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标题
Predicting the effect of voids generated during RTM on the low-velocity impact behaviour by machine learning-based surrogate models
通过基于机器学习的代理模型预测RTM过程中产生的空隙对低速冲击行为的影响
相关领域
超参数 超参数优化 计算机科学 回归 随机森林 替代模型 机器学习 回归分析 过程（计算） 人工智能 网格 学习迁移 流离失所（心理学） 数据挖掘 支持向量机 数学 统计 几何学 心理学 操作系统 心理治疗师
网址
https://doi.org/10.1016/j.compositesb.2023.110790
AI链接 mondragon.edudoi.org
DOI
10.1016/j.compositesb.2023.110790 doi
其它 期刊：Composites Part B Engineering
作者：Julen Mendikute; M. Baskaran; Iñigo Llavori; Ekhi Zugasti; L. Aretxabaleta; et al
出版日期：2023-05-03
求助人
沐雨疏桐 在 2025-12-27 15:37:27 发布自吉林，悬赏 10 积分
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