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基于Python機器學(xué)習(xí)的大氣環(huán)境下材料失效數(shù)據(jù)分析

發(fā)布時間:2020-12-23 14:53
  改善材料的耐候性,預(yù)測材料在自然環(huán)境下的失效時間,從而保證工程的安全性和高效性,一直是材料失效研究的重要課題。而將機器學(xué)習(xí)技術(shù)與材料失效研究相結(jié)合是順應(yīng)時代發(fā)展需求的研究熱點,本文綜述了機器學(xué)習(xí)在材料失效研究中的應(yīng)用現(xiàn)狀,總結(jié)了利用機器學(xué)習(xí)算法對材料失效數(shù)據(jù)進行分析的一般步驟和方法,探討了大氣環(huán)境下材料失效與其實際使用環(huán)境之間的關(guān)系,從宏觀數(shù)據(jù)的角度研究了不同環(huán)境因素對材料失效的影響。將易學(xué)易用、且具有開源的代碼生態(tài)和眾多成熟的集成模型的Python作為計算工具為材料學(xué)研究提供幫助已逐漸成為一種趨勢。本文首先使用Python中集成的Extra Trees算法對不同大氣環(huán)境下高分子材料試樣在實際暴露實驗過程中收集的材料性能參數(shù)(PC試樣的力學(xué)性能和聚酯涂層的光澤度)、氣候環(huán)境參數(shù)(溫度、濕度、輻照、降雨量和降雨時長等)和污染物環(huán)境參數(shù)(硫酸鹽化速率、海鹽粒子和降塵量等)進行環(huán)境因素影響量化分析,篩選出對相應(yīng)性能影響較大的因素,然后通過多層感知機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立模型對材料的耐候性進評價,降低求解難度的同時增加結(jié)果的準確性。分析結(jié)果表明:一.Extra Trees算法可以應(yīng)用在環(huán)境因素對涂層... 

【文章來源】:機械科學(xué)研究總院北京市

【文章頁數(shù)】:127 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于Python機器學(xué)習(xí)的大氣環(huán)境下材料失效數(shù)據(jù)分析


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【參考文獻】:
期刊論文
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[7]腐蝕領(lǐng)域中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用進展[J]. 王海濤,韓恩厚,柯偉.  腐蝕科學(xué)與防護技術(shù). 2004(03)
[8]基于分形的金屬材料海水腐蝕形貌圖像分析診斷系統(tǒng)[J]. 王守琰,宋詩哲.  金屬學(xué)報. 2004(01)
[9]我國材料自然環(huán)境腐蝕數(shù)據(jù)處理研究進展[J]. 宋詩哲,王光雍,王守琰.  中國腐蝕與防護學(xué)報. 2003(01)
[10]大氣環(huán)境中涂層下金屬的腐蝕和涂層的失效[J]. 徐永祥,嚴川偉,高延敏,曹楚南.  中國腐蝕與防護學(xué)報. 2002(04)



本文編號:2933898

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