机器学习在复合材料力学领域的应用研究进展
摘要:复合材料因其优异的综合性能在众多领域有广泛的应用。然而,随着复合材料的组成、结构和性能要求变得愈加复杂,以实验研究和计算模拟等复合材料领域传统研究方法,面临成本高、周期长、数据需求大、模型复杂和可解释性不足等问题。机器学习(Machine learning,ML) 方法作为一种人工智能技术,具有自动学习能力、高维数据处理能力、分析预测和分类决策能力,能有效解决上述传统复合材料研究方法存在的问题,被认为是复合材料结构设计、分析与预测中的一种新兴技术,已成为复合材料研究领域的发展趋势。本文综述并评价了ML 方法应用于复合材料力学领域的最新研究成果,重点关注复合材料力学性能预测、结构优化设计和损伤检测3 个方面的研究进展,并对其未来发展方向进行了讨论和展望。
