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申请/专利权人：常熟理工学院
摘要：本发明提供复合材料扩孔率多尺度预测模型的建立方法及系统，涉及扩孔率预测技术领域，本方法通过系统地采集各种复合材料的实验数据，包括材料类型、密度、温度、应力、应变等信息，分析采集的实验数据构建微观、介观和宏观的多尺度模型，基于多尺度模型的输出，进一步训练机器学习模型以预测扩孔率。最后，通过分析待预测复合材料的相关实验数据，获取多尺度模型的融合特征矩阵，输入至训练好的扩孔率预测模型中，得到扩孔率预测模型的输出，再结合当前材料的温度，获取实时的扩孔率预测结果，从而为复合材料的性能评估和应用提供科学依据。
主权项：1.复合材料扩孔率多尺度预测模型的建立方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤1：采集复合材料的实验数据，包括材料类型、体积、密度、温度、应力、应变、弹性模量、泊松比、微观结构信息和扩孔率，并对采集的数据进行预处理操作；步骤2：分析预处理后的复合材料的实验数据并构建多尺度模型，多尺度模型分别为微观模型、介观模型和宏观模型；步骤3：基于机器学习模型构建扩孔率预测模型，将多尺度模型的输入输出融合以形成融合特征矩阵，并将融合特征矩阵作为扩孔率预测模型的输入，对应的扩孔率作为标签，对扩孔率预测模型进行训练；步骤4：获取待预测复合材料的相关实验数据，输入至训练完毕的多尺度模型和扩孔率预测模型中，获取预测的扩孔率；步骤5：分析扩孔率预测模型的输出和当前材料的温度，获取当前时刻待预测复合材料的扩孔率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常熟理工学院 复合材料扩孔率多尺度预测模型的建立方法及系统
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