基于数值模拟和人工智能的高效树脂基防热材料设计方法

本发明公开了一种基于数值模拟和人工智能的高效树脂基防热材料设计方法，具体包括以下步骤：(1)构建热解/烧蚀过程的有限元模型；(2)生成训练数据集：采用准随机均匀抽样方法，在合理的物性参数范围内生成多个参数组合，构建训练数据集；(3)建立时序深度网络代理模型：构建由多个长短时记忆网络和多层感知机有机组合的时序深度网络；(4)基于代理模型的贝叶斯优化：(5)逆向设计结果验证：将贝叶斯优化得到的优选物性参数组合，代入有限元模型进行验证，比较预测结果与实际模拟结果的一致性。本发明成功实现逆向设计，克服了传统正向设计方法的局限性，显著提升热响应预测效率，优化成本降低，有效处理了复杂约束下的多目标优化。