属于c2c的网站有哪些,WordPress论坛小程序,电商网站开发的代价,如何做企业网站内容策划在当前的工业和科研领域#xff0c;聚合物及其复合材料因其卓越的物理和化学性能而受到广泛关注。这些材料在航空航天、汽车制造、能源开发和生物医学等多个行业中发挥着至关重要的作用。随着材料科学的发展#xff0c;传统的实验和理论分析方法已逐渐无法满足新材料研发的需…在当前的工业和科研领域聚合物及其复合材料因其卓越的物理和化学性能而受到广泛关注。这些材料在航空航天、汽车制造、能源开发和生物医学等多个行业中发挥着至关重要的作用。随着材料科学的发展传统的实验和理论分析方法已逐渐无法满足新材料研发的需求特别是在材料性能预测、结构设计优化和制造过程控制等方面。因此寻找一种高效、准确且创新的研究方法变得尤为迫切。
近年来机器学习技术以其强大的数据处理能力和模式识别优势在聚合物及其复合材料的研究中显示出巨大的潜力。通过机器学习研究人员能够从大量实验数据中提取有价值的信息预测材料性能优化设计参数并实现制造过程的智能化控制。这些技术的应用不仅能够加速新材料的研发进程还能提高材料的性能和可靠性降低生产成本。然而机器学习在聚合物及其复合材料领域的应用仍面临诸多挑战包括数据的收集与预处理、特征选择、模型构建、性能评估以及结果的可解释性等。为了克服这些挑战需要对机器学习的基本理论、算法模型及其在材料科学中的具体应用有深入的了解和掌握。
本专题培训课程“机器学习在聚合物及其复合材料中的应用与实践”旨在为材料科学领域的研究人员、工程师和学生提供一个全面的学习平台。通过本课程学员将学习到如何将机器学习技术应用于聚合物及其复合材料的研究中包括数据机理协同驱动的机器学习方法、常用机器学习模型的构建与评估、以及 SCI 文章写作与科研指导等内容。通过理论讲解、实例分析和实际操作相结合的方式帮助学员掌握机器学习在复合材料科学研究中的关键技能为未来的科研和工程实践打下坚实的基础。
适合材料科学、电力工业、航空航天科学与工程、有机化工、无机化工、建筑科学与工程、自动化技术、工业通用技术、汽车工业、金属学与金属工艺、机械工业、船舶工业等领域的科研人员、工程师、及相关行业从业者、跨领域研究人员。
机器学习在聚合物及其复合材料中的应用与实践
研究背景与机器学习基础模型介绍
1.机器学习在先进复合材料中的应用概述
2.机器学习用于聚合物及其复合材料研究的流程
3.数据机理协同驱动机器学习方法概述
4.基于物理机理的能量等效原理在纤维增强复合材料性能研究中的应用
5.数据机理协同驱动机器学习算法模型构建介绍
6.常用机器学习模型入门介绍
实例展示不同的机器学习算法如 BP 神经网络、SVR、CNN、DTR、RF在复合材料性能预测中的应用以及如何利用机器学习模型预测复合材料在不同温度下的力学性能
材料力学性能研究中应用机器学习模型
1.机器学习虚拟环境的搭建及所需库的安装
2.机器学习回归与预测的区别和联系
3.聚合物及其复合材料数据收集与数据预处理
实例以 PBO 为例讲解如何进行有效的数据清洗和预处理以提高模型的预测准确性。
4.聚合物及其复合材料机器学习特征工程与选择
1递归特征消除RFE与皮尔逊相关系数
2输入特征综合选取
实例以 POM 为例讨论特征选择、特征工程在提高模型性能中的作用以及如何结合物理机理进行特征选择。
5.常用机器学习模型用于聚合物及其复合材料力学性能研究
1BP 神经网络
2支持向量回归SVR
3卷积神经网络CNN
4决策树回归DTR
5随机森林RF
实例以纤维增强热塑性复合材料为例使用物理基础的能量等效原理和机器学习算法来建立复合材料的力学性能模型预测其应力应变曲线并进行模型比较
6.机器学习模型评估
1回归模型中的评价指标MSE、RMSE、MAE 和 R 2
2小提琴图绘制及评估
实例以 PBO 为例比较不同模型的性能并选择最佳模型
7.可解释性机器学习方法—SHAP
1SHAP 理论基础介绍 SHAP 值在复合材料力学性能预测中的
应用以及如何利用 SHAP 值进行模型解释和特征重要性分析
2计算和解释 SHAP 值
实例以 PBO 为例解释各输入特征对预测结果的影响
8.机器学习数据集及其对预测结果的影响
实例以 PBO 为例讨论数据集的质量和规模对模型预测性能的影响以及如何构建和优化数据集
SCI 文章写作与科研指导
应用机器学习研究复合材料力学性能的 SCI 论文案例解析
参考文献Theory-inspired machine learning for stress–strain curve prediction
of short fiber-reinforced composites with unseen design space
1论文应用机器学习研究的创新点分析
2特征选取与数据预处理方法
3使用的模型结构与构建
4机器学习模型性能评估
5机器学习结果可视化
2.SCI 论文撰写规范与创新思路
3.先进复合材料发展趋势与创新研究展望 4.论文写作互动环节 由来自全国知名高校副教授省部级人才带领团队讲授。长期从事先进复合材料极端力学性能和基于机器学习的表征预测研究主持国家级或省部级项目 10 余项发表 SCI 论文 40 余篇其中发表在多个中科院一区 TOP 期刊授权国家发明专利 9 项荣获人才类、学术类及荣誉类各级别奖励 10 余项。团队导师担任国际期刊编委、SCI 期刊 Polymer International 客座编辑、核心期刊专家委员会委员以及 20 余个 SCI 期刊审稿人 综合性课程内容涵盖了从机器学习基础模型介绍到实际应用案例的全面内容模型构建、数据预处理、特征工程、模型评估等。通过多个实例演示如何将机器学习技术应用于聚合物及其复合材料的研究强调理论与实践的结合。 技术深度深入探讨了数据机理协同驱动的机器学习方法以及如何结合物理机理进行特征选择和模型构建。 算法多样性介绍了多种机器学习算法如 BP 神经网络、SVR、CNN、DTR、RF 等并展示了它们在复合材料性能预测中的应用。 模型评估与优化详细讲解了如何评估机器学习模型的性能包括评价指标和可视化方法以及如何通过数据集的构建和优化来提高预测准确性。 可解释性方法介绍了 SHAPSHapley Additive exPlanations方法这是一种可解释性机器学习方法用于解释模型预测和特征重要性分析。
