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（1. 海軍航空大學青島校區，山東青島264000；2. 中國石油大學（華東），山東青島266580）

摘要：

關鍵詞：隱身涂料；機器學習；數據驅動；設計方法

本文作為參考文獻時的標準著錄格式：

劉旭，劉永豪，齊建濤. 基于機器學習的隱身涂料設計方法與研究進展[J]. 涂料工業，2025，55（3）：13-18.

LIU X，LIU Y H，QI J T. Research progress and design methods of stealth coatings based on machine learning [J]. Paint & Coatings Industry，2025，55（3）：13-18.

DOI:10.12020/j.issn.0253-4312.2024-319

隱身涂料作為隱身技術的重要組成部分，通過對電磁波、紅外輻射等能量形式的吸收、反射與屏蔽，廣泛應用于航空航天、艦船和地面裝備等領域，在提升航空器材隱身性能方面具有關鍵作用。在現代戰場上，高技術探測手段中雷達探測約占60%，紅外探測約占30%。隨著軍事裝備的快速發展，隱身涂料的類型逐漸多樣化，隱身涂層在戰機涂層系統中所占比例已超過50%，飛機的隱身性能已成為衡量武器裝備先進性的重要指標。通過減少雷達波段的電磁反射，隱身涂料能夠顯著降低被探測的可能性，從而提升飛機在復雜應用場景和動態威脅環境中的生存能力。

隱身涂料研究正從單一功能優化向多功能集成與智能化方向快速推進。然而，隱身涂料的開發涉及復雜的材料選擇、多變量性能優化和環境適應性設計，這對傳統的實驗與仿真方法提出了極大挑戰。這種復雜性導致開發周期長、成本高，難以滿足現代武器裝備的快速迭代需求。在這一背景下，機器學習技術為隱身涂料研究帶來了革命性變革。機器學習通過挖掘材料屬性與性能之間的復雜關聯，構建高效預測模型，突破了傳統方法的局限性。相比傳統實驗與仿真，機器學習可快速解析高維非線性關系，實現性能預測與逆向設計閉環優化，從而降低研發成本并縮短開發周期。尤其是在跨學科融合的背景下，機器學習與材料科學、電磁學等領域的結合，使得隱身涂料研究從“經驗驅動”向“數據驅動”轉型，加速了多功能、高性能涂料的開發。

本文介紹了不同類型隱身涂料及其在傳統研發方式中面臨的挑戰，分析了數據驅動在隱身涂料設計中的關鍵環節，系統梳理了機器學習在隱身涂料研究中的應用，旨在為隱身涂料的設計提供參考與實踐指導。

1 隱身涂料的介紹

隱身涂料根據目標波段電磁波衰減或屏蔽的機理分為吸波涂料、電磁屏蔽涂料、紅外隱身涂料、復合隱身涂料等。吸波涂料通過吸收不同頻段的電磁波，抑制信號的反射和散射，從而減少環境中的電磁干擾。其性能取決于吸波材料的種類及結構設計，常見材料包括鐵氧體、碳基材料和導電聚合物等。通過優化材料組成和涂層厚度，進一步提升吸波性能，以滿足特定的應用需求。電磁屏蔽涂料通過反射、吸收以及耗散電磁能量，以此減少電磁干擾對設備正常運行的威脅。近年來，納米材料的加入為電磁屏蔽涂料注入了新活力，顯著提升了其屏蔽效能與機械性能。紅外隱身涂料用于降低目標在紅外成像設備中的可探測性，常用材料包括碳基材料、金屬氧化物、陶瓷材料以及鋁粉、青銅粉等金屬材料，這些材料通過在不同溫度范圍內調控輻射特性實現紅外隱身。復合隱身涂料結合吸波、電磁屏蔽和紅外隱身等功能，通過材料的協同作用實現多頻段隱身效果。

隨著探測技術的多樣化，單一波段隱身涂料難以應對復雜的實戰需求，發展具備多頻譜兼容性能的隱身涂料已成為重要方向。傳統材料開發方法以試錯法和經驗為主，盡管這種方法在已知材料的測試中有效，但其效率低、成本高，過于依賴研究人員的專業素養，難以在多組分和復雜體系中發現新材料。因此，機器學習的融入將成為推動新型隱身涂料研發的重要力量。

2 數據驅動的隱身涂料設計

為應對隱身涂料傳統研發方式面臨的挑戰，數據驅動的設計方法是將設計流程從傳統的“試錯法”轉變為依賴大規模數據和算法模型的閉環優化。圖1展示了數據驅動的隱身涂料設計流程，涵蓋數據庫建立、模型構建、樣本推薦和實驗驗證等關鍵步驟。

