摘要
本发明公开了一种复合材料制备方法、装置、设备及存储介质,应用于材料设计领域,本发明方法利用人工智能机器学习方法,揭示材料性能与材料组分间的关联机制,并通过降维分析明晰材料性能对材料各组分的依赖性,进而确定高依赖程度的特征材料组分,基于贝叶斯优化算法得到最优试探组分值,基于最优试探组分值构建复合材料的配方,以实现符合目标性能指标值的复合材料的制备,避免了现有技术中通过人工经验配比获取符合目标性能指标值的复合材料制备配方而产生的效率低、错误率高且成本高的问题。
技术关键词
表征复合材料
人工智能机器学习方法
计算机可执行指令
构建训练集
因子
基准
可读存储介质
算法
随机森林
模块
错误率
处理器
存储器
机制
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