摘要
陶瓷材料因其优异的力学、热学及电学性能,在航空航天、电子封装、生物医学等领域占据重要地位。然而,由于其微观结构复杂,性能受成分、烧结工艺及环境因素影响较大,传统的实验方法难以快速、精准地预测材料性能。本文探讨了大数据分析在陶瓷材料性能预测中的应用,围绕数据获取、预处理、建模及优化展开研究,并结合机器学习方法构建高精度预测模型。同时,分析了陶瓷产业链整合等外部保障措施,以提高预测方法的可行性。
出处
《陶瓷科学与艺术》
2025年第8期50-51,共2页
Ceramics Science & Art
