一种基于物理信息神经网络的复合材料固化的热-化学模拟方法

本发明公开了一种基于物理信息神经网络的复合材料固化的热‑化学模拟方法，构建包含注意力机制和多尺度网络结构的复合材料固化热‑化学耦合神经网络，用于提取和融合不同尺度的温度场和固化度特征；将温度场傅里叶热传导控制方程、固化度唯象动力学模型和应力‑应变关系方程嵌入所述耦合神经网络的损失函数，形成综合损失函数，并通过固化进度动态调整物理方程的权重系数，增强所述耦合神经网络对固化过程多物理场耦合行为的描述能力；采用改进AdamW优化算法结合余弦退火学习率策略训练所述耦合神经网络；在实际生产中对所述耦合神经网络进行验证和优化，引入相对误差和均方根误差指标评估神经网络精度。