[发明专利]一种复合材料性能的计算方法、装置及电子设备

说明书

本发明提供一种复合材料性能的计算方法、装置及电子设备，关联算法模型是利用复合材料的真实性能数据以及复合材料包含的纤维的性能数据、复合材料包含的树脂的性能数据、复合材料包含的纤维与树脂的体积比例参数的训练数据进行预训练得到，训练数据未经过任何抽象、简化、近似、归一等操作，保留了每一种复合材料的真实性能，因此，关联算法模型输出的目标复合材料的性能数据的准确度较高，并且相比于现有技术中试验获取复合材料性能的方法，本发明提供的通过关联算法模型分析得到目标复合材料的性能数据的过程所需时间较短，缩短了目标复合材料的性能数据的计算周期，进一步提高了车身设计的速度。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，更具体地说，涉及一种复合材料性能的计算方法、装置及电子设备。

背景技术

目前，汽车车身材料正在从金属向复合材料转变。在相同重量的前提下，相比于金属而言，复合材料具有更高的结构承载能力；换言之，为了满足相同的结构承载需求，利用复合材料可以相对减轻结构重量。

为了设计复合材料车身，需要知道复合材料的性能。但由于复合材料是由纤维和树脂组成的，性能受到纤维性能、树脂性能、纤维和树脂相对比例等的影响，无法通过简单的数学方法推导得出性能；而通过实验的方法获取复合材料性能虽然可行，但周期长、成本高，进而使得复合材料车身的设计较慢。

发明内容

有鉴于此，本发明提出一种复合材料性能的计算方法、装置及电子设备，欲实现在保证计算精度的基础上，缩短计算周期的目的。

为了实现上述目的，现提出的方案如下：

一种复合材料性能的计算方法，包括：

获取第一纤维的类型参数、第一树脂的类型参数和工艺参数、以及第一体积比例参数，所述第一纤维为目标复合材料包含的纤维，所述第一树脂为所述目标复合材料包含的树脂，所述第一体积比例参数为所述目标复合材料包含的纤维与树脂的体积比例参数；

从预设的纤维类型参数与纤维性能数据的对应关系集合中，匹配得到与所述第一纤维的类型参数对应的第一纤维性能数据；

从预设的树脂类型参数、树脂工艺参数与树脂性能数据的对应关系集合中，匹配得到与所述第一树脂的类型参数和工艺参数对应的第一树脂性能数据；

将所述第一纤维性能数据、所述第一树脂性能数据、以及所述第一体积比例参数输入预先训练得到的关联算法模型，得到所述机器学习模型输出的所述目标复合材料的性能数据，所述关联算法模型为利用包含复合材料的真实性能数据以及第二纤维的性能数据、第二树脂的性能数据、第二体积比例参数的训练数据进行预训练得到，所述第二纤维为所述复合材料包含的纤维，所述第二树脂为所述复合材料包含的树脂，所述第二体积比例参数为所述复合材料包含的纤维与树脂的体积比例参数；

输出所述目标复合材料的性能数据。

可选的，所述关联算法模型的预训练过程包括：

获取包含复合材料的真实性能数据以及第二纤维的性能数据、第二树脂的性能数据、第二体积比例参数的训练数据；

利用所述训练数据对关联算法模型进行训练，以使得关联算法模型输出的复合材料的性能数据与复合材料的真实性能数据的差异在预设误差范围内。

可选的，在所述获取第一纤维的类型参数、第一树脂的类型参数和工艺参数、以及第一体积比例参数的步骤前，还包括：

获取第一纤维的牌号、第一树脂的牌号；

所述获取第一纤维的类型参数、第一树脂的类型参数和工艺参数、以及第一体积比例参数的步骤，具体包括：

从预设的纤维牌号与纤维类型参数的对应关系集合中，匹配得到与所述第一纤维的牌号对应的纤维类型参数，作为所述第一纤维的类型参数；