机器学习在复合材料领域中的应用进展
摘要：复合材料因其密度低、比模量高、比强度高等优势成为汽车轻量化的重要材料。但因复合材料所涉及材料参数相对庞杂，成本高、周期长的传统复合材料研究方法已无法适应目前复合材料的发展趋势。近年来，基于数据挖掘的机器学习具有高效、高精等优势，为解决上述复合材料领域现存困境提供了新思路。通过阐述机器学习技术的基本原理、应用流程以及典型算法，总结其在复合材料领域的应用可行性。分析了机器学习在复合材料的微观结构表征、力学性能预测、复合材料优化设计、加工制造模拟速度四个方面的研究进展。分析表明，机器学习可用于复合材料研究领域，且具有较高的预测精度和可靠性。最后分析了机器学习在该领域的问题与挑战，为其未来研究方向和发展提出展望。
