利用机器学习方法对红砖粉-环氧树脂复合材料的力学性能进行计算建模与优化

《Materialwissenschaft und Werkstofftechnik(Materials Science and Engineering Technology)》：Computational modelling and optimization of mechanical properties of red brick dust-epoxy composites using machine learning approach

红砖粉尘增强环氧树脂复合材料的力学性能研究表明，添加30%红砖粉尘可使冲击强度提升43.57%至25.7 kJ/m2和硬度达30.82 HV 2，但拉伸和弯曲强度分别降至23.37 MPa和10.37 MPa。通过线性回归和Digimat模拟验证，实验数据与数值预测高度吻合。

　　

摘要

如今，将建筑废弃物作为聚合物复合材料的增强剂越来越受欢迎。在本研究中，开发了含有不同比例红砖粉尘的环氧树脂基复合材料，并对其机械性能进行了评估。随着填料含量的增加，复合材料的冲击强度和显微硬度逐渐提高。然而，与纯环氧树脂相比，环氧树脂-红砖粉尘复合材料的拉伸强度和弯曲强度略有下降。当在环氧树脂基体中添加30 wt.%的红砖粉尘时，其最大硬度达到30.82 HV 2，冲击强度为25.7 kJ/m2；但相应的拉伸强度和弯曲强度分别为23.37 MPa和10.37 MPa。当添加30 wt.%的填料后，纯聚合物的冲击强度提高了43.57%。采用简单线性回归方法对机械性能结果进行了比较，机器学习模型预测的结果与实验数据非常吻合。同时，还利用Digimat软件对复合材料的机械行为进行了分析，并将结果与实验结果进行了对比，发现实验结果与数值预测值高度一致。