基于深度学习和相场数据的SiCf/SiC复合材料裂纹快速扩展预测研究

为解决固体材料多孔结构裂纹扩展高精度数值模拟计算成本高的问题，研究人员提出基于相场法(PFM)生成数据集的条件生成对抗网络(cGAN)框架。该框架通过优化判别器感受野(16×16)实现98%预测准确率，可泛化处理不同几何尺寸/孔隙构型，计算速度较PFM提升28-75倍(耗时稳定在10-13秒)，为复合材料断裂行为快速模拟提供新范式。

　　

固体材料中多初始孔隙导致的裂纹扩展问题，传统基于物理的相场法(PFM)数值模拟虽精度高但计算成本巨大。针对碳化硅纤维增强碳化硅基复合材料(SiC_f/SiC)，研究者创新性地采用条件生成对抗网络(cGAN)框架，通过精心设计的损失函数和判别器结构，在相场法生成的数据集上实现高效训练。结构相似性分析表明，当固定判别器感受野为16×16像素时，模型预测准确率可达98%。该框架展现出强大的泛化能力——无需重新训练即可处理不同几何尺寸、孔隙排布及形状的样本。最令人振奋的是，相较传统相场法，cGAN的计算速度提升28-75倍，且耗时稳定保持在10-13秒区间，完全不受网格自由度数影响。这种兼具高效性与普适性的深度学习模型，为复合材料断裂行为的实时预测开辟了新途径。