Jun, 2024
基于机器学习进行优化断裂韧性的复合材料设计
Composite Material Design for Optimized Fracture Toughness Using Machine Learning
Mohammad Naqizadeh Jahromi, Mohammad Ravandi
TL;DR通过机器学习技术优化 2D 和 3D 复合结构，研究断裂韧性和裂纹扩展在双悬臂梁（DCB）试验中的应用，揭示微观结构排列与复合材料宏观性能之间的复杂关系，证明了机器学习作为强大工具在设计优化过程中的潜力，相较于传统有限元分析具有明显优势。研究包含四个不同案例，分别检查 2D 和 3D 复合模型中的裂纹扩展和断裂韧性。通过应用机器学习算法，研究展示了在复合材料设计中对庞大设计空间进行快速准确探索的能力。研究结果强调了机器学习在有限训练数据下预测机械行为的效率，为复合材料设计和优化的广泛应用铺平了道路。该研究对提高复合材料设计过程中机器学习的效率做出了贡献。