적층 복합재 광대역 전자기 흡수 최적화
레이더 탐지 기술이 발전함에 따라, 적층 복합재료에서 광대역 전자기(EM) 흡수를 달성하는 것은 여전히 중요한 과제입니다. 이는 구조/조성 및 주파수 의존적 EM 응답 간의 복잡한 비선형 결합 때문이며, 전문 지식과 광범위한 시행착오가 요구됩니다. 본 논문은 기존 베이지안 최적화(BO)의 지역 최적점 한계를 극복하는 점진적 베이지안 최적화(PBO) 기반의 데이터 기반 머신러닝(ML) 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 가변 플라이 구성의 EM 성능을 예측하는 모델을 반복적으로 훈련하며, 뛰어난 견고성과 일반화 능력을 보여줍니…