摘要：

隐身涂料通过对雷达波、红外辐射、可见光及激光信号特性的调控，广泛应用于军事装备与先进技术领域。然而，隐身涂料的设计涉及多种材料和复杂加工参数的耗时实验。为了克服这些限制，数据驱动的涂料设计方法受到广泛关注。文章综述了基于机器学习的隐身涂料设计的最新进展。概括了隐身涂料的主要类型，包括吸波涂料、电磁屏蔽涂料、红外隐身涂料和复合隐身涂料，探讨了传统设计方法面临的挑战。介绍了数据驱动的隐身涂料设计，展示了数据预处理与特征提取策略如何优化模型输入，强调了高质量数据库、模型可解释性与多目标优化的重要性。此外，总结了机器学习在隐身涂料性能预测、材料筛选、结构设计及逆向优化等方面的研究案例。最后，探讨了各领域数据驱动下功能涂料的最新研究，为隐身涂料的智能设计提供参考。

关键词：

隐身涂料；机器学习；数据驱动；设计方法

本文作为参考文献时的标准著录格式：

刘旭，刘永豪，齐建涛. 基于机器学习的隐身涂料设计方法与研究进展[J]. 涂料工业，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

隐身涂料作为隐身技术的重要组成部分，通过对电磁波、红外辐射等能量形式的吸收、反射与屏蔽，广泛应用于航空航天、舰船和地面装备等领域，在提升航空器材隐身性能方面具有关键作用。在现代战场上，高技术探测手段中雷达探测约占60%，红外探测约占30%。随着军事装备的快速发展，隐身涂料的类型逐渐多样化，隐身涂层在战机涂层系统中所占比例已超过50%，飞机的隐身性能已成为衡量武器装备先进性的重要指标。通过减少雷达波段的电磁反射，隐身涂料能够显著降低被探测的可能性，从而提升飞机在复杂应用场景和动态威胁环境中的生存能力。

隐身涂料研究正从单一功能优化向多功能集成与智能化方向快速推进。然而，隐身涂料的开发涉及复杂的材料选择、多变量性能优化和环境适应性设计，这对传统的实验与仿真方法提出了极大挑战。这种复杂性导致开发周期长、成本高，难以满足现代武器装备的快速迭代需求。在这一背景下，机器学习技术为隐身涂料研究带来了革命性变革。机器学习通过挖掘材料属性与性能之间的复杂关联，构建高效预测模型，突破了传统方法的局限性。相比传统实验与仿真，机器学习可快速解析高维非线性关系，实现性能预测与逆向设计闭环优化，从而降低研发成本并缩短开发周期。尤其是在跨学科融合的背景下，机器学习与材料科学、电磁学等领域的结合，使得隐身涂料研究从“经验驱动”向“数据驱动”转型，加速了多功能、高性能涂料的开发。

本文介绍了不同类型隐身涂料及其在传统研发方式中面临的挑战，分析了数据驱动在隐身涂料设计中的关键环节，系统梳理了机器学习在隐身涂料研究中的应用，旨在为隐身涂料的设计提供参考与实践指导。

1. 隐身涂料的介绍

隐身涂料根据目标波段电磁波衰减或屏蔽的机理分为吸波涂料、电磁屏蔽涂料、红外隐身涂料、复合隐身涂料等。吸波涂料通过吸收不同频段的电磁波，抑制信号的反射和散射，从而减少环境中的电磁干扰。其性能取决于吸波材料的种类及结构设计，常见材料包括铁氧体、碳基材料和导电聚合物等。通过优化材料组成和涂层厚度，进一步提升吸波性能，以满足特定的应用需求。电磁屏蔽涂料通过反射、吸收以及耗散电磁能量，以此减少电磁干扰对设备正常运行的威胁。近年来，纳米材料的加入为电磁屏蔽涂料注入了新活力，显著提升了其屏蔽效能与机械性能。红外隐身涂料用于降低目标在红外成像设备中的可探测性，常用材料包括碳基材料、金属氧化物、陶瓷材料以及铝粉、青铜粉等金属材料，这些材料通过在不同温度范围内调控辐射特性实现红外隐身。复合隐身涂料结合吸波、电磁屏蔽和红外隐身等功能，通过材料的协同作用实现多频段隐身效果。

随着探测技术的多样化，单一波段隐身涂料难以应对复杂的实战需求，发展具备多频谱兼容性能的隐身涂料已成为重要方向。传统材料开发方法以试错法和经验为主，尽管这种方法在已知材料的测试中有效，但其效率低、成本高，过于依赖研究人员的专业素养，难以在多组分和复杂体系中发现新材料。因此，机器学习的融入将成为推动新型隐身涂料研发的重要力量。

