基于物理信息深度学习的泡沫铝工艺参数优化方法

本发明提供一种基于物理信息深度学习的泡沫铝工艺参数优化方法，涉及深度学习优化工艺参数领域，包括：数据预处理、力学性能预测和工艺参数优化；其中，数据预处理包括基于物理信息的生成式数据增强、数据标准化和特征降维；力学性能预测通过构建基于图神经网络的多模态信息融合预测框架，利用泡沫铝的增强数据，进行力学性能的预测；工艺参数优化以训练完成的图神经网络作为目标函数，并将其嵌入改进的贝叶斯优化框架中，迭代并定位能够制备具有最优能量吸收性能的参数组合。该方法不仅能够预测泡沫铝的力学性能、还能够优化泡沫铝制备过程中的工艺参数，显著降低研发成本、缩短开发周期，提升材料研发效果。