案例背景
碳纤维复合材料配方研发长期是「配方→工艺→性能」的黑箱：树脂体系、固化剂、填料、碳纤维的配比与固化工艺如何决定拉伸、层剪、Tg、阻燃性能，中间的交联密度、黏度-温度曲线、凝胶时间、Tg、界面浸润性这些关键状态量没有登记处，试错全靠经验。数据资产分散难沉淀：历史实验记录表头不统一、检测报告数值与标准号条件混在正文、专利配方规则与适用域没有结构化、老师傅经验人退休即流失。性能不达标时说不清是工艺问题还是配方问题，孔隙率、分层、干斑、固化不完全这些缺陷信号与性能观测没有机器可读的关联，诊断靠老师傅逐项排查。推荐系统还容易给出不可信结论：模型在外推区照常输出强推荐，D 类缺陷信号未排除时改配方建议照发，一次错误推荐就消耗一轮实验成本。新万兴材料按七层 A-G 架构构建碳纤维复合材料研发领域本体（约 35 个类、22 个对象属性、15 个数据属性），以中间变量层为预测目标与诊断依据搭建配方推荐闭环（单纯形约束贝叶斯优化 ILR/CLR 变换保证 Σw=100%、力学/阻燃/工艺窗口三目标 Pareto 前沿）与信号诊断闭环（A 性能/B 工艺/C 模型元/D 缺陷四类信号 + 诊断树），5 条 SWRL 诊断规则与 9 组 SHACL 数据闸门承载判定逻辑与数据质量，知识层以经验四元组（配方→性能→结论→适用域）抢救性沉淀老师傅经验。
案例描述
以碳纤维复合材料配方研发为对象，按七层 A-G 架构构建统一本体：材料对象层归一供应商牌号身份，配方工艺层以 Formulation 承载 Σw=100% 硬约束的组份结构，观测层以 GB/ASTM 标准归一检测数据，中间变量层（交联密度/黏度曲线/凝胶时间/Tg/界面浸润性）作为预测目标与诊断依据，性能层、缺陷层与知识层逐环连接。配方推荐闭环以单纯形约束贝叶斯优化（ILR/CLR 变换）在三目标 Pareto 前沿上输出 4–8 个候选配方，每个带预测性能±σ、成本与因果解释；信号诊断闭环以四类信号驱动诊断树——D 类缺陷未排除前拦截改配方建议（RuleDDefectBlock）、Tg 分叉判工艺问题 vs 配方问题（RuleIncompleteCure/RuleFormulationProblem）、层剪低+拉伸正常判界面问题（RuleInterfaceProblem）、预测偏差>10% 判模型漂移并拒绝强推荐（RuleModelDrift）。9 组 SHACL 形状做数据闸门（单位枚举 wt%/vol%/phr、标准号 GB|ASTM|ISO 模式、D 类缺陷 isExcluded 恰一等），知识层以 MemoryQuadruplet 经验四元组沉淀实验、经验、专利与配方规则，applicableTo 强制适用域绑定树脂体系。T1-T5 概念验证与 W1-W3 边界场景全部通过，FlyWork 管线支撑历史数据与经验资产的抢救性结构化。
成为第一个围绕这个案例提出问题或分享复现经验的会员。