混杂复合材料等效热传导性能预测的小波-机器学习混合方法.pdf

随着科技的不断发展，新型材料在航空航天等高科技领域中的应用变得日益重要，其中混杂复合材料因其优异的热学和力学性能备受关注。混杂复合材料由不同类型的增强纤维和基体材料构成，其复杂微观结构带来的热传导性能预测难题，一直制约着相关领域的发展和创新。 为了解决这一问题，本研究提出了一种小波-机器学习混合方法。该方法结合了渐近均匀化方法、小波变换技术和机器学习模型，旨在提高预测混杂复合材料等效热传导性能的准确性和效率。渐近均匀化方法通过构建周期单胞或代表体积元来模拟微观结构，对复合材料的宏观性能进行预测。然而，高维和大规模数据的处理限制了其应用。针对这一难题，小波变换的引入有效地对材料数据库进行了降维和特征提取，使之更适合后续的机器学习算法处理。 在机器学习模型的选择上，人工神经网络和支持向量回归模型被应用于在线预测模型的构建。人工神经网络以其非线性映射能力，能够处理复杂的非线性关系，而支持向量回归模型在处理高维数据时具有很强的鲁棒性。通过数值实验比较两种模型的表现，发现小波-神经网络混合方法在预测准确性和抗噪声能力方面表现更加突出。 小波-机器学习混合方法不仅适用于热传导性能的预测，其对关键特征的有效提取、输入数据规模的减少以及在噪声环境下的稳健性增强，使得该方法极有可能应用于其他物理和力学性能的预测。这对于随机混杂复合材料的研究具有重要意义，尤其是在新型飞行器设计和性能优化方面，能够提供更精确的材料性能数据支持。 文章特别强调了基础理论研究的重要性，这不仅关系到新型材料的开发和应用，更是高科技领域发展的重要基石。相关研究得到了包括国家自然科学基金、中国博士后科学基金、陕西省自然科学基金和新材料力学理论与应用湖北省重点实验室开放课题在内的多项基金的资助，显示了该领域研究的广泛认可和期待。 在实际应用方面，该混合方法能够为工程师和研究人员提供一个创新的预测工具，不仅能提高设计效率，降低研发成本，还能加快技术迭代和产品更新，从而推动整个混杂复合材料领域的发展。同时，该研究的进展也将促进航空航天及其他高科技领域的进步，对提升我国在国际材料科学领域的竞争力有着重要影响。 本研究提出的小波-机器学习混合方法，不仅是一种理论上的创新，也为实际工程问题提供了解决方案，是一项在材料科学领域具有重要价值的研究工作。随着技术的不断完善和应用领域的拓宽，我们有理由相信，该方法将在未来材料科学的研究和开发中发挥更加重要的作用。