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基于机器学习算法的夹层玻璃冲击破坏预测模型研究

孟嫣然 王星尔 杨健 徐涵 岳峰

无机材料学报2021，Vol.36Issue(1)：61-68,8.
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无机材料学报2021，Vol.36Issue(1)：61-68,8.DOI:10.15541/jim20200187

基于机器学习算法的夹层玻璃冲击破坏预测模型研究

Research on Machine Learning Based Model for Predicting the Impact Status of Laminated Glass

孟嫣然 1王星尔 2杨健 3徐涵 1岳峰2

作者信息

  • 1. 上海交通大学 船舶海洋与建筑工程学院, 上海 200240
  • 2. 上海交通大学 海洋工程国家重点实验室, 上海 200240
  • 3. 上海交通大学 船舶海洋与建筑工程学院, 上海市公共建筑和基础设施数字化运维重点实验室, 上海 200240
  • 折叠

摘要

关键词

夹层玻璃/冲击破坏/机器学习/核极限学习机

分类

化学化工

引用本文复制引用

孟嫣然,王星尔,杨健,徐涵,岳峰..基于机器学习算法的夹层玻璃冲击破坏预测模型研究[J].无机材料学报,2021,36(1):61-68,8.

基金项目

国家重点研发计划 (2017YFC0806100) （2017YFC0806100）

国家自然科学基金(51908352) （51908352）

冲击与安全工程教育重点实验室(宁波大学)开放课题(CJ201906) （宁波大学）

无机材料学报

OA北大核心CSCDCSTPCDSCI

1000-324X

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