체를 실험적으로 추가 검증하였다.
 
담당 : 정이교 (7823, leekyoj@kimm.re.kr)
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