為驅(qū)動下一代復(fù)合材料設(shè)計的三大變革性技術(shù)的融合發(fā)展，可著重著眼于自動纖維鋪放（AFP）先進制造技術(shù)、人工智能（AI）技術(shù)與構(gòu)型化復(fù)合材料技術(shù)三項。本研究旨在加速復(fù)合材料產(chǎn)品創(chuàng)新，構(gòu)建自動化、面向特定需求的復(fù)合材料設(shè)計設(shè)計的全新范式。

自動纖維鋪放（AFP）這一先進制造技術(shù)，為連續(xù)纖維復(fù)合材料帶來了前所未有的設(shè)計自由度，可通過精準(zhǔn)的定點材料鋪放，制備具備定制化功能特性的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。人工智能AI技術(shù)的融合進一步放大了這一潛力，為探索復(fù)合材料領(lǐng)域廣闊且尚未開發(fā)的設(shè)計空間，提供了一種替代傳統(tǒng)試錯法的高效路徑。

但目前，人工智能驅(qū)動的自動化設(shè)計方法仍主要局限于簡單的聚合物拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，在連續(xù)纖維增強復(fù)合材料中的應(yīng)用極少。此前聚焦于自動纖維鋪放技術(shù)的文章，也大多將研究重點放在缺陷檢測與質(zhì)量控制上，忽視了人工智能技術(shù)推動端到端設(shè)計與工藝規(guī)劃發(fā)展的廣闊潛力。為填補上述空白，本研究以增材制造、人工智能與結(jié)構(gòu)化材料（簡稱“3A”）三大核心支柱為基礎(chǔ)，構(gòu)建了人工智能賦能的復(fù)合材料自動化設(shè)計統(tǒng)一框架。

一、 三大核心技術(shù)支柱

1 自動纖維鋪放技術(shù)

自動纖維鋪放技術(shù)是先進制造基礎(chǔ)。自動纖維鋪放技術(shù)是復(fù)合材料自動化制造的基石，相比傳統(tǒng)制造方法具備顯著優(yōu)勢：可減少材料浪費、實現(xiàn)前所未有的纖維鋪放精度、通過絲束轉(zhuǎn)向制備變剛度層合板，同時適配復(fù)雜曲面構(gòu)件的制備。該技術(shù)已在航空航天領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)廣泛應(yīng)用（包括波音787機身、空客A350機翼、NASA復(fù)合材料低溫貯箱），同時也是電動汽車與電動垂直起降飛行器（eVTOL）系統(tǒng)輕量化結(jié)構(gòu)應(yīng)用的關(guān)鍵支撐技術(shù)。

相較于其他自動化制造技術(shù)，自動纖維鋪放技術(shù)比自動帶鋪放（ATP）技術(shù)具備更大的設(shè)計靈活性，比纖維纏繞技術(shù)擁有更寬的設(shè)計邊界，同時比連續(xù)纖維3D打印技術(shù)能制備出性能更優(yōu)的層間剪切強度（ILSS）。自動纖維鋪放技術(shù)相較于傳統(tǒng)制造方法的核心優(yōu)勢，如下圖1所示。

圖1 自動纖維鋪放技術(shù)的核心優(yōu)勢

2 人工智能技術(shù)

人工智能技術(shù)是自動化設(shè)計的核心賦能手段。人工智能技術(shù)在復(fù)合材料工程全生命周期均實現(xiàn)了突破性應(yīng)用，覆蓋概念設(shè)計、仿真計算、生產(chǎn)制造與在役監(jiān)測全流程。其在該領(lǐng)域最具變革性的應(yīng)用方向是人工智能驅(qū)動的材料發(fā)現(xiàn)，可對傳統(tǒng)實驗方法無法遍歷的廣闊設(shè)計空間，實現(xiàn)快速、系統(tǒng)性的探索。

