[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

说明书

本发明提供了一种相似材料的制备方法、装置、设备及可读存储介质，所述方法包括：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；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；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。本发明采用遗传算法获得目标材料的相似材料最优配合比，在保证获得最优配比的同时提高了相似材料制备实验的制备效率。

技术领域

本发明涉及相似材料的制备技术领域，具体而言，涉及一种相似材料的制备方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

在目前的模型试验中，隧道结构的相似材料制备方法主要以正交实验法为基础，通过开展正交试验得到各种原材料的比例对目标相似材料物理力学参数的影响规律，获得最接近目标相似材料物理力学参数的各种原材料比例，以此确定目标相似材料的配合比。然而，这种方法在很大程度上取决于正交实验法中每个因素的水平值的设定，需要通过大量的物理力学参数试验结果反复调试获取，不仅工作量大且具有较大的偶然性和盲目性。此外，这种方法只适合确定一种目标相似材料的配合比，对于其他目标相似材料配合比的确定需要重新设计实验获得，这就导致了相似材料的制备效率低、成本高等问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种相似材料的制备方法、装置、设备及可读存储介质，以改善上述问题。

为了实现上述目的，本申请实施例提供了如下技术方案：

一方面，本申请实施例提供了一种相似材料的制备方法，所述方法包括：

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。

第二方面，本申请实施例提供了一种相似材料的制备装置，所述装置包括第一获取模块、第二获取模块、训练模块和计算模块。

第一获取模块，用于获取第一数据，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；

第二获取模块，用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，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；

训练模块，用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；

计算模块，用于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。

第三方面，本申请实施例提供了一种相似材料的制备设备，所述设备包括存储器和处理器。存储器用于存储计算机程序；处理器用于执行所述计算机程序时实现上述相似材料的制备方法的步骤。