[发明专利]一种相似材料的制备方法、装置、设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种相似材料的制备方法，其特征在于，包括：

获取第一数据，所述第一数据包括原型材料的第一物理力学参数，所述第一物理力学参数包括原型材料的重度、原型材料的弹性模量、原型材料的抗压强度和原型材料的泊松比；

基于白金汉定理和所述第一数据获取实验人员输入的至少一组实验数据，所述实验数据包括原材料配比和第二物理力学参数，所述原材料配比包括各原材料的用量，所述第二物理力学参数为基于所述原材料配比所制造出来的相似材料的物理力学参数；

基于所述原材料配比和所述第二物理力学参数对机器学习模型进行训练，得到训练好的机器学习模型；

利用遗传算法对所述训练好的机器学习模型进行全局优化，得到制备所述相似材料的最佳配比，所述相似材料的最佳配比用于在实际生产中指导所述相似材料的制备。

2.根据权利要求1所述的相似材料的制备方法，其特征在于，基于白金汉定理和所述第一数据获取实验人员输入的至少一组实验数据，包括：

基于所述白金汉定理确定相似体系信息，所述相似体系信息包括每个参数的相似比；

基于所述原型材料的重度、原型材料的弹性模量、原型材料的抗压强度、原型材料的泊松比和所述各参数的相似比计算得到相似材料的目标物理力学参数；

基于所述相似材料的目标物理力学参数向实验人员发送控制命令，所述控制命令包括以所述相似材料的目标物理力学参数为目标参数，进行至少一组配比实验的命令；

获取实验人员输入的至少一组实验数据。

3.根据权利要求1所述的相似材料的制备方法，其特征在于，基于所述原材料配比和所述第二物理力学参数对机器学习模型进行训练，得到训练好的机器学习模型，包括：

获取相似材料的目标物理力学参数和第二数据，所述第二数据包括所述第一物理力学参数中每个参数对应的权重；

基于所述第二数据、所述相似材料的目标物理力学参数和第二物理力学参数计算得到每个所述原材料配比所对应的配比得分；

基于所述原材料配比和所述原材料配比所对应的配比得分对机器学习模型进行训练，得到训练好的机器学习模型。

4.根据权利要求3所述的相似材料的制备方法，其特征在于，基于所述原材料配比和所述原材料配比所对应的配比得分对机器学习模型进行训练，得到训练好的机器学习模型，包括：

将所述原材料配比中每个原材料的用量记为机器学习模型的输入参数，所述原材料配比所对应的所述配比得分记为机器学习模型的输出参数；

基于所述输入参数，得到所述输入参数与映射的第一关系表达式，所述输入参数与所述输出参数之间通过所述映射进行连接，所述第一关系表达式为：

  （1）

公式（1）中，H_j为所述映射；x_i为输入参数；w_ij为所述输入参数与所述映射之间的连接权值；a_j为所述输入参数与所述映射之间的连接阈值，i为所述输入参数的个数，j为所述映射的个数；

基于所述第一关系表达式得到所述输出参数与所述映射的第二关系表达式，所述第二关系表达式为：

  （2）

公式（2）中，y_k为所述输出参数；H_j为所述映射；w_jk为所述输出参数与所述映射之间的连接权值；b_k为所述输出参数与所述映射之间的连接阈值；k为所述输出参数的个数；j为所述映射的个数；

基于所述第一关系表达式和所述第二关系表达式得到所述训练好的机器学习模型。