机器学习与LLM联合解析声发射数据，揭示复合材料湿热老化机理

研究概况

发表于《Polymer Testing》2026年10月第163卷的一项研究，由Wenhan Tian、Yichuang Zhang、Han Wang、Yan Gao、Hongfei Zhou等人完成，题为《Analysis of hygrothermal aging mechanism of composites from acoustic emission data using machine learning and LLMs》。该研究聚焦复合材料在湿热环境下的老化机理，采用声发射（AE）数据作为监测手段，并引入机器学习与大语言模型（LLMs）进行数据分析。

方法与技术路径

研究以声发射数据为基础，结合机器学习算法和LLMs对复合材料湿热老化过程中的损伤信号进行解析。声发射技术能够捕捉材料在老化过程中产生的瞬态弹性波，这些信号与基体开裂、纤维断裂、界面脱粘等损伤模式相关。通过机器学习对声发射特征进行模式识别，并借助LLMs对分析结果进行辅助解读，研究尝试建立从监测数据到老化机理的关联路径。

对聚合物老化与稳定化领域的意义

该研究虽未直接涉及聚合物助剂配方，但其对老化机理的解析方法对聚合物老化与稳定化技术具有参考价值。在耐候稳定体系中，湿热环境是引发聚合物降解的重要因素之一，理解老化过程中的损伤演化有助于评估抗氧体系与光稳定体系的实际效能。声发射作为一种无损检测手段，可与传统老化表征方法形成互补，为HALS、UVA及复配体系在复杂环境下的稳定性评价提供更多维度的数据支撑。

此外，机器学习与LLMs在老化数据分析中的应用，提示聚合物老化检测表征正朝着数据驱动与智能化方向发展。对于从事加工稳定与耐候稳定研究的工程技术人员而言，这类方法有望提升老化机理研究的效率，并为复配体系的配方优化提供更丰富的实验依据。

研究边界与待观察方向

需要指出的是，该研究的对象为复合材料，其声发射信号特征与纯聚合物体系可能存在差异。研究未涉及具体抗氧体系、HALS或UVA产品的配方数据，也未给出助剂用量与老化性能之间的定量关系。因此，将该方法迁移至聚合物助剂评价时，仍需结合具体材料体系进行验证。后续值得关注的是，此类数据驱动方法能否在聚合物老化早期预警和稳定体系筛选方面形成标准化流程。

信息来源：Analysis of hygrothermal aging mechanism of composites from acoustic emission data using machine learning and LLMs，由合润化工整理。