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一种纤维增强复合材料弹性性能预测方法

Name: 一种纤维增强复合材料弹性性能预测方法
Brand: 浙江理工大学
SKU: 2025109974515
Availability: InStock

📄 申请号：CN202510997451.5 📄 发布日：2026/06/16

著录项目信息

申请日

2025-07-19

公开号

CN120496714B

公开日

2025-09-05

申请人

浙江理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G16C60_00

IPC 分类号

G16C60_00 , G06F30_27 , G06F16_901 , G06N3_0464 , G06N3_0985 , G06F111_04 , G06F111_08 , G06F113_26 ,

技术画像

所属领域

纤维增强复合材料纤维增强复合材料复合材料力学性能预测数值模拟

应用场景

复合材料结构设计, 轻量化设计, 航空航天, 汽车制造, 风力发电叶片

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摘要

本发明公开了一种纤维增强复合材料弹性性能预测方法，旨在解决传统方法精度低、效率慢及难以处理多尺度关联的问题。首先，利用随机算法生成代表性体积单元，结合Sobol序列采样与SMOGN数据增强技术构建高质量训练数据集。其次，设计并训练嵌入残差块和物理约束的深度神经网络，通过贝叶斯优化自适应调参，提升模型泛化能力。最后，建立多种宏观结构模型，实现多尺度弹性性能的端到端预测。本方法在预测精度与计算效率上实现突破：单次分析耗时从数小时缩短至分秒级，平均预测误差低于5%。本技术可广泛应用于航空航天、新能源汽车和风电等领域，为高性能复合材料的设计制造提供智能化支持。

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……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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