本文提出了一种基于谢尔宾斯基分形结构的三频段高增益领结天线设计。通过三次分形迭代和遗传算法优化关键参数（臂长52.87-79.30mm、馈电间隙0.712-3.712mm、张角45-90°），在2.4GHz、4.6GHz和9.7GHz分别实现6.238dBi、10.29dBi和8.077dBi的增益，优于现有设计。研究建立了等效电路模型，验证了分形结构在多频段天线设计中的优势，为无线通信系统提供了

本文提出一种基于石墨烯的太赫兹MIMO天线设计，通过引入椭圆槽和星形槽结构实现6个谐振频率（1.0-6.2THz），采用90°垂直排列的MIMO配置获得-34.2dB的隔离度。研究结合RLC等效电路与极端随机树机器学习模型，实现峰值增益13.41dB、效率90%的性能，ECC低至0.00013。实验表明ETR模型预测效率的R²达98.91%，为6G通信和生物医学应用提供了高效可预测的天线设计框架。

《2.4GHz开槽贴片天线仿真数据集发布》论文摘要：本研究构建了包含55,053个仿真样本的2.4GHz微带贴片天线数据集，系统化采集了12个几何参数与S11反射系数的对应关系。通过CST参数化建模与数据增强技术，该数据集为机器学习在天线设计中的应用提供了标准化训练资源，支持S11预测、参数敏感性分析等任务。研究明确指出了当前仅含仿真数据、缺少实测验证等局限，为后续扩展实测数据和多目标优化预留了空

《2.4GHz开槽贴片天线仿真数据集发布》论文摘要：本研究构建了包含55,053个仿真样本的2.4GHz微带贴片天线数据集，系统化采集了12个几何参数与S11反射系数的对应关系。通过CST参数化建模与数据增强技术，该数据集为机器学习在天线设计中的应用提供了标准化训练资源，支持S11预测、参数敏感性分析等任务。研究明确指出了当前仅含仿真数据、缺少实测验证等局限，为后续扩展实测数据和多目标优化预留了空

本文提出一种CNN-LSTM混合神经网络模型，用于预测碳纤维/尼龙6复合材料的弹性模量与泊松比。模型通过输入柔度矩阵图像和铺层信息，结合CNN提取空间特征和LSTM处理序列特征，实现了R²最高达0.976的预测精度，误差控制在5%以内。实验表明，ResNet-101作为特征提取网络比VGG16精度高3.5%，仅需1200组样本即可训练出高精度模型。该方法为复合材料性能预测提供了高效解决方案，但需进

摘要：本研究通过CT扫描、RVE建模和仿真分析，建立了铝合金AL6061的混合型缺陷模型，实现了疲劳寿命预测误差控制在±1%以内。实验采用ASTM标准试件进行疲劳加载，结合微电脑断层扫描技术重构三维缺陷分布。结果表明，混合型缺陷模型在弹性模量退化和寿命预测方面最优，为铝合金及其他金属材料的疲劳分析提供了有效方法。该技术路线可显著提升工程仿真效率，具有重要应用价值。

摘要：本研究针对玻璃纤维增强聚丙烯（GF/PP）热塑性复合材料在汽车工业中的应用需求，建立了高保真微观力学模型。通过两点概率函数和Hill-Mandel均匀化方法确定300×255μm²的代表体积元（RVE），构建包含Drucker-Prager塑性、韧性损伤和界面脱粘的本构模型。模型成功预测了横向拉伸下的应力-应变响应（误差<0.5%），揭示纤维间距是最关键设计参数。研究表明优化纤维分散性

摘要：本研究通过多尺度有限元模拟系统分析了针刺工艺参数对石英纤维复合材料力学性能的影响。建立了三种代表性体积单元(RVE)模型，量化了针刺密度、深度等对面内和层间性能的影响规律。结果表明：针刺导致面内模量下降(如E11从10.57降至9.47GPa)，但显著提升Z向刚度(E33从4.12增至4.72GPa)；应力集中主要出现在纤维偏转区域两端。研究为针刺复合材料工艺优化提供了理论依据，未来可结合C

摘要：本研究通过多尺度有限元模拟系统分析了针刺工艺参数对石英纤维复合材料力学性能的影响。建立了三种代表性体积单元模型（未针刺区、一般针刺区和表面针刺区），采用ABAQUS软件和周期性边界条件计算等效力学性能。结果表明：针刺导致面内模量下降（E11降低约10%），但显著提升Z向模量（E33提高15%）；应力分析显示纤维偏转区域存在明显应力集中。针刺密度和深度增加会进一步强化这种变化趋势，而针刺分布形

本文提出了一种基于差分进化算法（DE）的频率选择表面（FSS）优化设计方法。针对传统试错法确定Debye模型参数效率低的问题，采用DE算法自动优化材料参数（ϵ∞、ϵs等），实现在0.5-5GHz频段内屏蔽效能≥12dB的目标。通过Maxwell-Garnett混合规则将优化参数转换为可制造的物理结构，并经CST仿真验证了设计有效性。该方法显著提升了FSS设计效率，避免了传统试错法的盲目性，为复合材