Metasurface‐Based Hierarchical Structures: Excellent Electromagnetic Wave Absorbers with Low‐Infrared Emissivity Layer

材料科学 发射率 红外线的 微波食品加热 超材料 光学 电磁辐射 反射损耗 吸收(声学) 雷达 光电子学 伪装 低发射率 太赫兹辐射 涂层 复合材料 动物 电信 物理 量子力学 复合数 计算机科学 生物
作者
Yuping Duan,Lei Hao,Lingxi Huang,Xinran Ma,Xuan Yang,Xingyang Sun,Ben Ma
出处
期刊:Advanced Engineering Materials [Wiley]
卷期号:24 (9) 被引量:6
标识
DOI:10.1002/adem.202200127
摘要

Derived from the increasing demand for radar and infrared camouflage integration, a two‐layer hierarchical structure that combines coating and a square patch‐based metasurface is designed. Under deep subwavelength thickness, the infrared stealth layer (IRSL) can markedly reinforce microwave absorption layer (MAL) performance. More than 90% of the electromagnetic wave energy in the 3.7–5.1 GHz and 12.8–18 GHz bands can be absorbed. The hierarchical structure expands the effective absorption bandwidth of the exposed coatings from 0 to 6.6 GHz, and the maximum reflection loss increases from −8 to −40 dB. Moreover, the emissivity in the midinfrared range is maintained at an extremely low value of 0.281. The delay of magnetic resonance is found in the simulation model, indicating that strong magnetic resonance is formed in coatings after covering the IRSL. Meanwhile, the absorption peaks of the coatings are controlled by low‐pass filter metasurfaces. These two factors contribute to the enhancement effect of IRSL on MAL and break the boundary between radar and infrared stealth. Herein, an original solution for tuning multispectral electromagnetic (EM) waves is provided and it has broad application prospects in advanced compatible camouflage material.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
顾己发布了新的文献求助10
刚刚
1秒前
2秒前
2秒前
2秒前
小米粥完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
2秒前
Tao完成签到,获得积分10
3秒前
无奈的灵松完成签到 ,获得积分10
3秒前
左一完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
4秒前
狂野世立发布了新的文献求助10
4秒前
嘻嘻哈哈完成签到 ,获得积分10
4秒前
4秒前
科研小哥发布了新的文献求助10
4秒前
酷波er应助Amanda采纳,获得10
4秒前
斯文败类应助cheeen54采纳,获得10
5秒前
小杰完成签到 ,获得积分10
5秒前
5秒前
xiaowang完成签到,获得积分10
5秒前
斯文败类应助谦让碧菡采纳,获得10
6秒前
6秒前
充电宝应助柚子采纳,获得10
6秒前
liyajuan发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
风险事件发布了新的文献求助10
8秒前
大大怪完成签到,获得积分10
8秒前
繁荣的凝荷完成签到 ,获得积分10
8秒前
爆米花应助无奈的灵松采纳,获得30
8秒前
西扬完成签到,获得积分10
9秒前
qiujinlan发布了新的文献求助10
9秒前
晴天完成签到,获得积分10
9秒前
柠檬加冰发布了新的文献求助10
9秒前
sk发布了新的文献求助10
9秒前
橙果果完成签到,获得积分10
9秒前
无私鹰发布了新的文献求助10
9秒前
LaTeXer应助jichao采纳,获得200
10秒前
10秒前
高分求助中
Thinking Small and Large 500
Algorithmic Mathematics in Machine Learning 500
Getting Published in SSCI Journals: 200+ Questions and Answers for Absolute Beginners 300
Topophrenia: Place, Narrative, and the Spatial Imagination 200
Recent Advances in Environmental Science from the Euro-Mediterranean and Surrounding Regions (3rd Edition) 200
New Syntheses with Carbon Monoxide 200
Faber on mechanics of patent claim drafting 200
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3834587
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3377081
关于积分的说明 10496404
捐赠科研通 3096557
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1705041
邀请新用户注册赠送积分活动 820414
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 772031