[发明专利]一种非均质材料热缓释规律的研究方法

权利要求书

1.一种非均质材料热缓释规律的研究方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)非均质材料热缓释特性的装置设置为球型封闭腔，球形封闭腔为透明的钢化玻璃材质，封闭腔的下端设置为开合结构，通过开启开合结构来放置试验样本，封闭腔的最低端设置为突出的长方体凹槽，凹槽的底层设置金属托盘，用于托放实验样本，封闭腔的腔壁双层真空设计，封闭腔内设置为真空环境，保证在封闭腔内只有辐射一种传热方式，同时保证封闭腔与外界隔热；

(2)保证封闭腔底部的凹槽与木质地板样本大小一致，同时保证托盘与样本贴合紧密，使托盘上产生的热量只通过上面的木质地板样本向封闭腔内以辐射的方式传导；

(3)在封闭腔内布置多组温度传感器阵列，采集木质地板在热释放过程中封闭腔内每个空间位置上的实时温度值，并保存到上位机中；

(4)木质地板的加热方式采用涡流加热，根据涡流加热原理，交变电流通过线圈时产生交变磁场，当磁场内的磁感线穿过铁质的木质样本托盘时会产生无数的涡流，使托盘迅速发热，并将热量传递给木质样本，木质样本再通过辐射的方式将热量释放到真空环境下的封闭腔内，托盘的温度由通过线圈的电流和电压来控制，保证在不同试验条件对试验环境的精确调节；

(5)当封闭腔内的温度达到平衡状态时，停止加热，试验结束；

(6)建立孪生支持向量机预测模型并利用每个传感器位置对应空间点上所获得的温度值进行训练，所谓训练，即机器学习训练，通过已获得的实验数据对孪生支持向量机模型进行训练，输入变量为采样点温度值的空间坐标和时间，输出变量为采样点温度值，分别将输入变量和输出变量带入到孪生支持向量机模型中进行机器学习，并调整训练参数，以得到训练效果最好的孪生支持向量机预测模型，利用该模型预测任意空间位置上的温度值，从而得到该温度值随时间变化的曲线；

(7)在封闭腔中对相邻的传感器之间插入多个预测点，构成增量空间点，用训练好的孪生支持向量机模型对该增量空间点上的温度值进行预测；

(8)以增量空间点上的预测温度值与试验采集的温度值组合起来形成新的训练样本，并以该样本对孪生支持向量机模型重新进行训练，生成新的预测模型，并对下一组增量空间点上的温度值进行预测，获得任意空间点上的温度值；

(9)当需要将时间因素考虑进去时，可以对封闭腔内温度平衡过程中的多个时间的温度值进行训练，获得针对不同空间位置上的温度值随时间的变化曲线。