前沿学习 | 基于神经网络的航空航天复合材料力学性能及多物理场耦合效应研究：预测、设计、优化、分析

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在 人工智能与复合材料 技术融合的背景下，复合材料的研究和应用正迅速发展，创新解决方案层出不穷。从复合材料性能的精确预测到复杂材料结构的智能设计，从数据驱动的材料结构优化到多尺度分析，人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势，推动复合材料领域的技术进步。据最新研究动态，目前在复合材料领域的机器学习应用主要集中在以下几个方面： 1.材料设计优化： 机器学习可以用于预测复合材料的微观结构和宏观性能，帮助设计出更轻、更强、更耐用的材料。 2.制造过程控制： 机器学习可以用于预测和控制制造缺陷，优化生产参数，提高生产效率。 3.性能预测与模拟： 通过对复合材料的力学性能、热性能等进行模拟和预测，机器学习可以帮助研究人员和工程师更好地理解材料在不同条件下的行为。 4.缺陷检测： 利 ………………………………