基于神经网络预测橡胶材料动态力学性能的方法

本发明公开了一种基于神经网络预测橡胶材料动态力学性能的方法及系统，包括以下步骤：获取橡胶样品在不同温度、不同应力、不同频率变化时的测试参数；所述测试参数进行特征数据提取，将提取的特征数据输入神经网络的输入层中；基于训练后的神经网络参数对输入的特征数据进行预测，以动态模量和损耗因子作为输出量，得到橡胶材料动态力学性能预测结果。通过将实验数据输入全连接神经网络模型进行训练，最终给出可以快速预测宽温、宽频以及动态位移下橡胶材料动态阻尼特性的成熟网络模型。解决橡胶材料力学本构模型在同时预测三种非线性因素下的困难与低温预测精确度不高的情况，在一定程度上可提升设计效率，节约成本。