高分子复合材料 AI 逆向设计合——核心生成引擎与物理约束架构Part II 承接 Part I 建立的认知基座与混合推理框架，系统展开 PCARPS/CogOS™ 架构中核心生成引擎与物理约束层的数学理论、算法实现与工程验证。高分子复合材料（如碳纤维/环氧树脂 CFRE）的逆向设计核心难点在于：生成模型必须在高维、非凸、强耦合的决策空间中搜索，同时严格满足热-化-力多物理场守恒律与工业工艺边界。传统纯数据驱动方法因缺乏物理先验，极易生成“数学最优但物理不可实现”的虚拟配方。本部分提出三项核心贡献：（1）构建固化动力学变分-PINN 混合框架，将三维非稳态导热-反应