一种基于数字孪生和AI的碳纳米管生长预测评估模型及其建立方法

本发明公开了一种基于数字孪生和AI的碳纳米管生长预测评估模型及其建立方法，涉及材料科学与工程技术领域。包括有：获取碳纳米管的生长环境数据，建立数字孪生模型；设置至少一个AI算法对所述数字孪生模型进行模拟，获取所述碳纳米管的生长特性预测数据；根据所述生长特性预测数据和实验测量数据，将所述偏差率与预设偏差率阈值进行比较，确定影响因素的存在状态；对模拟模型进行调整，获取所述碳纳米管的生长特性数据。本发明通过将实时数据驱动的虚拟仿真系统与机器学习算法进行结合，实现了碳纳米管生长过程中的复杂非线性动态的精确建模，从而提高了预测精度，减少了物理实验次数，同时还降低了成本，加速了研发周期。