一种基于机器学习的正交三向机织材料发射率预报方法

本发明公开了一种基于机器学习的正交三向机织材料发射率预报方法，属于复合材料热物性预测技术领域，包括：选择正交三向机织复合材料的几何结构特征，并确定计算域厚度；通过拉丁超立方采样法对几何结构特征参数进行采样，从而确定各几何结构特征的参数；根据几何结构特征、计算域厚度及几何结构特征参数共同构建几何模型，使用数值方法计算正交三向机织复合材料等效表面发射率，建立特征‑表面发射率数据集，并划分为训练集和测试集；通过训练集数据构建机器学习模型，并对测试集数据进行表面发射率预测。本发明采用上述的方法，可以对正交三向机织复合材料表面发射率进行快速精确预报，提供编织复合材料设计的新思路。