北京化工大学刘军教授团队JMI最新研究论文 | 基于数据增强和分子动力学模拟数据的天然橡胶拉伸应力预测新框架

本文针对材料科学中传统实验成本高、分子动力学模拟数据不足的挑战，提出了一种结合变分自动编码器（VAE）、普通克里金（OK）和梯度提升回归（GBR）的三阶段机器学习框架。研究目的是通过VAE生成虚拟样本扩充数据集，利用OK算法进行样本标注，最终采用GBR模型预测天然橡胶的拉伸应力。结果表明，该框架有效提升了数据多样性和预测准确性，为材料属性预测提供了新解决方案。未来研究将扩展至多轴载荷条件。