الملخص التعرف الدقيق والفعال على الخصائص الميكانيكية لمركبات البوليمر المقواة بألياف الكربون (CFRP) أمر حاسم لتصميمها واستخدامها. تقترح هذه الورقة نهج تعلم آلي (ML) قائم على شبكة عصبية متعددة الوسائط لتحديد الخصائص الميكانيكية متعامدة المحاور بما في ذلك معامل المرونة، ونسبة بواسون، ومعامل القص، بالإضافة إلى مقاومة الشد ومقاومة القص داخل المستوى. تعالج البنية بيانات متعددة الوسائط بالتزامن: حيث يقوم الشبكة متعددة الطبقات بتحليل منحنيات الحمل والإنزياح، في حين تستخرج الشبكة العصبية الالتفافية الخصائص المكانية من مجالات الإجهاد والإزاحة. تم تأكيد صحة وموثوقية المعلمات المحددة من خلال محاكاة الانحناء ثلاثي النقاط، وتم إجراء دراسة إزالة لبيان تفوق البنية المقترحة. تشير النتائج إلى أن الطريقة المقترحة تحقق متوسط خطأ نسبي قدره 5.7٪ مقارنة بالنتائج التجريبية، متفوقة على طريقة العكس المعتمدة على العناصر المنتهية (FE). من حيث الكفاءة، يستغرق وقت استنتاج النموذج 0.21 ثانية فقط، وهو أسرع بحوالي 5600 مرة من تحليل FE الواحد. تظهر محاكاة الانحناء ثلاثي النقاط توافقًا عاليًا مع النتائج التجريبية. أخيرًا، تؤكد دراسة الإزالة تفوق الشبكة العصبية متعددة الوسائط. يحقق النموذج الكامل معامل تحديد بقيمة 0.92، متفوقًا على نموذجي الوسائط المفردة بنسبة 21٪ و16٪ على التوالي.
درس Chu وآخرون (Sat,) هذا السؤال.