摘要
本申请适用于材料科学与计算机科学交叉技术领域,提供了一种复合材料热导率预测方法和装置,方法包括:获取待预测的复合材料微观结构的数据化结构特征;将所述数据化结构特征输入至预先训练好的机器学习预测模型中,由所述机器学习预测模型输出预测的宏观物理性能值;其中,所述机器学习预测模型是通过利用结构-性能数据库进行训练得到的,所述结构-性能数据库包含多个数据对,每个数据对包括表征复合材料微观结构的一个数据化结构特征,以及与所述数据化结构特征对应的预先确定的一个宏观物理性能值。从而在复合材料性能预测时,能够兼顾计算效率与预测准确性。
技术关键词
复合材料热导率
数字三维模型
热传导方程
表征复合材料
数据
计算机科学交叉技术
稳态
氧化钇稳定氧化锆
界面热阻
固体氧化物燃料电池
计算机设备
计算机程序产品
扫描电子显微镜
参数
物理
重构
成像技术
预测装置
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