基于Matcloud的聚氨酯材料力学性能预测文献综述

聚氨酯材料因其优异的力学性能和可调节的化学结构而被广泛应用于各个领域。

然而，传统试错法进行材料设计耗时耗力。

随着计算机技术的快速发展，基于材料基因组工程的材料力学性能预测方法应运而生，为高效、低成本地设计和开发新型聚氨酯材料提供了新思路。

Matcloud平台作为材料基因组工程的重要工具，集成了丰富的材料数据库、强大的计算模拟工具和先进的机器学习算法，为聚氨酯材料的性能预测提供了有力支撑。

本文首先阐述了聚氨酯材料、力学性能预测、材料基因组工程和Matcloud平台的相关概念，然后回顾了聚氨酯材料力学性能预测的研究现状，重点介绍了基于Matcloud平台的预测模型构建方法，包括分子动力学模拟、有限元分析和机器学习方法，并对这些方法的优缺点进行了比较分析。

最后，探讨了基于Matcloud的聚氨酯材料力学性能预测的未来发展趋势，展望了其在材料设计领域的应用前景。

关键词：聚氨酯材料；力学性能预测；材料基因组工程；Matcloud平台；机器学习

1.1聚氨酯材料聚氨酯材料（Polyurethane，PU）是一类由异氰酸酯与多元醇反应得到的含氨基甲酸酯键的聚合物。

其分子结构中含有氨基甲酸酯基团(-NHCOO-)、醚基(-O-)、酯基(-COO-)等多种极性基团，赋予其优异的力学性能、耐磨性、耐油性、耐化学腐蚀性等。

聚氨酯材料种类繁多，根据结构和性能可分为聚氨酯弹性体、聚氨酯泡沫、聚氨酯涂料、聚氨酯粘合剂等，广泛应用于汽车、建筑、家具、纺织、电子等领域[2,4,5]。