基于深度学习的纤维增强聚脲复合材料力学性能预测方法

本发明为一种基于深度学习的纤维增强聚脲复合材料力学性能预测方法。包括如下步骤：建立二维细观纤维增强聚脲复合材料模型；基于拉格朗日模型建立三维纤维增强聚脲复合材料模型；建立宏观结构参数和细观结构参数之间的关系；建立三维纤维增强聚脲复合材料体素模型及对应的力学性能，获取三维纤维增强聚脲复合材料深度学习数据集；建立包含多维卷积神经网络的深度学习模型，并采用三维纤维增强聚脲复合材料深度学习数据集进行训练；预测获取纤维增强聚脲复合材料的力学性能。本发明解决了纤维增强聚脲复合材料设计过程中的高维数和强非线性问题，通过深度学习方法提高了细观纤维增强聚脲复合材料的力学性能的预测效率和准确性。