Электронный каталог НБ БНТУ

Книга (аналит. описание)

Ладных, Ирина Александровна.
Применение алгоритмов машинного обучения для предсказания коэффициентов податливости для связей из композитных материалов, применяемых для деревянных составных элементов = Application of machine learning algorithms to prediction of compliance coefficients for composite bonds used to for timber composite elements / И. А. Ладных // Проблемы современного строительства: сборник научных трудов, Минск, 23 мая 2023 г. / редкол.: В. В. Бондарь, В. Ф. Зверев, Е. А. Козловский. – Минск: БНТУ, 2023. – С. 59-65. – Режим доступа : https://rep.bntu.by/handle/data/138411. – На рус. яз.

Целью данной статьи является рассмотрение возможности практического применения алгоритмов машинного обучения, основанных на классификации для прогнозирования механических свойств связей из композитных материалов и коэффициентов податливости для деревянных конструкций с использованием данных соединений. Кратко представлен обзор литературы по вопросу применения алгоритмов машинного обучения в области прогнозирования механических свойств строительных материалов, в том числе для древесины. В данной статье представлен практический пример реализации алгоритма машинного обучения, основанного на классификации для предсказания механических свойств связей из композитных материалов для соединения деревянных деталей по высоте поперечного сечения и соответствующих им коэффициентов податливости. Анализируются и обсуждаются результаты расчетов, что позволяет выявить практические рекомендации, текущие пробелы в знаниях и предлагаются новые направления для исследований.
The purpose of this article is to consider the possibility of practical application of classification-based machine learning algorithms for predicting the mechanical properties of bonds from composite materials and compliance coefficients for wooden structures using these bonds. A review of the literature on the application of machine learning algorithms in the field of predicting the mechanical properties of building materials, including for wood, is presented. This article presents a practical example of the implementation of a classification-based machine learning algorithm for predicting the mechanical properties of bonds from composite materials for connecting wooden parts along the height of the cross section and their corresponding compliance coefficients. The results of the calculations are analyzed and discussed, which makes it possible to identify practical recommendations, current gaps in knowledge, and suggest new directions for research.

624.011.1

общий = БД Труды научных работников БНТУ : 2023г.
труды сотрудников БНТУ = Научно-исследовательский политехнический институт (НИПИ) : ЦНИИ строительных конструкций
труды сотрудников БНТУ = Строительство. Строительные машины (труды)
общий = МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
общий = КОМПОЗИЦИОННЫЕ МАТЕРИАЛЫ
общий = ДЕРЕВЯННЫЕ СТРОИТЕЛЬНЫЕ КОНСТРУКЦИИ
общий = СТРОИТЕЛЬНЫЕ МАТЕРИАЛЫ
общий = ДЕРЕВЯННЫЕ ДЕТАЛИ