混杂复合材料等效热传导性能预测的小波-机器学习混合方法

混杂复合材料是一种新型复合材料,其复杂的细观结构导致预测其等效热传导性能极富挑战性.本文结合渐近均匀化方法、小波变换方法和机器学习方法发展了一种新的可以有效预测混杂复合材料等效热传导性能的小波-机器学习混合方法.该方法主要包括离线多尺度建模和在线机器学习两部分.首先借助渐近均匀化方法通过离线多尺度建模建立了混杂复合材料的热传导性能材料数据库,然后利用小波变换方法对离线的材料数据库进行预处理,接下来分别运用人工神经网络和支持向量回归方法建立混杂复合材料等效热传导性能预测的在线机器学习模型.最后通过对周期和随机混杂复合材料进行数值实验,验证了小波-机器学习混合方法的有效性,数值实验结果表明小波-神经网络混合方法具有最优的预测效果和抗噪能力.此外,需要强调的是对于具有高维大规模数据特征的随机混杂复合材料,小波-机器学习混合方法不仅可以提取离线材料数据库的重要特征,还可以显著减少在线监督学习的输入数据规模并提高机器学习模型的训练效率及抗噪性能.本文建立的小波-机器学习混合方法不仅适用于混杂复合材料等效热传导性能的预测,还可进一步推广应用于复合材料等效物理、力学性能的预测.