2. 数据驱动的隐身涂料设计

为应对隐身涂料传统研发方式面临的挑战，数据驱动的设计方法是将设计流程从传统的“试错法”转变为依赖大规模数据和算法模型的闭环优化。图1展示了数据驱动的隐身涂料设计流程，涵盖数据库建立、模型构建、样本推荐和实验验证等关键步骤。

图1　数据驱动的隐身涂料设计流程

Fig.1　Data-driven design process of stealth coatings

2. 1 数据的获取与组织

数据库在隐身涂料的智能设计中扮演着至关重要的角色。隐身涂料的性能受材料成分、结构设计和环境条件的多重影响，其性能优化需要整合多维度、多来源的数据。数据来源是隐身涂料数据库构建的基础，其主要包括文献资料、实验数据和数值模拟数据等，数据库的质量和数量直接决定了模型的预测精度和泛化能力。在隐身涂料的研究中，实验获取数据成本高、周期长，且许多特殊性能的测试需要昂贵的设备和复杂的实验条件。文献资料提供了现成的、经过科学验证的公开数据来源，能够减少实验工作量，补充数据集的不足。实验数据是数据库的重要组成部分，涵盖隐身涂料在吸波性能、电磁屏蔽性能以及环境适应性等方面的测试结果。数值模拟数据是实验数据的重要补充，在数据获取成本较高或实验条件受限的情况下，通过有限元分析、时域有限差分等仿真工具生成的电磁参数数据，可显著扩展数据库的覆盖范围。

2. 2 数据处理与特征优化策略

在基于机器学习的隐身涂料设计中，电磁参数、层厚配置、填料比例以及测量条件等多维度因素数据存在噪声、缺失与异常值。为确保模型预测的准确性，需要对隐身涂料的数据进行处理。通过滤波和降噪技术提高电磁响应数据的信噪比，采用插值填补缺失值，利用归一化与标准化手段消除跨越多个数量级的隐身特性指标的量纲差异，并借助异常检测剔除偏离值，为后续的模型训练与设计优化提供可靠的输入基础。

在此基础上，对高维冗余特征进行精炼与优化能显著提升模型设计能力和效率。特征提取应着重发掘与隐身性能设计相关的关键参数，将多维数据简化为能表征设计目标的核心变量。通过特征选择和降维方法去除冗余信息，提高模型的泛化能力和计算效率。同时，多模态特征融合可以整合电磁特性、材料组成与结构参数，以全面描绘隐身涂料的设计空间，从而在机器学习模型的帮助下更高效地搜索与优化满足隐身需求的材料和涂层结构组合。

3. 机器学习在隐身涂料设计中的应用

3. 1 性能预测

吸波涂料的性能评估主要依赖于其吸波效率，并会受到材料的电磁参数和几何特性等因素影响。机器学习模型可根据输入参数精准预测材料在不同频率下的吸波表现。Sidi Salah等利用多层感知器神经网络优化了聚碳酸酯/多壁碳纳米管复合材料的吸波性能。结果表明，当CNT含量为5%时，该复合材料在微波频段表现出最佳吸波性能。此外，基于人工神经网络的模型成功预测了宽带吸波材料的反射频谱，不仅降低了对全波仿真的依赖，还提升了预测效率和准确性。通过收集大规模实验和仿真数据，可以实现特定频率段的屏蔽效能预测模型构建。韩玲艳利用遗传算法优化了涂层的电磁参数与厚度，使其在特定频段内显著降低了雷达散射截面。

涂层材料的环境适应性是其实际应用中的重要性能指标，尤其是在高温、高湿和腐蚀等极端环境中的性能稳定性。虽然目前针对隐身涂料环境适应性的机器学习研究案例较少，但在其他材料领域，已有成功案例可供借鉴。Kuang等基于机器学习模型对低合金钢在大气条件下的腐蚀速率进行了预测，模型整合了环境参数和材料特性，通过XGBoost等算法显著提高了预测精度和模型的泛化能力，展现了机器学习在处理复杂环境因素与材料性能之间非线性关系的潜力。类似的方法可以被引入隐身涂料的环境适应性预测中，通过构建涂料特性与外界环境条件之间的映射关系，快速评估其在极端环境下的性能变化。

3. 2 材料筛选与设计

机器学习是隐身涂料开发中材料筛选与设计的重要应用方向。通过建立材料属性与目标性能的映射关系，快速甄选出满足特定隐身性能要求的材料组合。仲陆祎等利用随机森林回归和支持向量回归模型，构建了羰基铁/四氧化三铁复合吸波材料的磁导率预测模型。通过两步高通量筛选，选出3个性能优异的虚拟材料样本，其中实验验证的样本预测误差仅为3.14%和−6.56%。该研究揭示了工艺参数与材料性能的内在关系，为运用机器学习优化设计隐身涂料提供了新思路。

