【学术前沿】机器学习在复合材料力学领域的应用研究进展

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基本信息

作者：冯岳1, 蔡大星1, 何嘉俊1, 洪钧1, 方超2, 陈云霞2, 徐珍珍* 1, 胡侨乐* 1,2

单位：1. 安徽工程大学　纺织服装学院；2. 奇瑞新能源汽车股份有限公司

基金项目：安徽工程大学引进人才科研启动基金(2020YQQ043)；校级科研项目(Xjky2020049)；安徽省教育厅重点项目(2022AH0509901)

收稿日期：2024-11-27；录用日期：2025-02-10

关键词：复合材料；机器学习；性能预测；力学性能；损伤检测

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研究成果

作为人工智能技术的重要分支，机器学习通过算法和大规模数据的训练,让计算机能够自动地从数据中学习、总结规律并做出预测，持续优化参数配置和决策逻辑。文章从复合材料力学性能预测、结构优化设计和损伤检测三个方面，系统阐述了机器学习在复合材料力学领域的应用，并分析了其优势、挑战与未来发展方向。

在复合材料力学性能预测方面，该文分析指出，复合材料性能预测的三种创新方法：首先，机器学习与有限元方法结合既高效又精准，还能节省成本，但由于有限元模型的复杂性和对计算资源的高要求，导致其在实际工程中的应用范围受限，尤其在处理高维度、非线性或动态系统时面临效率瓶颈，且难以满足实时性要求；其次，深度学习算法能够处理复杂的非线性关系，适用于复杂模式和大数据场景，但对数据量和计算资源需求较高；最后，多种机器学习算法比较，能根据不同场景和数据特点，选择最佳预测模型，平衡精度与效率，但资源消耗大、适应新场景能力弱以及更新维护成本高

在复合材料结构优化设计方面，该文分析指出，传统方法虽直观易操作，但在面对多参数、多约束的复杂问题时显得力不从心；基于机器学习算法，可有效探索设计空间，实现多目标平衡优化，但对模型精度和计算资源要求较高。这些技术已被广泛应用于航空航天、汽车制造等领域中复合材料结构轻量化设计和性能提升，但仍面临诸多挑战，如多物理场耦合问题处理能力不足、模型可解释性欠佳、实时反馈与动态优化能力有限等。

在复合材料损伤检测领域，该文分析指出，通过分析大量损伤数据建立检测模型，可实现损伤类型的快速识别与定位。结合声发射技术实时捕捉损伤信号，用机器学习算法可分类评估损伤程度；深度学习则能精准识别复合材料缺陷图像；可通过轻量化算法提升检测速度，实现复合材料健康状态的实时监控。这些技术的应用提高了复合材料检测的效率和准确性，为其在航空航天等领域的安全使用提供了保障。

针对机器学习在复合材料力学领域的现有技术瓶颈，该文提出，未来应聚焦多物理场耦合建模、多目标优化算法、实时损伤检测技术，以及模型可解释性增强，实现复合材料的高精度、高动态、高响应设计优化与损伤识别，为高端装备提供可靠支撑。