本文介绍了用于全球移动通信系统（GSM）屏蔽和无线局域网（WLAN）隔离的夹层玻璃，在两层玻璃中间夹嵌了一层由圆环和三极子缝隙单元组成的频率选择表面(FSS)，能够抑制1.94、3.55和4.98 GHz频段的传输。采用等效电路模型对FSS夹层玻璃的结构参数进行分析， 2 GHz频点会随着圆环半径的增加而前移，三极子在镂空成为三级子缝隙后，产生两个阻带，并且三极子长度会对频点产生影响，对线宽和三级子缝隙宽度则影响不大。本文介绍了等效电路元件参数的提取计算过程，采用电磁仿真软件对FSS结构的传输响应进行仿真，分析了结构的几何参数和入射角度对结构传输特性的影响。在入射角达到60°时FSS夹层玻璃仍具有良好的屏蔽效果。采用丝网印刷方法制作了实验样件，并进行了透波率和透光率测试。测试结果与软件仿真结果一致性良好，因此本文所设计的夹层玻璃在电磁辐射防护、GSM屏蔽和WLAN隔离等方面具有良好的应用潜力。
频率选择表面 夹层玻璃 角度稳定性 三频段 导电银浆 电磁屏蔽 frequency selective surface laminated glass angular stability triple-band conductive silver paste electromagnetic shielding
孟嫣然 1,2,3王星尔 1,2,3,4杨健 1,2,3,*徐涵 1,2,3岳峰 1,2
1 上海交通大学 船舶海洋与建筑工程学院, 上海 200240
2 上海交通大学 海洋工程国家重点实验室, 上海 200240
3 上海市公共建筑和基础设施数字化运维重点实验室, 上海 200240
4 宁波大学 冲击与安全工程教育部重点实验室, 宁波 315211
在诸如风致飞射物撞击等刚体冲击作用下, 建筑夹层玻璃因自身脆性特征极易破坏。针对这个问题提出了在刚体冲击下夹层玻璃破坏状态的预测方法, 综合考虑了玻璃构型、中间胶层、支撑条件及尺寸等多种设计参数。首先针对多类夹层玻璃进行往复刚体冲击试验, 建立567组PVB及210组SGP的两种不同中间胶层的夹层玻璃试验数据库; 随后基于鲸鱼优化下的核极限学习机(WOA-KELM)机器学习算法, 建立夹层玻璃破坏状态的预测模型, 并与支持向量机(Support Vector Machine, SVM)及最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine, LSSVM)建立的相应预测模型进行对比分析。结果表明, WOA-KELM模型破坏状态预测精度达88.45%, 能较好地预测夹层玻璃的破坏, 满足工程应用的需求, 且预测模型精度及实时性均优于其他模型。
夹层玻璃 冲击破坏 机器学习 核极限学习机 laminated glass impact failure machine learning kernel extreme learning machine 