在材料设计方面，机器学习通过回归模型或生成模型实现性能驱动的逆向设计。Liu等提出了一种结合Maxwell-Garnett 模型、机器学习和电磁仿真的数据驱动框架，用于优化材料的吸波性能。通过构建目标导向的设计策略，利用机器学习算法评估吸波材料的关键设计参数。通过模型的高效迭代优化，研究筛选出最优的材料设计方案，实现了从正向预测到逆向设计的功能转变。优化后的材料在1.76 mm厚度下实现了8. 2 GHz的宽吸收带宽，覆盖X波段和Ku波段，展现了多目标性能优化的优越性。隐身涂料的开发往往需要在吸波性能、电磁屏蔽能力和耐候性等多个指标之间找到平衡。机器学习结合进化算法为解决此类问题提供了高效手段。Green等利用数据驱动框架优化了聚（3，4-乙撑二氧噻吩）（PEDOT)的微波吸收性能，通过非线性插值技术显著提升了宽带吸收能力。实验验证表明，当PEDOT含量为30.0%时，材料在3.4 mm厚度下实现了−54.0 dB的吸收峰值，吸收带宽也得到显著提升。该研究为隐身涂料的多目标性能优化提供了新的技术路径。

3. 3 逆向设计与生成策略

逆向设计与生成策略为新型隐身涂料开发和性能优化提供了创新性方法。通过构建逆向设计模型，可根据目标性能需求生成满足要求的材料结构和成分，实现从“数据驱动”向“性能驱动”的转变。图2展示了机器学习在隐身涂料设计中的双向功能，从材料参数预测性能到根据性能需求逆向生成材料参数，体现了机器学习技术在隐身涂料设计中的潜力与灵活性。

图2　基于机器学习的隐身涂料正向预测和逆向设计示意图

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

逆向设计推动了隐身涂料研究从传统的性能预测向主动优化的转型。Che等提出了一种基于支持向量回归和逆向投影算法的高通量设计框架，改善了羰基铁/四氧化三铁复合吸波涂料的微波吸收性能。优化后的材料展现出反射损耗最低值−45.3 dB，吸收带宽提升了360%。与此同时，蔡长旭通过卷积神经网络和增量学习算法，将逆向设计成功应用于多层吸波材料和蜂窝吸波材料的优化开发，表明了逆向设计方法能够有效应对多目标性能需求。

隐身涂料设计通常需要兼顾多项性能要求，而传统设计方法在高维设计空间中难以找到全局最优解。机器学习结合生成模型与进化算法，为多目标优化提供了高效工具。郭昱辉利用深度学习与粒子群算法结合，优化了低反射率雷达超材料的幅度与相位调控。此外，生成对抗网络和深度神经网络为隐身涂料的逆向设计带来了更大灵活性。Wang等通过深度学习与严格耦合波分析法的结合，在近红外激光波长处达到0.88的高吸收率。田宇泽基于深度神经网络预测吸波体的电磁特性，并结合生成对抗网络实现了吸波体结构的按需设计。

综上所述，现阶段机器学习在隐身涂料中的应用特点相较于传统方法，主要体现在从多角度大幅提升隐身涂料设计的效率，尚无研究证实可以直接通过数据驱动的方式实现新型隐身涂料的创新设计。现有文献大多聚焦于隐身材料的性能优化与结构设计，针对基于机器学习的涂覆型隐身材料设计的研究仍较匮乏。然而，这些研究所采用的技术框架与数据驱动方法，对于隐身涂料的性能预测、材料筛选以及逆向设计等方面仍具有重要的参考与借鉴价值。随着人工智能的日益发展与多学科交叉的不断加强，机器学习有望在隐身涂料的设计上实现“高效”到“创新”的突破。

4. 结　语

机器学习技术已应用于航空工业中的热障/环境障涂层、海洋工业中的防腐/防污涂料以及能源产业中的光催化涂层等各行业功能性涂料的设计，成功研发出超硬高熵陶瓷涂层、激光熔覆镍基自熔融合金涂层和水声聚氨酯涂层等功能性涂层。尽管数据驱动的设计方法在隐身涂料的研发中极具潜力，当前的研究依然面临数据共享与标准化的不足、实验数据可重复性与误差传播问题、模型可解释性较低以及多目标优化难度高等挑战。

未来，隐身涂料研究应加快构建高质量、可复用的开放式数据库与标准化数据处理流程，提高模型在跨尺度、跨领域数据环境下的泛化能力，为多源异构数据的高效管理与调用奠定基础。同时，通过整合材料科学、电磁学与人工智能等多学科优势，发展具备物理机理解读能力的可解释性模型，将已有基础学科理论纳入解释过程，构建一种“数据驱动+机理解释”的混合模型框架，为隐身涂料的优化设计提供保障。进一步还可以关注可持续性与环境影响评估，将功能性与绿色环保理念融入数据驱动的材料设计框架中，确保隐身涂层在实际使用中具备长寿命、低能耗和环境友好特性。