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龙图腾网恭喜南昌大学申请的专利一种基于ML模型的红外隐身材料膜层多目标优化设计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：CN119851834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510328975.5，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权一种基于ML模型的红外隐身材料膜层多目标优化设计方法是由杨赞;欧阳宏超;黄纪绘;刘建胜;柯星;罗怡雯;刘晓阳;李志兴设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于ML模型的红外隐身材料膜层多目标优化设计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于ML模型的红外隐身材料膜层多目标设计方法，包括：（1）根据拉丁超立方采样产生种群、联合MATLAB和光学仿真软件中对种群个体发射率进行仿真评估，建立最小化三个波段反射率误差值的三目标数学优化模型；（2）依据角度值建立个体与参考向量匹配关系；（3）融合角度信息构建角度信息增强的径向基函数机器学习模型；（4）设计序列式全局与局部进化机制；（5）根据个体提升量计算实时状态参数；（6）构造PF驱动的筛选函数确定最优子代个体并进行仿真评估，若满足设计要求则输出各膜层最优厚度值，否则返回步骤（2）。本发明针对红外隐身材料膜层多目标特性设计自适应的序列式全局与局部进化机制，算法适应性强。

本发明授权一种基于ML模型的红外隐身材料膜层多目标优化设计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ML模型的红外隐身材料膜层多目标优化设计方法，其特征在于，所述方法包括：步骤（1）：以红外隐身材料各膜层材料厚度作为优化设计参数，根据各膜层材料厚度可允许的最大值与最小值构建设计空间，以红外隐身材料膜层分别在两个非大气窗口波段与一个大气窗口波段这三个波段的发射率误差值作为三个优化目标；在设计空间内部进行拉丁超立方采样来获得种群，其中每个种群个体包含红外隐身材料各膜层材料厚度的具体取值，在由三个优化目标构成的目标空间中根据单纯形法产生50个均匀分布的参考向量；在光学仿真软件中添加基材属性，通过MATLAB将每个种群个体对应的各膜层材料结构传入光学仿真软件中，设置网格划分方法及网格单元尺寸，添加平面波源并设置频率范围和偏振方式，分别在三个波段添加监视器，运行光学仿真软件获得每个种群个体对应的三个波段的发射率并计算对应的发射率误差值；将所有种群个体与其对应的发射率误差值存入全局数据库中，初始化实时状态参数，根据设计空间与目标空间特性建立三目标数学优化模型；步骤（2）：对所有种群个体的目标函数取值进行归一化，循环每个参考向量，将与参考向量具有最小角度的种群个体进行匹配，直至所有参考向量都实现了与种群个体的匹配；步骤（3）：计算全局数据库中所有种群个体两两之间的角度余弦值以及欧式距离值并据此分别构建角度信息基函数与欧氏距离信息基函数，在径向基函数机器学习模型架构中求解角度信息基函数与欧氏距离信息基函数对应的权重向量，推导角度信息增强的径向基函数机器学习模型；步骤（4）：针对每个种群个体，基于实时状态参数设计可行性状态驱动的全局和局部进化机制来产生全局和局部候选子代个体，序列式对比切比雪夫函数值与约束违反值来筛选最优全局和局部子代个体；步骤（5）：分别计算最优全局和局部子代个体相对于种群个体的个体提升量，并根据全局和局部进化的个体提升量计算实时状态参数；步骤（6）：构造PF驱动的筛选函数从最优全局和局部子代个体中确定最优子代个体，联合MATLAB与光学仿真软件分别对最优子代个体进行仿真评估，计算每个最优子代个体对应的三个波段反射率误差值，更新全局数据库，若全局数据库中最优子代个体满足设计要求则输出红外隐身材料各膜层最优厚度值，否则返回步骤（2）。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南昌大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。