一种基于数模驱动的表面涂层结构应力预测方法

本发明公开了一种基于数模驱动的表面涂层结构应力预测方法，首先利用边界元法的数值模型，分析模拟不同工况下涂层结构的物理特性和行为，获取不同区域测点的物理响应数据；然后将传感器采集的实际工作数据与测点数据融合，以弥补和丰富传感器采集数据特征信息，再经数据处理后输入到应力预测反演分析数据驱动模型中；该数据驱动模型是通过搭建神经网络与模拟退火优化和鱼鹰优化算法相结合的混合网络模型，通过群体合作及接受次优解等策略来避免陷入局部最优值，具备强大的全局搜索能力和高效的搜索效率，能够以神经网络的初始权重为粒子群进行全局优化调整，进而获得最佳的网络参数配置。