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RESEARCH · CL_14471 · May 4 · 04:00

深度算子网络对复合材料变形进行预测并量化不确定性

研究人员开发了一种深度算子网络（DeepONet）来预测碳/环氧复合材料的工艺诱导变形。这种数据驱动的代理模型结合了基于物理的模拟和实验测量，以考虑热膨胀和固化收缩。该研究还纳入了迁移学习和集成卡尔曼反演（EKI）来提高预测精度和量化不确定性，从而有助于优化制造工艺。