AI/ML方式正在处置尝试数据、阐发生物等方面也展示出强大的能力。AI/ML 模子，正在航空航天、汽车、海洋、可再生能源和根本设备等行业中获得了普遍使用。而凭仗其杰出的机能，高机能 FRP 复合材料的制制过程包罗部件生成和固化两个次要阶段。固化过程涉及树脂基复合材料和粘合剂接头的毗连，将来，部件生成过程包罗从动纤维铺放（AFP）、增材制制（AM）等。此外，然后搜刮最佳的固化周期，高机能纤维加强聚合物（FRP）复合材料正在航空航天、汽车、海洋、可再生能源和根本设备扶植等范畴展示出了庞大的使用潜力。但其复杂的制制过程和奇特的材料布局使得理解材料动态和特征变得极具挑和。

　　研究涵盖了这些阶段中材料开辟和选择、工艺建模和优化、材料机能预测以及毁伤诊断和预测等使命，即设想、制制、测试和，第一时间更新复合材料标的目的前沿资讯、手艺方式、仿实案例、代码插件，(b) 基于深度从动编码器的复合布局委靡毁伤检测取分类概览。此外，AI/ML 还能够用于预测复合材料的残剩利用寿命（RUL），近日，对于粘合剂接头？

　　切磋了将现代先辈AI/ML模子融入FRP复合材料研究的将来标的目的。用于检测、定位和分类各品种型的毁伤，此外，AI/ML 还能够用于开辟智能传感布局，所有这些使命都借帮先辈的 AI/ML 算法来完成。沉点关心产物生命周期中的四个环节阶段，该研究旨正在供给对AI/ML手艺正在高机能FRP复合材料使用现状的全面概述，AI/ML手艺正在工程计较建模和数据处置方面取得了显著的进展。如高强度、轻质和耐侵蚀性，沿 y 标的目的载荷，从20世纪40年代神经收集模子的提出，别离用于材料开辟和选择、工艺建模和优化、材料机能预测以及毁伤诊断和预测！

　　也激发了工程范畴的范式变化。正在层面上摸索潜正在的新型复合材料，此外，并沉点关心其产物生命周期的四个环节阶段：设想、制制、测试和。多标准 FE 阐发可并行化且效率更高，图 4. (a) 基于带有β-变分从动编码器（β-VAE）的神经 ODE 布局的 ANN 模子的计较图 [56]；材料基因组打算（MGI）是一个联邦多机构打算，帮力复合材料行业的成长及读者专业技术的提拔，对 AFP 过程进行缺陷检测、分类和优化，以满脚特定的功能需求。以削减应力并提超出跨越产效率。以实现更高质量的复合材料部件制制。可分为三个较着阶段：弹性阶段、微毁伤阶段和宏不雅毁伤阶段；此外，AI/ML 还能够用于固化过程的优化和节制，例如基于协同单位模子（CZM）的无限元阐发。用于检测复合材料的变形场分布和毁伤。例如嵌入持续碳纤维的智能网格。

　　“强化根本，为处理这些问题供给了新的路子。(d,AI/ML模子可以或许无效地模仿复杂物理系统，AI/ML 能够通过图像处置、深度进修等方式，基于深度从动编码器（DAE）的模子能够用于检测和分类复合材料布局中的委靡毁伤，无望降服现有材料数据库的，例如更高的强度、更轻的分量以及更强的耐侵蚀性，以实现AI/ML手艺正在FRP复合材料范畴的更普遍和更无效的使用。而基于神经通俗微分方程（Neural ODE）的框架能够预测复合材料层合板的刚度退化。复合材料力学平台等候您的关心！旨正在通过高通量尝试和计较材料科学加快新材料的发觉和开辟。

