基于人工智能的材料性能预测与标准化方法及系统

本申请涉及人工智能材料预测技术领域，公开了基于人工智能的材料性能预测与标准化方法及系统，方法包括：采集人工智能材料实验数据和计算材料学模拟数据，对数据进行标准化处理；基于人工智能材料的物理守恒定律，构建包括偏微分方程约束的物理模型；采用深度神经网络结合图神经网络构建人工智能材料性能的预测模型，系统包括：数据采集模块、物理建模模块、人工智能训练模块、模型优化模块和预测与标准化模块。本发明通过采用了深度神经网络与图神经网络结合的技术方案，达到了精准预测材料性能的技术效果，能够更好地捕捉复杂的非线性关系及材料晶体结构与性能之间的深层次联系。