本文深入探讨了机器学习在复合材料力学领域的应用，涵盖了力学性能预测、结构优化设计和损伤检测三大方面。文章分析了不同机器学习方法在解决复合材料力学问题时的优势、挑战及未来发展方向，并指出了多物理场耦合建模、多目标优化算法、实时损伤检测技术以及模型可解释性增强的重要性。这些研究将推动复合材料在航空航天等高端装备领域的应用，实现高性能、高可靠性的目标。

💡在复合材料力学性能预测方面，文章对比了机器学习与有限元方法结合、深度学习算法以及多种机器学习算法的优劣势。机器学习与有限元方法结合，高效且精准，但受限于有限元模型的复杂性和计算资源；深度学习算法擅长处理复杂非线性关系，但对数据量和计算资源要求较高；多种机器学习算法比较能平衡精度与效率，但资源消耗大，适应新场景能力差。

🚀在复合材料结构优化设计方面，文章指出传统方法在面对多参数、多约束的复杂问题时力不从心，而基于机器学习算法可有效探索设计空间，实现多目标平衡优化。这些技术已应用于航空航天、汽车制造等领域，但仍面临多物理场耦合、模型可解释性等挑战。

🔍在复合材料损伤检测领域，通过建立检测模型，机器学习可实现损伤类型的快速识别与定位。结合声发射技术和深度学习，能实现损伤程度的分类评估和缺陷图像的精准识别。轻量化算法的应用则可提升检测速度，实现复合材料健康状态的实时监控。

🔮文章展望了未来发展方向，强调应聚焦多物理场耦合建模、多目标优化算法、实时损伤检测技术，以及模型可解释性增强。这些技术的进步将推动复合材料的高精度、高动态、高响应设计优化与损伤识别，为高端装备提供可靠支撑。

    文章：《机器学习在复合材料力学领域的应用研究进展》

    期刊：复合材料学报，2025年2月网络首发

    作者：冯岳、蔡大星、何嘉俊、洪钧、方超、陈云霞、徐珍珍、胡侨乐

    评荐：郑锡涛（西北工业大学教授）

    作为人工智能技术的重要分支，机器学习通过算法和大规模数据的训练，让计算机能够自动地从数据中学习、总结规律并做出预测。文章从复合材料力学性能预测、结构优化设计和损伤检测三个方面，系统阐述了机器学习在复合材料力学领域的应用，并分析了其优势、挑战与未来发展方向。

    在复合材料力学性能预测方面，该文分析指出，三种预测方法各有优劣势：机器学习与有限元方法结合既高效又精准，还能节省成本，但由于有限元模型的复杂性和对计算资源的高要求，导致其在实际工程中的应用范围受限，尤其在处理高维度、非线性或动态系统时面临效率瓶颈，且难以满足实时性要求；深度学习算法能够处理复杂的非线性关系，适用于复杂模式和大数据场景，但对数据量和计算资源需求较高；多种机器学习算法比较能根据不同场景和数据特点，选择最佳预测模型，平衡精度与效率，但资源消耗大，适应新场景能力差，更新维护成本高。

    在复合材料结构优化设计方面，该文分析指出，传统方法虽直观易操作，但在面对多参数、多约束的复杂问题时显得力不从心；基于机器学习算法，可有效探索设计空间，实现多目标平衡优化，但对模型精度和计算资源要求较高。这些技术已被广泛应用于航空航天、汽车制造等领域中复合材料结构轻量化设计和性能提升，但仍面临诸多挑战，如多物理场耦合问题处理能力不足、模型可解释性欠佳、实时反馈与动态优化能力有限等。

    在复合材料损伤检测领域，该文分析指出，通过分析大量损伤数据建立检测模型，可实现损伤类型的快速识别与定位。结合声发射技术实时捕捉损伤信号，用机器学习算法可分类评估损伤程度；深度学习则能精准识别复合材料缺陷图像；可通过轻量化算法提升检测速度，实现复合材料健康状态的实时监控。这些技术的应用提高了复合材料检测的效率和准确性，为其在航空航天等领域的安全使用提供了保障。

    针对机器学习在复合材料力学领域的现有技术瓶颈，该文提出，未来应聚焦多物理场耦合建模、多目标优化算法、实时损伤检测技术，以及模型可解释性增强，实现复合材料的高精度、高动态、高响应设计优化与损伤识别，为高端装备提供可靠支撑。

    专栏主持人：姜 靖        

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