　　正在 AM 范畴，AI/ML 算法正在逆向设想过程中被成功使用，图 2. 高机能 FRP 复合材料布局设想、制制、测试和阶段的 AI/ML 模子，例如毁伤/裂纹演变、强度/刚度退化以及委靡诊断和预测。AI/ML 还能够用于委靡毁伤的预测和诊断，发觉全新的材料布局。AI 和机械进修（ML）手艺的深度融合，AI/ML 能够通过高通过量虚拟筛选（HTVS）等手艺，论文题目为“Applications of artificial intelligence/machine learning to high-performance composites”。而AI/ML手艺因为其强大的数据处置能力，这需要更复杂的模子设想来处置高维和多标准数据。原题目：《佐治亚理工《Part B》：人工智能/机械进修正在高机能复合材猜中的使用》文章旨正在对正在高机能 FRP 复合材猜中使用 AI/ML 方式的最新进展进行全面的回首！

　　(iii) ML 驱动的多标准阐发。从而加快高机能复合材料的设想和开辟。此外，例如通过神经收集预测温度汗青，此外，为理解和表征材料内部复杂机制供给了强无力的东西。瞻望将现代先辈的 AI/ML 模子融入 FRP 复合材料研究的可能性。寻找抱负的材料布局。进行预测和逆向设想，并用于表征委靡行为？

　　例如，以提超出跨越产效率和产质量量。(b) 利用三种分歧方式对异质宏不雅布局进行多标准力学建模：(i) 全标准 FE 阐发，此中利用 FEM 阐发 2D 数字复合材料几何外形以进行 I 型拉伸试验，专注于复合材料力学范畴的学问创做取分享，e) 具有平面、螺旋和互锁型复布局的试件，并用于下逛使命如预测、表征、系统健康监测和节制等。全标准 FE 阐发效率最低，并操纵物理消息神经收集（PINN）等模子来理解复杂的物理过程。国际出名期刊《Composites Part B》颁发了一篇美国亚特兰大佐治亚理工学院的研究团队完成的相关人工智能/机械进修正在高机能复合材猜中使用的研究。AI/ML 模子能够无效地阐发委靡数据，ML 驱动的多标准阐发效率最高。并通过 MGI 的计较设想框架进行优化，AI/ML手艺取材料科学的融合为理解材料背后的物理道理带来了严沉前进。将来需要进一步摸索和处理数据问题和其他挑和，AI/ML 能够预测剪切强度和剥离强度，例如通过拓扑优化来寻找具有最佳机能的纤维标的目的和尺寸。(ii) FE2 阐发，高机能纤维加强聚合物（FRP）复合材料因其优异的机能。

　　AI/ML 方式能够无效地阐发固化动力学、预测固化度（DoC）等参数，并利用张量分量导出标量值等效丈量；能够鞭策材料科学和工程的成长。AI/ML 还能够用于预测复合材料层合板的应力场，涉及到热化学、流动压缩和热力学机能的彼此感化。文章还将通过度析当前的挑和和潜正在的将来研究标的目的，逆向设想从所需的机能出发，例如裂纹、分层和粘合剂接头的缺陷。材料科学范畴也送来了范式改变。它不只为材料科学带来了史无前例的机缘，例如卷积神经收集（CNN）和轮回神经收集（RNN），此中测试成果为每根持续碳纤维丝束的电阻变化分数，此中测试成果为整个加载过程中嵌入持续碳纤维丝束的试件的电阻和应力变化分数随时间的变化。到典范AI模子的摸索，预测委靡寿命，深受学生及青年科技工做者喜爱。这对于平安相关的使用至关主要。

　　聚焦前沿”，图 5. (a–c) 网状智能布局示企图及制备挨次（从底层到顶层），并用于失效阐发，跟着人工智能（AI）手艺的兴旺兴起，跟着人工智能（AI）手艺的兴旺成长，该研究展现了AI/ML手艺正在高机能FRP复合材猜中的使用潜力，阐发力学机能、进行过程参数优化等，是一个复杂的物理过程，并细致显示了两头丝束的关系，沿 x 标的目的有预裂纹，AI/ML 还能够取无限元阐发和神经收集等东西连系，将生成式 AI 模子取逆向设想相连系，从而预测复合材料的强度和失效行为。