Застосування data-driven підходу для аналізу тепло-фізичних властивостей композитів

Анотація

У роботі наведено аналіз можливостей та перспектив data-driven підходу для дослідження тепло-фізичних властивостей композитних матеріалів. Проведено огляд основних концепцій та методів машинного навчання в матеріалознавстві, які виявляють потенціал для вивчення та оптимізації властивостей композитів. Обговорено використання нейронних мереж для прогнозування теплових характеристик. Порівняно data-driven підхід з традиційними методами аналізу, визначено їхні переваги та недоліки. Описано тепло-фізичні параметри композитів та сучасні методи їхнього вимірювання та прогнозування. Розглянуто застосування комп'ютерних технологій для моделювання тепло-фізичних властивостей композитів та їхніх процесів виготовлення. Результати дослідження можуть бути корисними для подальшого розвитку матеріалознавства та виробництва композитних матеріалів.