AI驱动代理模型加速复合材料制造实时仿真
来源 | IMDEA
IMDEA 材料研究所（西班牙马德里）和马德里理工大学 (UPM) 近期发表研究，旨在推进复合材料制造工艺实时仿真能力。
研究《非结构化 3D 网格上液体复合模塑充填仿真的深度代理模型》，由 IMDEA 的 Carlos González 教授、Davide Mocerino 博士、预博研究员 Sofia Fernández León，及 UPM 的 Roberto Valle Fernández 教授、Luis Baumela 教授合著。
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研究者称其研究解决当前复合材料制造工艺流体流动仿真深度学习代理模型关键局限，结果突显数据驱动方法提升先进制造工艺效率、适应性和韧性潜力。
据研究者，液体复合模塑 (LCM) 仿真对优化制造工艺、减少气孔等缺陷至关重要。但高计算成本传统上限制其实时应用。研究引入基于深度学习的代理建模框架，可在毫秒级给出准确预测，为数字孪生和自适应过程控制开辟新可能。
“关键创新在于克服该领域主要瓶颈之一：实现计算效率、高精度和对工业环境常见不规则非结构化网格的鲁棒性，”Fernández León 解释。“现有神经网络方法难同时满足这些要求。”
研究者还引入多支编码器-解码器架构建模复杂几何（如 T 型弦板），将其分解为平面区域并确保接口一致性。
并行地，“所提网格映射技术使卷积神经网络适用于非结构化 3D 域，在保持精度同时扩展至真实制造场景适用性，”Fernández León 补充。
生成代理模型据报与高保真仿真和实验数据强一致，比传统方法快 4-5 个数量级。此性能水平旨在实现数字制造环境实时部署，支持更高效、自适应、韧性复合材料生产工艺。
“此研究突显结合先进制造与人工智能的变革潜力，铺平通往完全集成、数据驱动生产系统之路，”Fernández León 说。
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