必贏3003no1線路檢測(cè)中心必贏3003no1線路檢測(cè)中心馮闖教授團(tuán)隊(duì)在國(guó)際權(quán)威學(xué)術(shù)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(jí)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(cè)中心為第一署名單位。
準(zhǔn)確預(yù)知水泥基復(fù)合材料的抗壓強(qiáng)度，在土木工程領(lǐng)域中具有重要的意義，而無論是傳統(tǒng)建模還是實(shí)驗(yàn)方法，都難以捕捉水泥復(fù)合材料強(qiáng)度與眾多影響因素之間的復(fù)雜關(guān)系。這項(xiàng)工作采用隨機(jī)森林、AutoGluon和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測(cè)碳納米管增強(qiáng)水泥復(fù)合材料的28天抗壓強(qiáng)度，其中考慮了試樣的尺寸效應(yīng)的影響。 此外，這項(xiàng)工作引入了高斯分布函數(shù)來解釋碳納米管維度的分布。并且提出了一種自適應(yīng)訓(xùn)練策略來提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能。發(fā)現(xiàn)樣本大小對(duì)碳納米管增強(qiáng)水泥復(fù)合材料的28天抗壓強(qiáng)度有顯著影響。結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有最佳性能，但它需要大量的經(jīng)驗(yàn)和計(jì)算。相比之下，AutoGluon表現(xiàn)出更高的效率和靈活性，并具有令人滿意的預(yù)測(cè)結(jié)果。
據(jù)悉，楊金龍同學(xué)在馮闖教授的悉心指導(dǎo)下、學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)的關(guān)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(lián)網(wǎng)+大賽獲得江蘇省三等獎(jiǎng)，并且積極參與學(xué)院各項(xiàng)活動(dòng)。作為研究生第三黨支部副書記及土研2102班班長(zhǎng)，能認(rèn)真完成學(xué)院黨委布置的各項(xiàng)工作任務(wù)，在全院研究生中起到了良好的激勵(lì)與示范作用。
文章在線網(wǎng)址：https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2023.116713
作者：必贏3003no1線路檢測(cè)中心；審核：張濤、楊會(huì)峰
