必贏3003no1線路檢測中心必贏3003no1線路檢測中心馮闖教授團隊在國際權威學術期刊《Composite Structures》（中科院一區(qū)TOP期刊，IF=6.603）上發(fā)表題為“Machine learning prediction of 28-day compressive strength of CNT cement composites with considering size effects”的研究論文。2021級碩士研究生楊金龍為該論文的第一作者，馮闖教授為通訊作者，必贏3003no1線路檢測中心為第一署名單位。
準確預知水泥基復合材料的抗壓強度，在土木工程領域中具有重要的意義，而無論是傳統(tǒng)建模還是實驗方法，都難以捕捉水泥復合材料強度與眾多影響因素之間的復雜關系。這項工作采用隨機森林、AutoGluon和人工神經網絡來預測碳納米管增強水泥復合材料的28天抗壓強度，其中考慮了試樣的尺寸效應的影響。 此外，這項工作引入了高斯分布函數來解釋碳納米管維度的分布。并且提出了一種自適應訓練策略來提高機器學習模型的性能。發(fā)現樣本大小對碳納米管增強水泥復合材料的28天抗壓強度有顯著影響。結果表明神經網絡具有最佳性能，但它需要大量的經驗和計算。相比之下，AutoGluon表現出更高的效率和靈活性，并具有令人滿意的預測結果。
據悉，楊金龍同學在馮闖教授的悉心指導下、學院領導的關懷下，碩士一年半期間，不僅發(fā)表一篇高水平文章，參加互聯網+大賽獲得江蘇省三等獎，并且積極參與學院各項活動。作為研究生第三黨支部副書記及土研2102班班長，能認真完成學院黨委布置的各項工作任務，在全院研究生中起到了良好的激勵與示范作用。
文章在線網址：https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2023.116713
作者：必贏3003no1線路檢測中心；審核：張濤、楊會峰
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