一种反演新材料结构参数的智能优化方法

本发明提供一种反演新材料结构参数的智能优化方法。涉及材料科学与工程结构分析技术领域，方法包括：S1、采集材料在不同加载条件下的时间序列数据和图像类数据并进行预处理；S2、构建深度诊断模型，包括：构建时间序列特征提取器和图像特征提取器，分别提取时间序列特征和图像拓扑结构特征；通过阶梯式互注意力机制融合时间序列特征与图像拓扑结构特征；S3、基于融合特征向量训练神经网络，输出最终的预测值，并采用基于残差的代用超平面Kaczmarz优化方法和斜投影优化方法更新网络参数；S4、将预处理后的实测数据输入训练完成的模型，输出材料结构参数反演结果。以此实现对复杂材料结构参数的快速反演，解决了当前技术难题。