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Updated: Jan 8, 2026

Surrogate Model Development for Digital Experiments in Welding
Published on: March 28, 2025
可解释的机器学习模型和基因表达编程,用于预测火灾暴露的钢筋混凝土梁的动量容量
Pouyan Fakharian1,2, Younes Nouri3, Arezoo Asaad Samani4
1Institute of Research and Development, Duy Tan University, Da Nang, Vietnam.
这项研究引入了基因表达编程和机器学习模型,以准确估计在火灾条件下钢筋混凝土梁的时刻能力,为结构安全提供可靠的预测.
科学领域:
- 结构工程 结构工程
- 计算力学 计算力学 计算力学
- 消防安全工程 消防安全工程
背景情况:
- 钢筋混凝土 (RC) 梁是关键的结构部件.
- 在火灾条件下评估它们的时刻能力对于安全至关重要.
- 现有的方法在火灾场景中可能缺乏准确性或效率.
研究的目的:
- 开发和评估新的计算模型来估计暴露在火中RC光束的时刻容量 (Mr).
- 为了比较基因表达编程 (GEP) 与各种机器学习 (ML) 算法的性能.
主要方法:
- 利用280个样本的数据库进行培训和验证.
- 采用了GEP和ML模型,包括XGBoost,AdaBoost和LightGBM.
- 输入参数包括几何性质,钢筋细节,耐火性和混凝土强度.
- 使用MAE,MSE,RMSE,R2和回归梯度来评估性能.
- 用SHAP分析来确定模型的可解释性.
主要成果:
- GEP和ML模型在预测Mr方面表现出很高的准确性.
- XGBoost表现出卓越的性能,具有最佳的R2和最低的错误率.
- SHAP分析提供了对XGBoost预测有影响力的参数的见解.
结论:
- 拟议的GEP和ML方法提供了准确和可靠的方法来估计在火下RC光束的动量容量.
- 这些计算工具可以帮助钢筋混凝土结构的消防安全设计和评估.
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