北航新闻网4月25日电（通讯员 周玉林）近日，电子信息工程学院苏东林院士团队在《中国航空学报》（英文版）发表一篇题为《SCS-Net: A DNN-based electromagnetic shielding effectiveness analysis method for slotted composite structures》的研究论文，提出一种基于深度学习的创新方法SCS-Net，成功解决了带孔缝异形复合材料电磁屏蔽效能（Shielding Effectiveness, SE）预测的行业难题。该方法通过融合仿真与少量实验数据，大幅降低对传统测试的依赖，单频点预测误差小于0.1dB，为航空航天复杂结构的电磁安全性设计提供了高效工具。论文第一作者为博士研究生杜万里，通讯作者为陈广志研究员。

复合材料因轻量化、高强度等优势广泛应用于飞机结构，但其表面孔缝易导致电磁泄漏，威胁飞行安全。传统方法需耗费大量成本和时间进行实验测试，且复杂结构难以精准建模。如何“用小数据实现高精度预测”成为亟待解决的难题。

图1 复合材料飞机上的常见异形孔缝结构

传统电磁屏蔽效能预测依赖物理建模，难以应对带孔缝异形复合材料的复杂几何与电磁特性。SCS-Net基于深度神经网络，首次从S参数对等效电磁参数的影响权重角度出发，构建了多维度建模框架，融合材料属性、结构特征与电磁波入射特性，实现了异形复合材料结构SE和电磁参数的预测。

图2 所提SCS-Net方法预测带孔缝复合材料结构等效电磁参数的流程图

为进一步提升预测精度，团队创新性地引入了加权L1范数损失函数。该损失函数通过考虑S参数的幅值和相位效应，使得模型更加关注关键电磁特征，从而显著提升了预测精度。使用所提损失函数时SCS-Net方法在预测误差中位数、预测误差平均值和最大值均优于传统损失函数。8–10 GHz频段范围内对某异形复材结构的电磁屏蔽效能进行预测，在相同数据集下，加权L1损失函数使SCS-Net的扫频预测误差稳定在0.03dB以内，显著优于传统算法。

图3 所提损失函数与均方误差在不同数据集上的预测结果误差比较

图4 使用不同损失函数的SCS-Net对带孔缝弯曲复合材料结构电磁屏蔽效能频率扫描预测结果

针对异形复材结构电磁屏蔽效能预测中测试数据稀缺的行业难题，研究团队提出测算数据融合方法（Measurement-Computation Fusion, MCF），通过融合两万余组高置信度仿真数据与两百余组实测数据（采用屏蔽窗法在1-18 GHz频段采集），构建协同训练机制，显著提升模型预测能力。实验表明，MCF方法使SCS-Net对三组不同孔缝结构样件的实测SE预测精度提高23.88%，仅需6组样件的实测数据即可达到传统方法需百组样件测试数据的预测效果，在确保数据可靠性的同时，为复杂复合材料电磁性能优化提供了低成本、高精度的创新解决方案。以上工作为复杂复合材料结构的电磁屏蔽性能分析提供了一种创新性的解决方案，在提升预测精度的同时，减少了对大量测试数据的依赖。

（a）

（b）

图5 复合材料结构的SE测试方案组成。(a)屏蔽窗法示意图。(b)测试场景及三个测试样品。

图6 不同方法在测算数据融合前后对同一组数据的预测结果对比

北航电子信息工程学院杜万里博士为该论文的第一作者；陈广志研究员为通讯作者，北京航空航天大学为论文第一完成单位。该工作获得了国家自然科学基金、民机专项等项目的支持。论文作者均来自北京航空航天大学电磁安全团队，团队始自于北航电磁兼容与电磁环境学科，是国内最大的电磁安全研究机构。团队依托全国重点实验室、教育部重点实验室、工业和信息化部重点实验室等国家级科研平台，围绕电磁安全专业国家重大战略需求和世界科技前沿科学技术，牵头承担了国家重大基础研究/973/863项目、国家自然科学基金重大项目、大型电磁兼容工业软件研发、大型电磁兼容测试系统研发等国家级课题。研究成果荣获国家技术发明一等奖1项（排1）、国家科技进步二等奖2项（排1）、以及省部级/学会奖励10余项。团队主办的期刊《Electromagnetic Science》2021年入选中国科技期刊卓越行动计划高起点新刊项目，以新型天线、计算电磁、电磁兼容、磁性材料、微波技术以及光子技术六大学术板块为基础，和多领域的交叉融合，综合覆盖所有与电磁学相关的学术前沿创新成果。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.cja.2025.103395

（审核：戴飞）

编辑：贾爱平