哈尔滨工业大学(威海)陈德珅获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海)申请的专利射电望远镜结构构件温度场智能预测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：CN120542276B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511028054.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权射电望远镜结构构件温度场智能预测方法是由陈德珅;钱宏亮;余立炀;张金龙;范峰设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本射电望远镜结构构件温度场智能预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及射电望远镜结构温度分析领域，公开了射电望远镜结构构件温度场智能预测方法，包括：步骤1：建立基于LSTM的气象数据预测模型，气象数据包括风速、气温和太阳辐射强度；步骤2：结合气象数据、杆件的阴影系数和杆件的几何参数，计算射电望远镜构件观测期内温度场；步骤3：根据气象数据、杆件的阴影系数、杆件的几何参数和温度场数据，构建基于LSTM神经网络的杆件温度预测模型；步骤4：根据杆件温度预测模型中预测获得下一时刻的杆件温度信息。本方案中多变量输入架构，综合风速、辐射、阴影系数等多维度影响因素，温度预测结果更加准确；预测响应时间短，可直接输出未来时刻温度场分布。
本发明授权射电望远镜结构构件温度场智能预测方法在权利要求书中公布了：1.射电望远镜结构构件温度场智能预测方法，其特征在于，包括： 步骤1：建立基于LSTM的气象数据预测模型，所述气象数据包括风速、气温和太阳辐射强度； 步骤2：结合气象数据、杆件的阴影系数和杆件的几何参数，计算射电望远镜构件观测期内温度场； 步骤3：根据气象数据、杆件的阴影系数、杆件的几何参数和温度场数据，构建基于LSTM神经网络的杆件温度预测模型； 步骤4：将预测的风速、预测的气温、预测的太阳辐射强度、阴影系数以及杆件几何参数输入杆件温度预测模型中，获得下一时刻的杆件温度信息； 所述步骤2中通过建立有限元模型进行计算射电望远镜构件观测期内温度场，并采用预先编写宏操作脚本进行动态调整风速、气温和太阳辐射强度参数，完成有限元模型的更新，进入温度场仿真计算，采用预先编写的批处理脚本批量化处理数据及提取构件的温度场数据； 所述步骤3中采用网格搜索法对历史观测时长和LSTM神经网络层数进行优化，确定最优的超参数组合。
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