一种基于神经网络的复合材料性能预测及工艺优化方法

本发明提供了一种基于神经网络的复合材料性能预测及工艺优化方法，首先采集复合材料制备与测试过程中的多源数据，对数据进行预处理后筛选关键特征变量作为输入变量，构建前馈式人工神经网络模型，预测输出复合材料性能指标，对模型进行训练，在对模型参数进行迭代优化，利用优化后的模型基于遗传算法的反向优化策略，对复合材料工艺参数进行优化，得到最优工艺参数组合。本发明为复合材料的设计和优化提供了一种科学、高效、可靠的工具，尤其在航空航天等高要求行业中，具有广泛的应用前景。