圖1　數據驅動的隱身涂料設計流程

Fig.1　Data-driven design process of stealth coatings

2. 1 數據的獲取與組織

數據庫在隱身涂料的智能設計中扮演著至關重要的角色。隱身涂料的性能受材料成分、結構設計和環境條件的多重影響，其性能優化需要整合多維度、多來源的數據。數據來源是隱身涂料數據庫構建的基礎，其主要包括文獻資料、實驗數據和數值模擬數據等，數據庫的質量和數量直接決定了模型的預測精度和泛化能力。在隱身涂料的研究中，實驗獲取數據成本高、周期長，且許多特殊性能的測試需要昂貴的設備和復雜的實驗條件。文獻資料提供了現成的、經過科學驗證的公開數據來源，能夠減少實驗工作量，補充數據集的不足。實驗數據是數據庫的重要組成部分，涵蓋隱身涂料在吸波性能、電磁屏蔽性能以及環境適應性等方面的測試結果。數值模擬數據是實驗數據的重要補充，在數據獲取成本較高或實驗條件受限的情況下，通過有限元分析、時域有限差分等仿真工具生成的電磁參數數據，可顯著擴展數據庫的覆蓋范圍。

2. 2 數據處理與特征優化策略

在基于機器學習的隱身涂料設計中，電磁參數、層厚配置、填料比例以及測量條件等多維度因素數據存在噪聲、缺失與異常值。為確保模型預測的準確性，需要對隱身涂料的數據進行處理。通過濾波和降噪技術提高電磁響應數據的信噪比，采用插值填補缺失值，利用歸一化與標準化手段消除跨越多個數量級的隱身特性指標的量綱差異，并借助異常檢測剔除偏離值，為后續的模型訓練與設計優化提供可靠的輸入基礎。

在此基礎上，對高維冗余特征進行精煉與優化能顯著提升模型設計能力和效率。特征提取應著重發掘與隱身性能設計相關的關鍵參數，將多維數據簡化為能表征設計目標的核心變量。通過特征選擇和降維方法去除冗余信息，提高模型的泛化能力和計算效率。同時，多模態特征融合可以整合電磁特性、材料組成與結構參數，以全面描繪隱身涂料的設計空間，從而在機器學習模型的幫助下更高效地搜索與優化滿足隱身需求的材料和涂層結構組合。

3 機器學習在隱身涂料設計中的應用

3. 1 性能預測

吸波涂料的性能評估主要依賴于其吸波效率，并會受到材料的電磁參數和幾何特性等因素影響。機器學習模型可根據輸入參數精準預測材料在不同頻率下的吸波表現。Sidi Salah等利用多層感知器神經網絡優化了聚碳酸酯/多壁碳納米管復合材料的吸波性能。結果表明，當CNT含量為5%時，該復合材料在微波頻段表現出最佳吸波性能。此外，基于人工神經網絡的模型成功預測了寬帶吸波材料的反射頻譜，不僅降低了對全波仿真的依賴，還提升了預測效率和準確性。通過收集大規模實驗和仿真數據，可以實現特定頻率段的屏蔽效能預測模型構建。韓玲艷利用遺傳算法優化了涂層的電磁參數與厚度，使其在特定頻段內顯著降低了雷達散射截面。

涂層材料的環境適應性是其實際應用中的重要性能指標，尤其是在高溫、高濕和腐蝕等極端環境中的性能穩定性。雖然目前針對隱身涂料環境適應性的機器學習研究案例較少，但在其他材料領域，已有成功案例可供借鑒。Kuang等基于機器學習模型對低合金鋼在大氣條件下的腐蝕速率進行了預測，模型整合了環境參數和材料特性，通過XGBoost等算法顯著提高了預測精度和模型的泛化能力，展現了機器學習在處理復雜環境因素與材料性能之間非線性關系的潛力。類似的方法可以被引入隱身涂料的環境適應性預測中，通過構建涂料特性與外界環境條件之間的映射關系，快速評估其在極端環境下的性能變化。

3. 2 材料篩選與設計

機器學習是隱身涂料開發中材料篩選與設計的重要應用方向。通過建立材料屬性與目標性能的映射關系，快速甄選出滿足特定隱身性能要求的材料組合。仲陸祎等利用隨機森林回歸和支持向量回歸模型，構建了羰基鐵/四氧化三鐵復合吸波材料的磁導率預測模型。通過兩步高通量篩選，選出3個性能優異的虛擬材料樣本，其中實驗驗證的樣本預測誤差僅為3.14%和?6.56%。該研究揭示了工藝參數與材料性能的內在關系，為運用機器學習優化設計隱身涂料提供了新思路。

