一种基于数据驱动的复合材料开孔层合板渐进损伤预测方法，属于计算复合材料技术领域。首先，结合开孔层合板特点的数值模型的快速参数化构建。其次，基于Hashin准则构建损伤分析数据库。在数值计算的过程中，把Hashin准则用于复合材料的渐进损伤分析，形成数值结果数据库。最后，基于从模型数据库和结果数据库中提取到的数据，编写BP神经网络开展基于数据驱动的复合材料结构渐进损伤失效行为预测。本发明能够基于BP神经网络实现复合材料层合板力学性能的精确预测，所建立理论模型可以准确、快速、有效地预测出含孔层合板在拉伸载荷作用下的起始损伤位置和端部位移，避免重复建模与计算带来的高成本和难操作问题，为改善复合材料的设计与应用提供了新策略。