一种基于深度学习的高分子材料性能预测方法及系统

本发明提供一种基于深度学习的高分子材料性能预测方法，涉及材料性能预测技术领域，具体步骤包括：确定影响高分子材料性能的可变参数，制备多组样品并进行拉伸试验与加速老化试验，获取初始和最终拉伸性能参数，构建并训练基于深度学习网络模型的初始性能预测模型和老化性能预测模型，将相关参数输入模型获取性能参数，通过数据处理生成环境恶劣系数，结合拉伸性能参数变化量计算性能评估指数，与预设阈值比较以评估材料性能。本发明能够准确预测材料老化后的性能变化，反映性能演变，且预测结果更贴近真实，还能全面评估材料性能，为材料长期使用、选择及应用提供有效参考和科学依据。