一种基于机器学习的氰酸酯/石英纤维力学性能优化方法及相关装置

本发明属于材料科学技术领域，公开了一种基于机器学习的氰酸酯/石英纤维力学性能优化方法及相关装置，利用已训练好的神经网络预测模型，推荐出氰酸酯/石英纤维复合材料的拉伸强度目标所对应的氰酸酯的拉伸模量目标与拉伸强度目标；利用已训练好的机器学习模型，推荐出所述氰酸酯的拉伸模量目标与拉伸强度目标所对应的氰酸酯的成分以及工艺参数；对推荐出的氰酸酯的成分以及工艺参数进行筛选，得到氰酸酯/石英纤维复合材料的拉伸强度目标所对应氰酸酯的成分以及工艺参数。本发明能够利用有限产线数据，减少实验次数与成本，快速优化氰酸酯性能，进而获取高性能复合材料。