基于机器学习的复合材料结构设计与性能表征研究进展OA

复合材料因其具备轻量化、面内具有高强度、耐疲劳等特性,在航空航天、工程建设领域得到了日益广泛的应用,但同时其各向异性特征、复杂非线性结构等设计特点也使得传统的复合材料研发模式面临巨大挑战。传统研发方法依赖大量物理实验,存在周期长、成本高、设计精度有限的局限性。机器学习技术的发展为材料科学带来了全新的研究思路,该方法能够通过数据驱动的方式发掘材料结构与性能之间的深层数字规律,取代仿真分析与重复实验的冗杂过程,显著缩短新材料的研发周期,降低研发成本。本文旨在从结构设计、性能表征和工艺优化三个方面系统性综述机器学习在复合材料研究中的应用现状与变革潜力。首先阐述了机器学习建立的高精度代理模型对复合材料结构设计参数优化效率的提升;进而介绍了机器学习应用在复合材料多尺度性能表征中的突破,从数据驱动下的性能预测和利用深度学习建立精确本构关系两方面剖析了该领域前沿的研究路径;最后探讨了基于工艺参数智能调控的复合材料制造技术与生产流程中的智能排程问题,指出了基于机器学习领域当前的数据质量、模型可解释性及产业链融合情况下利用机器学习方法进一步推动复合材料研究所面临的挑战与未来发展方向。