公开(公告)号：CN119425121A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202510005537.5

申请日：2025-01-03

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 张亦驰 ,  张恺 ,  焦思盈

IPC: B01D3/00 ,  F25B23/00 ,  B01D5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于梧桐絮的辐射制冷薄膜，该辐射制冷薄膜通过梧桐絮纤维素与二氧化硅微球按照10:1的质量比组成，并通过热压的方法进行制备。其中，梧桐絮纤维素通过将梧桐絮进行去除杂质、蜡质、木质素、半纤维素等过程后，进行烘干完成制备。本发明利用二氧化硅微球和大自然中广泛存在且造成环境污染以及健康问题的梧桐絮作为基材，不仅降低了制备过程的成本，还可以减少梧桐絮对环境和健康的危害。

公开(公告)号：CN119808581A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202510006000.0

申请日：2025-01-03

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 焦思盈 ,  张恺 ,  张亦驰

IPC: G06F30/27 ,  G02B27/00 ,  G16C60/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的被动辐射制冷薄膜逆向设计方法，该方法通过实验收集基材的光学特性数据，建立基本数据集，并划分训练集和测试集。在此基础上，建立成分和厚度到光学特性数据的预测模型，以及光学特性数据到成分和厚度的逆向设计模型。对预测模型和逆向设计模型进行训练，通过逆向设计模型计算目标光学特性下的成分和厚度的初始设计值，并与光学仿真得到的光学特性数据进行比较，当均方误差满足要求时，完成被动辐射制冷薄膜的设计。