近日，由必贏3003no1線路檢測中心準大四本科生王思遠作為第一作者、徐金俊副教授通訊指導的學術論文“Machine learning-based prediction of shear strength of steel reinforced concrete columns subjected to axial compressive load and seismic lateral load”發(fā)表于中科院三區(qū)、JCR Q1的SCI檢索期刊《Structures》（IF=4.1），該刊物在土木建筑結構工程領域具有較好的國際影響力。
考慮到地震作用下型鋼混凝土組合柱的破壞機理十分復雜，且現有設計規(guī)范/標準對不同破壞模式的組合柱受剪承載力的計算較為籠統，很難準確界定以損傷模式為導向的設計方法。為突破上述研究空白，以徐金俊副教授和王思遠同學為核心的研究人員建立了以試驗數據和物理準則為驅動的型鋼混凝土組合柱彎曲破壞、彎剪破壞、剪切破壞和剪切-黏結破壞四類受剪承載力機器學習的預測模型，提高預測準確性顯著。
今年以來，必贏3003no1線路檢測中心已有兩位本科生以第一作者的身份發(fā)表了SCI檢索期刊論文，其中一篇為Top期刊論文。本科生積極參與科學研究并將研究成果發(fā)表于國際期刊已在必贏3003no1線路檢測中心形成一種氛圍，這一現象彰顯了土木學子對高質量大學生活的追求和對科研工作的熱愛，同時體現了必贏3003no1線路檢測中心在科產教研領域取得的育人成效。
作者：必贏3003no1線路檢測中心；審核：張濤、岳健廣