一种自适应高温损伤模型构建方法及系统

本发明提出了一种自适应高温损伤模型构建方法及系统。属于材料科学及工程计算技术领域；所述方法包括：获取材料在高温环境下的实验数据，通过机器学习算法对收集的数据进行预处理，并对关键损伤特征进行提取；基于深度学习框架构建基础损伤预测模型，利用预处理后的数据对模型进行训练，并通过强化学习机制，使基础损伤预测模型根据预测误差对内部参数进行自适应调整；利用遗传算法对模型中的热力学参数进行全局搜索，寻找最优参数组合，结合实时温度监测数据，对模型参数进行动态调整。通过集成深度学习、强化学习、遗传算法和分子动力学模拟技术，能够对材料在高温环境下的损伤演化过程进行更为准确和全面的预测。