北京航空航天大学研究团队：数字孪生增强的复合材料质量预测 | Engineering

北京航空航天大学陶飞研究团队在中国工程院院刊《Engineering》2023年3 月 刊发表 《数字孪生增强的复合材料质量预测》一文，指出复合材料以其优异的性能被广泛应用于许多领域。复合材料的质量缺陷会导致其构件的性能下降，成为潜在的事故隐患。当前国内外研究者通常采用实验或仿真的方法对复合材料的质量进行预测；然而由于固化环境的不确定性和动态、静态特征考虑不全面，因此难以准确预测复合材料的质量。为了解决这一问题，文章首先建立了复合材料的数字孪生（DT）模型，然后通过实现静态热压罐DT虚拟模型与可变复合材料DT虚拟模型的耦合，完成复合材料固化过程数字孪生模型的构建。基于该固化过程模型，文章生成模拟数据来增加动态特征，从而提高质量预测的准确性。文章基于获取的数据，使用极限学习机（ELM）构建复合材料质量预测模型，并通过结果分析验证了所提方法的有效性。

关键词：

数字孪生 ; 质量预测 ; 复合材料 ; 耦合场

原文链接：

http://www.engineering.org.cn/ch/10.1016/j.eng.2022.08.019