复合材料作为航空航天飞行器的轻量化结构设计的理想新材料，正在民航客机中逐步提高其占比。而由于多组分的细观结构，其表现力学行为复杂，失效模式多样等特点，这对于准确预测结构力学行为带来极大困难。数据驱动的复合材料力学性能分析是利用大量实验数据或模拟数据，结合机器学习或统计分析方法，从中挖掘模式、规律，预测复合材料的力学性能。通过建立数据模型，对复合材料的材料特性、微观结构等进行分析，实现对力学性能如强度、刚度、疲劳寿命等的预测与优化。

复合材料结构健康监测主要针对及时监测复合材料结构的健康状况可以发现潜在的缺陷和损伤，预防事故和故障的发生，确保结构的安全性。定期监测可以帮助及早发现结构的疲劳、裂纹和损伤，采取及时维护和修复措施，延长复合材料结构的使用寿命。复合材料结构健康监测可以有效保障结构的安全性和可靠性，延长使用寿命，降低维护成本，对于提高复合材料结构的维护管理水平和经济效益具有重要的意义。

随着复合材料在航空航天、汽车、船舶、建筑等领域的广泛应用，复合材料结构的受损和修复需求日益增加。传统的复合材料维修方法通常耗时费力，需要大量人力物力资源，导致维护成本不断增加。在一些关键领域，如航空航天领域，对受损结构的快速修复需求迫切，以确保设备和系统的正常运行。复合材料快速修复技术的背景是多方面因素综合作用的结果，是对传统修复方法的改进和创新，旨在满足现代工程领域对受损结构快速修复的迫切需求，提高复合材料结构的维护效率和经济性。