目前已有多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)被證實可有效應(yīng)用于材料設(shè)計，包括適配數(shù)值數(shù)據(jù)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/多層感知機（FNN/MLP）、適配網(wǎng)格類空間數(shù)據(jù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、適配實體關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）、適配序列數(shù)據(jù)的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），以及適用于生成式設(shè)計任務(wù)的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）。這些架構(gòu)已在金屬、聚合物與合金材料的正、逆設(shè)計中實現(xiàn)成功應(yīng)用。但上述技術(shù)在連續(xù)纖維復(fù)合材料結(jié)構(gòu)優(yōu)化中的應(yīng)用仍極度匱乏。

3 構(gòu)型化復(fù)合材料

構(gòu)型化復(fù)合材料適配自動纖維鋪放技術(shù)的設(shè)計策略。復(fù)合材料的性能定制化，可通過納觀、微觀、細(xì)觀、宏觀四個長度尺度的結(jié)構(gòu)設(shè)計改性實現(xiàn)。本研究重點聚焦兩類可與自動纖維鋪放制造產(chǎn)線無縫兼容的改性策略：工藝參數(shù)改性與細(xì)觀結(jié)構(gòu)改性。

其中，最具代表性的適配自動纖維鋪放技術(shù)的細(xì)觀結(jié)構(gòu)，是“先進鋪放鋪層（AP-Ply）”策略。該方法中，絲束被鋪放在前序絲束的上方而非下方，制備的層合板具備與傳統(tǒng)機織復(fù)合材料相當(dāng)?shù)目箾_擊性能，同時面內(nèi)力學(xué)性能更優(yōu)，且完全適配自動纖維鋪放增材制造工藝。但目前，先進鋪放鋪層結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)表征與高保真建模仍存在關(guān)鍵研究空白。

二、 關(guān)鍵研究空白

兩大核心瓶頸阻礙了人工智能賦能的復(fù)合材料自動化設(shè)計統(tǒng)一框架的構(gòu)建：

1）自動纖維鋪放工藝建模能力不足：現(xiàn)有模型大多僅能實現(xiàn)溫度預(yù)測，無法可靠表征最終決定層合板性能的核心指標(biāo)——層間剪切強度的演化規(guī)律。傳統(tǒng)的緊密接觸模型與自愈合模型存在顯著的預(yù)測局限性，其實驗驗證范圍較窄，嚴(yán)重削弱了模型的工程實際適用性。

2）結(jié)構(gòu)表征方法與數(shù)據(jù)稀缺的雙重壁壘：當(dāng)前復(fù)合材料設(shè)計仍以基于鋪層的表征方法為主，無法適配先進鋪放鋪層等新型絲束級鋪放結(jié)構(gòu)。同時，行業(yè)內(nèi)嚴(yán)重缺乏高質(zhì)量、大規(guī)模的工藝-性能與結(jié)構(gòu)-性能數(shù)據(jù)集，而這是訓(xùn)練高精度人工智能模型的核心基礎(chǔ)。

三、 自動化逆設(shè)計框架

本文提出兩套概念性的端到端逆設(shè)計框架，可基于用戶定義的目標(biāo)性能，生成最優(yōu)的復(fù)合材料設(shè)計方案。

框架1：工藝參數(shù)優(yōu)化預(yù)測框架

該框架以多尺度建模方法為核心，實現(xiàn)自動纖維鋪放固結(jié)過程的仿真模擬，生成高保真的工藝-性能數(shù)據(jù)集，同時訓(xùn)練用于性能正演預(yù)測與工藝逆設(shè)計優(yōu)化的數(shù)據(jù)驅(qū)動模型。框架融合了宏觀尺度熱力耦合有限元建模、微觀尺度緊密接觸仿真、分子尺度聚合物互擴散分析，以及數(shù)據(jù)驅(qū)動代理建模，實現(xiàn)層合板性能的精準(zhǔn)預(yù)測。

