本文探討了AI Graf Compounder軟件在橡膠配方開(kāi)發(fā)中的應用。該系統基于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，能夠根據成分預測材料性能，顯著(zhù)減少物理測試需求并加快研發(fā)進(jìn)程。研究通過(guò)多個(gè)案例驗證了其在EPDM、天然橡膠等配方中的預測準確性，強調高質(zhì)量結構化數據（尤其是實(shí)驗設計數據）對模擬結果的重要性。人工智能與結構化實(shí)驗設計的結合，為橡膠行業(yè)提供了更高效、數據驅動(dòng)的開(kāi)發(fā)路徑。