【摘 要】
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针刺C/C复合材料的纤维排布方式和针刺工艺对其性能具有重要影响，结合材料信息学开发了一套基于Web界面的针刺C/C复合材料结构-工艺-性能一体化软件平台，包含材料数据库和机器学习模型两个模块。将实验、工业生产或数值模拟得到的“结构-工艺-性能”的材料数据存入到已开发的数据库模块中进行有效存储和管理，并利用这些数据，基于神经网络回归算法训练机器学习模型，建立结构-工艺-性能之间的映射关系。针对目前实
【机 构】
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西安交通大学金属材料强度国家重点实验室
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针刺C/C复合材料的纤维排布方式和针刺工艺对其性能具有重要影响，结合材料信息学开发了一套基于Web界面的针刺C/C复合材料结构-工艺-性能一体化软件平台，包含材料数据库和机器学习模型两个模块。将实验、工业生产或数值模拟得到的“结构-工艺-性能”的材料数据存入到已开发的数据库模块中进行有效存储和管理，并利用这些数据，基于神经网络回归算法训练机器学习模型，建立结构-工艺-性能之间的映射关系。针对目前实验数据昂贵且稀缺，采用高通量有限元数值模拟得到针刺C/C复合材料结构-工艺-性能（有效弹性力学参数）的材料参数数据，训练了预测力学性能的机器学习模型，并部署在软件平台中;通过Web用户界面调用机器学习模型，对特定结构和工艺参数条件下的针刺C/C复合材料的有效弹性力学参数进行预测。结果表明，预测值相对误差小于2%，验证了软件平台的功能和用途。利用这一软件平台，有望进一步基于实验数据和对应的机器学习模型对针刺C/C复合材料性能进行预测，从而为设计和优化针刺C/C复合材料的结构参数和工艺参数提供理论指导。
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