应用/结构英文2022被引 306
机器学习在混凝土科学中的应用、挑战与最佳实践
Machine learning in concrete science: applications, challenges, and best practices
Zhanzhao Li, Jinyoung Yoon, Rui Zhang, Farshad Rajabipour, Wil V. Srubar, Ismaïla Dabo, Aleksandra Radlińska · Pennsylvania State University
摘要整理
混凝土作为应用最广泛的建筑材料，与人类发展密切相关。尽管混凝土科学在概念和方法论上取得进展，但由于胶凝材料体系复杂性不断增加，针对目标性能的混凝土配合比设计仍是一项挑战。机器学习（ML）凭借自主处理复杂任务的能力，在混凝土研究中展现了变革性潜力。随着ML在混凝土混合料设计中的快速应用，需要深入理解其方法论局限性并制定该新兴计算领域的最佳实践。本综述首先回顾了ML在混凝土科学中的积极应用领域，随后全面讨论了ML算法的实现、应用与解释方法，最后提出了混凝土领域充分挖掘ML模型潜力的未来研究方向。
相关论文
The European Photon Imaging Camera on XMM-Newton: The MOS cameras
Astronomy and Astrophysics · 2001
工程水泥基复合材料（ECC）研究综述
Journal of Advanced Concrete Technology · 2003
Fiber-Reinforced Polymer Composites: Manufacturing, Properties, and Applications
Polymers · 2019
电动汽车：技术进展与挑战综述
Smart Cities · 2021
The global methane budget 2000–2012
Earth system science data · 2016
Natural Fibers as Sustainable and Renewable Resource for Development of Eco-Friendly Composites: A Comprehensive Review
Frontiers in Materials · 2019
← 返回论文库整理：复材站编辑部