Investigating Deep Learning-Based Stress Prediction in Particulate Polymer Composites Using Multiple Quality Measures DOI
Sristi Gupta, T. Mukhopadhyay, Divyesh Varade

и другие.

Springer proceedings in physics, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 101 - 107

Опубликована: Янв. 1, 2024

Язык: Английский

Deep learning-based semantic segmentation for morphological fractography DOI
Keke Tang, Peng Zhang,

Yindun Zhao

и другие.

Engineering Fracture Mechanics, Год журнала: 2024, Номер 303, С. 110149 - 110149

Опубликована: Май 8, 2024

Язык: Английский

Процитировано

11

Machine learning-based fatigue life prediction of lamellar titanium alloys: A microstructural perspective DOI
Y. Zhao, Yujie Xiang, Keke Tang

и другие.

Engineering Fracture Mechanics, Год журнала: 2024, Номер 303, С. 110106 - 110106

Опубликована: Апрель 24, 2024

Язык: Английский

Процитировано

10

Design and Kinematic Analysis of Origami Honeycomb Metamaterials with One-DOF Radial Motion DOI
Haojie Huang, Jinlong Jiang,

Yongquan Li

и другие.

Thin-Walled Structures, Год журнала: 2025, Номер unknown, С. 112978 - 112978

Опубликована: Янв. 1, 2025

Язык: Английский

Процитировано

2

A novel framework to predict transversal and shear parameters of unidirectional composites by combining experimental, numerical and machine learning methods DOI Creative Commons

Siqi Cheng,

Xiaoyu Wang, Yuxuan Gao

и другие.

Polymer Composites, Год журнала: 2025, Номер unknown

Опубликована: Янв. 25, 2025

Abstract This work presents a new method to predict the transversal and shear properties of unidirectional composites (UD) through combining experimental, numerical machine learning methods. The experimental results proved complexity difficulty explaining primary factors affecting mechanical UD. representative unit cell model was then created generate 500 virtual samples for learning. show that back propagation neural network (BP) is most suitable predicting UD, with an accuracy 98% within 2% error. minimum mean square absolute errors are 1.09E‐3 1.15E‐5, respectively. It interface has significant influences on all UD modulus composite in 12 directions (G c ) affected by input parameters optimized BP model. Due wide coverage data, proposed universal can be adopted made from different kinds fibers. Highlights Interface composites. Shear along intricated. Machine Specific beneficial improve predicted accuracy.

Язык: Английский

Процитировано

1

Multimodal Data Fusion Enhanced Deep Learning Prediction of Crack Path Segmentation in CFRP Composites DOI
Peng Zhang, Keke Tang, Guangxu Chen

и другие.

Composites Science and Technology, Год журнала: 2024, Номер 257, С. 110812 - 110812

Опубликована: Авг. 13, 2024

Язык: Английский

Процитировано

9

A machine learning strategy for enhancing the strength and toughness in metal matrix composites DOI
Zhiyan Zhong, Jun An, Dian Wu

и другие.

International Journal of Mechanical Sciences, Год журнала: 2024, Номер 281, С. 109550 - 109550

Опубликована: Июль 8, 2024

Язык: Английский

Процитировано

8

Integrating analytical and machine learning methods for investigating nonlinear bending and post-buckling behavior of 3D-printed auxetic tubes DOI
Fatemeh Ghasemi, Erfan Salari,

Arshia Salari

и другие.

Engineering With Computers, Год журнала: 2024, Номер unknown

Опубликована: Дек. 15, 2024

Язык: Английский

Процитировано

4

A generalizable framework of solution-guided machine learning with application to nanoindentation of free-standing thin films DOI
Ruijin Wang, Tianquan Ying, Chen Yang

и другие.

Thin-Walled Structures, Год журнала: 2024, Номер 200, С. 111984 - 111984

Опубликована: Май 7, 2024

Язык: Английский

Процитировано

3

A GAN-based stepwise full-field mechanical prediction model for architected metamaterials DOI
Yujie Xiang, Jixin Hou, Xianyan Chen

и другие.

International Journal of Mechanical Sciences, Год журнала: 2024, Номер 284, С. 109771 - 109771

Опубликована: Окт. 8, 2024

Язык: Английский

Процитировано

3

Inverse design of programmable shape-morphing kirigami structures DOI Creative Commons

Xiaoyuan Ying,

Dilum Fernando, Marcelo A. Dias

и другие.

International Journal of Mechanical Sciences, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 109840 - 109840

Опубликована: Ноя. 1, 2024

Язык: Английский

Процитировано

3