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龙图腾网获悉武汉理工大学三亚科教创新园申请的专利基于大语言模型的建筑复合相变材料智能选配与优化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：CN120600194B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202511099338.1，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权基于大语言模型的建筑复合相变材料智能选配与优化方法是由朱科;王乾坤;赵正宽;李柏东设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的建筑复合相变材料智能选配与优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于大语言模型的建筑复合相变材料智能选配与优化方法，属于建筑节能与智能材料设计技术领域，收集基础热物性数据、建筑环境参数数据和用户需求数据；利用深度强化学习技术，构建基于深度Q网络策略的智能模型，将生成的数据样本整合热物性数据库中；采用大语言模型，输出候选材料组合推荐方案；利用语义标签向量，排序引擎对候选材料组合推荐方案评估得性能评估结果；根据仿真模型，生成性能评估报告；采用多智能体协商算法，优化跨区域热控性能，生成多维性能对比图和调优建议，并记录设计人员的修正信息，优化并自适应提供反馈。本发明筛选建筑复合相变材料组合，优化跨区域热控，输出适配方案与建议，提升系统自适应优化能力。

本发明授权基于大语言模型的建筑复合相变材料智能选配与优化方法在权利要求书中公布了：1.基于大语言模型的建筑复合相变材料智能选配与优化方法，其特征在于，包括： S1、收集建筑复合相变材料的基础热物性数据、建筑环境参数数据以及用户需求数据； S2、基于S1中获取的数据，利用深度强化学习技术，构建基于深度Q网络策略的智能模型，设定状态空间、动作空间与奖励函数，自动扩展基础热物性数据，模拟不同建筑环境条件下热物性数据的潜在分布，生成多样化和高可信度的热物性数据样本，将生成的数据样本整合进热物性数据库中； 其中，所述动作空间的公式如下： ； 公式中，表示动作向量，表示比热容调整步长，表示热导率调整步长，表示相变潜热调整步长； S3、采用大语言模型，基于建筑环境参数数据、用户需求数据和数据库，将用户输入的建筑类型、气候参数以及节能需求信息转化为结构化的语义标签向量，结合建筑气候知识图谱与材料性能本体，进行语义建模，识别出最优材料组合路径，输出包含语义标签向量的候选材料组合推荐方案； S4、利用语义标签向量，通过组合效能排序引擎对候选材料组合推荐方案中不同PCM组合进行多维性能指标的评估，得到性能评估结果；根据计算流体动力学的仿真模型，对材料组合进行热响应模拟，输出温度场与能量通量，并量化材料组合的动态热响应能力与场景适配性，生成性能评估报告； S5、根据性能评估结果生成个性化的材料推荐清单与候选材料组合推荐方案，采用多智能体协商算法，模拟不同建筑区域的材料组合建议，优化跨区域热控性能，同时生成多维性能对比图、适用场景说明以及材料调优建议，并记录设计人员的修正信息，优化并自适应提供反馈； 其中，所述跨区域热控性能通过以下目标函数进行优化： ； 公式中，为各区域材料配置，为第个区域的实际能耗，为目标能耗，为材料组合方案的协调一致性指标，为调节平衡指标之间权重的惩罚系数，表示区域总数，表示计数下标。

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