国网湖北省电力有限公司电力科学研究院;湖北前能电力技术有限公司石剑波获国家专利权
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龙图腾网获悉国网湖北省电力有限公司电力科学研究院;湖北前能电力技术有限公司申请的专利一种基于超材料和机器学习方法的噪声控制系统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：CN119694280B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411629713.4，技术领域涉及：G10K11/162；该发明授权一种基于超材料和机器学习方法的噪声控制系统是由石剑波;蔡萱;张莹;刘平;王晟设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于超材料和机器学习方法的噪声控制系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于超材料和机器学习方法的噪声控制系统，包括：机器学习优化模块：包括深度学习单元和有限元模型修正单元，基于深度学习和有限元模型修正法的复杂声场反演建模方法，对变电站复杂声场的噪声特性的准确模拟和分析；声学超材料结构设计模块：结合机器学习优化模块，快速预测不同结构参数的声学超材料结构在当前环境内的降噪性能，实现定制化设计；噪声控制系统构建模块：将设计好的声学超材料结构应用于噪声控制系统中。本申请通过机器学习优化模块，结合深度学习和有限元模型修正法，实现了对老旧变电站等复杂声场的准确模拟和分析，同时，利用机器学习算法对声学超材料进行逆向优化，提高了设计效率，缩短了设计周期。
本发明授权一种基于超材料和机器学习方法的噪声控制系统在权利要求书中公布了：1.一种基于超材料和机器学习方法的噪声控制系统，其特征在于，包括： 机器学习优化模块：包括深度学习单元和有限元模型修正单元，基于深度学习和有限元模型修正法的复杂声场反演建模方法，对变电站复杂声场的噪声特性的准确模拟和分析； 声学超材料结构设计模块：结合机器学习优化模块，快速预测不同结构参数的声学超材料结构在当前环境内的降噪性能，实现定制化设计； 声学超材料结构设计模块根据机器学习优化模块中的模拟和分析结果确定需要控制的低频噪声的频率范围，再根据目标频率和应用场景选择材料，并结合设计方向并调整结构参数优化低频吸声效果，实现学超材料结构设计； 噪声控制系统构建模块：将设计好的声学超材料结构应用于噪声控制系统中，具体包括声学超材料声屏障单元、有源噪声控制单元在内的综合噪声控制体系。
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