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公开(公告)号：CN117577241A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311600473.0
申请日：2023-11-27
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习预测磷酸镁水泥基复合材料抗压强度的方法，首先对现有磷酸镁水泥基复合材料抗压强度试验数据进行搜集整理，制备多组磷酸镁水泥基复合材料样本并进行抗压强度试验，获得尽可能多的样本数据；将所有样本数据随机分割为训练数据集和测试数据集；建立五种机器学习模型，模型的输入参数包括每组磷酸镁水泥基复合材料的各组分占比、原料类型、试件尺寸等共计18个，输出参数为立方体抗压强度(CCS)；将数据代入到建立的五种机器学习模型中，根据输入的设计参数得到预测强度。具有良好的预测精度，取代了传统的通过大量浇筑养护试验来测定最佳配合比和抗压强度的方法，节省了大量的人力物力。
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