基于人工神经网络的短纤维增强复合材料设计

• 作者: 李骁 夏佳佳 张向奎
• 来源期刊: 计算机辅助工程
• 学科: 其他
• 关键词: 短纤维增强复合材料 细观力学 人工神经网络 弹性性能 训练 体积分数
• 年，卷（期）: 2024,（2）
• 页码范围: 19-25,62
• 页数: 8页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13340/j.cae.2024.02.004

摘要

为指导短纤维增强复合材料设计，提出一种基于人工神经网络的方法。首先，结合取向平均法和自洽假设建立数学模型，计算出不同体积分数下SFRCs的弹性性能；然后，建立2个不同的人工神经网络，将数学模型计算得到的数据集投入训练，由此可以由SFRCs的体积分数快速预测出弹性性能，也可以由已知的SFRCs的弹性性能反向推导出纤维的体积分数。与传统方法相比，该方法可以有效减少重复实验次数，降低成本与周期，对复合材料实验的设定有一定的参考意义。