该项目开发一个数据驱动、人工智能增强的智能制造框架，该框架优化了碳纤维或玻璃纤维增强的环氧和酚醛基预浸料复合材料的固化工艺。通过结合实验验证、先进的过程监控和数字孪生技术，该项目旨在设计和实施最佳固化方案，以生产出高性能复合材料部件，显著降低能耗，提高可靠性，并最大限度地减少环境影响。该项目采用结构化方法，首先收集和分析不同预浸料系统的基线固化数据。这些数据集将用于一系列受控实验，系统地研究温度、压力、固化时间和加热/冷却速率的变化。嵌入固化装置的物联网传感器将监测温度分布、压力动态、粘度变化和湿度等实时参数。收集的数据将用于开发固化过程的数字孪生模型。该模型将集成有限元分析 (FEA) 和机器学习算法，以模拟材料行为并优化工艺参数。通过应用人工智能，系统将不断从过程输出中学习，以提高预测准确性和过程控制能力。该框架支持实时反馈回路和自适应过程优化，从而缩短固化时间、降低废品率并提高材料性能。