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本文系统介绍了玻璃纤维增强聚合物（GFRP）网格增强半透明聚合物混凝土（GFRP-TRPC）面板的开发与应用，该面板集成了结构承载、人工智能（AI）驱动光叙事和光纤布拉格光栅（FBG）传感功能。通过真空辅助树脂灌注（VARI）工艺制造，材料展现出65 MPa抗压强度、22%光学透射率和优异的耐久性。研究构建了结合视觉变换器-生成对抗网络（ViT-GAN）的交互式光画系统，并将边缘人工智能（TinyML CNN）与数字孪生模型相结合，实现了96.7%精度的裂纹检测和30年使用寿命预测，为智能建筑表皮提供了创新解决方案。
材料系统设计与制造工艺
研究采用环氧乙烯基酯树脂（Derakane 411-350）与30%体积分数的再生玻璃骨料复合，通过精确的折射率匹配（n = 1.52–1.53）优化光学性能。聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）光学纤维（? 1 mm）以20 mm×20 mm网格排布，双向E玻璃GFRP网格（纤维体积分数44%）作为主要增强体。真空辅助树脂灌注（VARI）工艺在60°C、95 kPa真空度下进行，实现孔隙率低于1.2%的30 mm薄板制造。流变学优化中，剪切稀化添加剂（BYK-7410 ET）将粘度降至1.2 Pa·s（10 s–1），确保纤维完全浸润。
微结构表征与力学性能
同步辐射X射线显微断层扫描显示界面孔隙分数低于1.14%，数字图像相关（DIC）应变场分析证实GFRP网格有效抑制微裂纹扩展。材料密度为1.78 g/cm3，抗压强度65.3 MPa，弯曲强度48.7 MPa，弹性模量28.4 GPa。扫描电子显微镜（SEM）显示PMMA纤维周向粘接完整（接触比>97%），裂纹尖端过程区（10–25 μm）存在纤维桥联和聚合物原纤化等能量耗散机制。
嵌入式传感与人工智能交互
嵌入的FBG传感器网络以5 cm间距分布，结合边缘部署的微型机器学习卷积神经网络（TinyML CNN）实现0.1 mm裂纹检测（准确率96.7%）。视觉变换器-生成对抗网络（ViT-GAN）将Azure Kinect捕获的骨骼流实时转换为30 fps光图案，使12 m曲面LED背墙成为“动态壁画”，参观者停留时间提升340%。安全通信协议在裂纹概率超过0.7时自动切换至红色脉冲警示模式。
数字孪生与耐久性预测
基于COMSOL多物理场的有限元模型通过本征正交分解（POD）降阶为120个模态，计算速度提升850倍。阿伦尼乌斯动力学（Ea= 68.3 kJ/mol）与帕里斯定律耦合的退化模型预测30年后刚度损失仅7.8%，光学衰减低于5%。蒙特卡洛模拟显示临界裂纹风险阈值出现在26.4年，维护预警可提前6个月触发。
应用潜力与可持续性
与传统半透明混凝土相比，GFRP-TRPC系统减重26%，生命周期碳排放（78.3 kg CO2eq/m2）降低24%。模块化设计支持最大6 m×2 m面板生产，成本估算为820–950欧元/m2。日光利用减少22–28%室内照明能耗，碳回收期约3.2年。该系统为建筑表皮融合结构完整性、艺术表达与智能运维提供了可扩展路径。
