Machine Learning Applied to Composite Materials
Táto kniha predstavuje prístup prediktívnych modelov založených na strojovom učení (ML) pri navrhovaní kompozitných materiálov na dosiahnutie požadovaných vlastností pre určité aplikácie.
ML sa dokáže učiť z existujúcich experimentálnych údajov získaných z veľmi obmedzeného počtu experimentov a následne sa dá trénovať na hľadanie riešení zložitých nelineárnych, viacrozmerných funkčných vzťahov bez akýchkoľvek predchádzajúcich predpokladov o ich povahe. V tomto prípade sa ML modely môžu učiť z existujúcich experimentálnych údajov získaných z (1) návrhu kompozitu na základe rôznych vlastností matricového materiálu a plnív/výstuh (2) spracovania materiálu počas výroby (3) vzťahov vlastností.
Modelovanie týchto vzťahov pomocou ML metód výrazne znižuje experimentálnu prácu spojenú s návrhom nových kompozitov, a preto ponúka novú cestu pre návrh materiálov a ich vlastností. Kniha je určená študentom, vedeckým a výskumným pracovníkom, ktorí sa zaujímajú o oblasť modelovania a navrhovania materiálových kompozitov.
