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申请/专利权人：中北大学

摘要：本发明涉及方阻测试技术领域，具体为一种基于人工智能的非接触式导电膜材料方阻精简测试方法。基于电磁波吸收材料领域常用的无接触测试方法测试膜材料与基板构成的常规吸波结构Salisbury屏的反射损耗曲线，同时利用程序控制人工智能模型进行不同方阻Salisbury屏吸波结构反射损耗的预测，不断调整方阻并逐步缩减范围拟合测试得到的反射损耗曲线，最终反推得到该膜材料的方阻。本发明能够根本解决传统四探针法的接触式测试存在的一系列问题；具有运算速度快且效率高的优点，并且还能够充分发挥人工智能的泛化能力，仅进行一次人工智能模型的训练便可获得训练范围之内甚至训练范围之外的导电膜材料的方阻。

主权项：1.一种基于人工智能的非接触式导电膜材料方阻精简测试方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.根据材料类型确定待测导电膜材料的方阻范围，设为Rsq1~Rsqn；S2.利用步骤S1确定的待测导电膜材料的方阻范围Rsq1~Rsqn、拟使用的测试基板的材质及其厚度范围h1~hn构建数据集并训练人工智能模型：基于该待测导电膜材料和拟使用的测试基板构成的常规吸波结构Salisbury屏Ⅰ，使用由Rsq1~Rsqn、h1~hn以及测试基板材质数据组成的结构数据集作为输入集，利用微波射频仿真软件CST获得输入集中每组结构数据对应的电磁波反射损耗RLsim并组成输出集；利用训练算法对人工神经网络进行训练，自适应获取输入集Salisbury屏Ⅰ结构特征与对应输出集RLsim之间的映射关系，得到输入Rsq1~Rsqn和h1~hn范围内的结构数据能够准确预测并输出对应电磁波反射损耗RLpre曲线的人工智能模型；S3.利用实验测试得到该待测导电膜材料与厚度h处于步骤S2的厚度范围h1~hn内的测试基板构成的实际测试样品Salisbury屏Ⅱ的电磁波反射损耗RLtest曲线；S4.将步骤S2得到的人工智能模型嵌入到逐步搜索算法程序中，快速预测程序运行过程中临时生成的由方阻处于Rsq1~Rsqn的导电膜材料与厚度h处于h1~hn范围内的测试基板构成的Salisbury屏Ⅲ的电磁波反射损耗RLpre曲线，得到基于人工智能的方阻逐步搜索程序；之后，在基于人工智能的方阻逐步搜索程序中输入步骤S1中确定的方阻范围Rsq1~Rsqn、步骤S3中Salisbury屏Ⅱ的测试基板厚度h的实际值，根据所需要的运算精度i确定总迭代次数j，，其中n为单次迭代中的方阻范围Rsq1k~Rsqnk划分数量，同时将步骤S2中测试得到的RLtest数据导入，进行j次迭代运算后，得到该待测膜材料的方阻。

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