在逆設(shè)計環(huán)節(jié)，該框架采用代理模型輔助的正演建模結(jié)合基于梯度的優(yōu)化算法，通過求解加權(quán)多目標(biāo)優(yōu)化問題，在設(shè)備限定的工藝約束條件下，實現(xiàn)力學(xué)性能（層間剪切強度）、生產(chǎn)效率與能源利用效率的多目標(biāo)平衡優(yōu)化。該多尺度工藝建模與優(yōu)化流程，如下圖2所示。

圖2 框架1的多尺度工藝建模方法

框架2：細(xì)觀結(jié)構(gòu)復(fù)合材料自動化設(shè)計框架

該框架通過調(diào)整絲束鋪放順序?qū)崿F(xiàn)復(fù)合材料性能優(yōu)化，采用基于鋪放順序的絲束序列編碼體系，將層合板結(jié)構(gòu)編碼為絲束鋪放序列，該序列可直接映射為自動纖維鋪放設(shè)備的鋪放指令，確保所有生成的設(shè)計方案均具備物理可制造性。

框架采用基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為代理模型，實現(xiàn)序列結(jié)構(gòu)輸入到力學(xué)性能的精準(zhǔn)預(yù)測；同時采用遺傳算法（GA）遍歷組合設(shè)計空間，對候選結(jié)構(gòu)進行迭代優(yōu)化，最終篩選出符合用戶定義性能要求的最優(yōu)設(shè)計方案。這種絲束序列編碼與結(jié)構(gòu)表征方式，如下圖3所示。

圖3 框架2（細(xì)觀結(jié)構(gòu)自動化設(shè)計框架）復(fù)合材料層合板的絲束序列編碼方法與設(shè)計域定義規(guī)則

四、 數(shù)據(jù)擴充策略

數(shù)據(jù)稀缺是實現(xiàn)人工智能驅(qū)動復(fù)合材料設(shè)計規(guī)模化落地的另一重要瓶頸。本文章提出四大核心策略應(yīng)對這一挑戰(zhàn)：

1）自動纖維鋪放技術(shù)的普及化：開發(fā)低成本自動纖維鋪放平臺，建設(shè)可及性更高的創(chuàng)新中心，擴大行業(yè)整體的實驗數(shù)據(jù)生成能力。

2）數(shù)據(jù)共享池建設(shè)：通過協(xié)同建設(shè)開放獲取的數(shù)據(jù)倉庫，整合分散的實驗數(shù)據(jù)集，消除重復(fù)測試造成的資源浪費。

3）小樣本學(xué)習(xí)方法：采用虛擬樣本生成（VSG）等技術(shù)，對稀疏的實驗數(shù)據(jù)集進行有效擴充。

4）物理約束多保真度建模：將物理規(guī)律嵌入人工智能模型，結(jié)合低保真度與高保真度仿真數(shù)據(jù)，生成低成本、高可靠性的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

結(jié)論

本研究明確了構(gòu)建穩(wěn)健的復(fù)合材料自動化設(shè)計框架的三大核心必要條件：

1）采用多尺度建模方法，精準(zhǔn)表征自動纖維鋪放固結(jié)過程中層間剪切強度的演化規(guī)律；

2）建立通用化的逐絲束結(jié)構(gòu)表征體系，支撐可自動纖維鋪放制造的復(fù)合材料設(shè)計；

3）形成高效的數(shù)據(jù)生成、共享與增強方法，保障人工智能模型可規(guī)模化訓(xùn)練。

本研究提出的兩套逆設(shè)計框架，為端到端復(fù)合材料自動化設(shè)計提供了清晰的實施路線圖。自動纖維鋪放先進制造、人工智能與構(gòu)型化復(fù)合材料三大技術(shù)的融合，將大幅縮短復(fù)合材料產(chǎn)品的研發(fā)周期，實現(xiàn)具備先進功能的面向特定需求的復(fù)合材料設(shè)計系統(tǒng)的制備，同時推動航空航天、汽車等關(guān)鍵行業(yè)材料組學(xué)領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新。

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