復合材料加筋板屈曲載荷的ANN快速預測方法

主講人 : 雷振坤 教授

報告將介紹復合材料加筋板結構在強度、剛度與穩定性方面的設計要求及其承載性能評估方法。針對傳統實驗與有限元分析在屈曲載荷預測中存在的成本高、周期長等問題，提出了一種基于人工神經網絡（ANN）的快速預測方法。通過構建包含幾何、材料與損傷參數的大規模數據庫，結合自編碼器進行特征提取，建立了高精度的ANN模型，實現了屈曲載荷、屈曲模態及極限載荷的高效預測。結果表明，ANN方法在預測精度與計算效率上均顯著優于傳統工程簡化計算方法，為復合材料結構初始設計與優化提供了強有力的數據驅動工具。

主講人簡介：

雷振坤，博士，大連理工大學力學與航空航天學院教授，工業裝備結構分析優化與CAE軟件全國重點實驗室固定人員，中國力學學會實驗力學專業委員會委員，中國力學學會會員、遼寧省力學學會會員。英國曼徹斯特大學（2011）、澳大利亞昆士蘭科技大學訪問學者（2018）。獲高校自然科學一等獎（排名7），大連市自然科學優秀學術論文一等獎（排名1），大連市自然科學優秀學術著作一等獎（排名1），大連理工大學優秀教學成果獎（研究生類）二等獎。主持國家自然科學基金、國產大飛機課題多項。研究領域為實驗力學、復合材料力學，研究經歷包括拉曼光譜實驗力學、復合材料界面微力學、實驗力學反問題、加筋板屈曲模態光學檢測、激光增材制造、軟織物防彈改性機理、固體推進劑弱界面形成機制、石墨烯能源器件和復合材料結構電池多場耦合性能等。