北京理工大学李玮洁获国家专利权
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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于机器学习的正交三向机织材料发射率预报方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118709526B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410713800.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于机器学习的正交三向机织材料发射率预报方法是由李玮洁;李营;梁皓然;洪义强设计研发完成，并于2024-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于机器学习的正交三向机织材料发射率预报方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的正交三向机织材料发射率预报方法，属于复合材料热物性预测技术领域，包括：选择正交三向机织复合材料的几何结构特征，并确定计算域厚度；通过拉丁超立方采样法对几何结构特征参数进行采样，从而确定各几何结构特征的参数；根据几何结构特征、计算域厚度及几何结构特征参数共同构建几何模型，使用数值方法计算正交三向机织复合材料等效表面发射率，建立特征‑表面发射率数据集，并划分为训练集和测试集；通过训练集数据构建机器学习模型，并对测试集数据进行表面发射率预测。本发明采用上述的方法，可以对正交三向机织复合材料表面发射率进行快速精确预报，提供编织复合材料设计的新思路。
本发明授权一种基于机器学习的正交三向机织材料发射率预报方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的正交三向机织材料发射率预报方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、选择正交三向机织复合材料的几何结构特征，并确定计算域厚度； S2、通过拉丁超立方采样法对几何结构特征的参数值进行采样，从而确定各几何结构特征的参数值； S3、根据步骤S1中的几何结构特征、计算域厚度以及步骤S2中的几何结构特征的参数值共同构建几何模型，使用数值方法计算正交三向机织复合材料等效表面发射率，建立特征-表面发射率数据集，并划分为训练集和测试集； S4、通过训练集数据构建机器学习模型，并对测试集数据进行表面发射率预测。
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