在材料設計方面，機器學習通過回歸模型或生成模型實現性能驅動的逆向設計。Liu等提出了一種結合Maxwell-Garnett 模型、機器學習和電磁仿真的數據驅動框架，用于優化材料的吸波性能。通過構建目標導向的設計策略，利用機器學習算法評估吸波材料的關鍵設計參數。通過模型的高效迭代優化，研究篩選出最優的材料設計方案，實現了從正向預測到逆向設計的功能轉變。優化后的材料在1.76 mm厚度下實現了8. 2 GHz的寬吸收帶寬，覆蓋X波段和Ku波段，展現了多目標性能優化的優越性。隱身涂料的開發往往需要在吸波性能、電磁屏蔽能力和耐候性等多個指標之間找到平衡。機器學習結合進化算法為解決此類問題提供了高效手段。Green等利用數據驅動框架優化了聚（3，4-乙撐二氧噻吩）（PEDOT)的微波吸收性能，通過非線性插值技術顯著提升了寬帶吸收能力。實驗驗證表明，當PEDOT含量為30.0%時，材料在3.4 mm厚度下實現了?54.0 dB的吸收峰值，吸收帶寬也得到顯著提升。該研究為隱身涂料的多目標性能優化提供了新的技術路徑。

3. 3 逆向設計與生成策略

逆向設計與生成策略為新型隱身涂料開發和性能優化提供了創新性方法。通過構建逆向設計模型，可根據目標性能需求生成滿足要求的材料結構和成分，實現從“數據驅動”向“性能驅動”的轉變。圖2展示了機器學習在隱身涂料設計中的雙向功能，從材料參數預測性能到根據性能需求逆向生成材料參數，體現了機器學習技術在隱身涂料設計中的潛力與靈活性。

圖2　基于機器學習的隱身涂料正向預測和逆向設計示意圖

Fig.2　Schematic diagram of forward prediction and inverse design of stealth coatings based on machine learning

逆向設計推動了隱身涂料研究從傳統的性能預測向主動優化的轉型。Che等提出了一種基于支持向量回歸和逆向投影算法的高通量設計框架，改善了羰基鐵/四氧化三鐵復合吸波涂料的微波吸收性能。優化后的材料展現出反射損耗最低值?45.3 dB，吸收帶寬提升了360%。與此同時，蔡長旭通過卷積神經網絡和增量學習算法，將逆向設計成功應用于多層吸波材料和蜂窩吸波材料的優化開發，表明了逆向設計方法能夠有效應對多目標性能需求。

隱身涂料設計通常需要兼顧多項性能要求，而傳統設計方法在高維設計空間中難以找到全局最優解。機器學習結合生成模型與進化算法，為多目標優化提供了高效工具。郭昱輝利用深度學習與粒子群算法結合，優化了低反射率雷達超材料的幅度與相位調控。此外，生成對抗網絡和深度神經網絡為隱身涂料的逆向設計帶來了更大靈活性。Wang等通過深度學習與嚴格耦合波分析法的結合，在近紅外激光波長處達到0.88的高吸收率。田宇澤基于深度神經網絡預測吸波體的電磁特性，并結合生成對抗網絡實現了吸波體結構的按需設計。

綜上所述，現階段機器學習在隱身涂料中的應用特點相較于傳統方法，主要體現在從多角度大幅提升隱身涂料設計的效率，尚無研究證實可以直接通過數據驅動的方式實現新型隱身涂料的創新設計。現有文獻大多聚焦于隱身材料的性能優化與結構設計，針對基于機器學習的涂覆型隱身材料設計的研究仍較匱乏。然而，這些研究所采用的技術框架與數據驅動方法，對于隱身涂料的性能預測、材料篩選以及逆向設計等方面仍具有重要的參考與借鑒價值。隨著人工智能的日益發展與多學科交叉的不斷加強，機器學習有望在隱身涂料的設計上實現“高效”到“創新”的突破。

4 結　語

機器學習技術已應用于航空工業中的熱障/環境障涂層、海洋工業中的防腐/防污涂料以及能源產業中的光催化涂層等各行業功能性涂料的設計，成功研發出超硬高熵陶瓷涂層、激光熔覆鎳基自熔融合金涂層和水聲聚氨酯涂層等功能性涂層。盡管數據驅動的設計方法在隱身涂料的研發中極具潛力，當前的研究依然面臨數據共享與標準化的不足、實驗數據可重復性與誤差傳播問題、模型可解釋性較低以及多目標優化難度高等挑戰。

未來，隱身涂料研究應加快構建高質量、可復用的開放式數據庫與標準化數據處理流程，提高模型在跨尺度、跨領域數據環境下的泛化能力，為多源異構數據的高效管理與調用奠定基礎。同時，通過整合材料科學、電磁學與人工智能等多學科優勢，發展具備物理機理解讀能力的可解釋性模型，將已有基礎學科理論納入解釋過程，構建一種“數據驅動+機理解釋”的混合模型框架，為隱身涂料的優化設計提供保障。進一步還可以關注可持續性與環境影響評估，將功能性與綠色環保理念融入數據驅動的材料設計框架中，確保隱身涂層在實際使用中具備長壽命、低能耗和環境友好特性。