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基于机器学习的预测模型，用于充满混凝土的双皮管柱
本文旨在使用最全面和最新的数据库开发一个独特的人工神经网络（ANN）的方程以及基于MATLAB和PYTHON的图形用户界面（GUI），以预先指示轴向填充的混凝土混凝土填充的混凝土混凝土填充的混凝土填充混凝土填充的双层皮肤管（CFDST）短材料和湿润的柱子，并用正常的材料和高音材料材料。使用1721组数据训练和测试了两种机器学习（ML）方法，它们是ANN和极端梯度提升（XGBOOST），其中129种从实验研究中收集了129个，而有限元（FE）模拟产生了1592个。通过将其预测与实验和FE结果进行比较，评估了开发的ML模型的准确性。为了证明每个参数对预测结果的影响，使用了Shapley添加说明（SHAP）方法。开发的ML模型还用于进行参数研究，以检查几何和材料参数对预测结果的影响。将ML模型的准确性和所提出的基于ANN的方程式预测CFDST列的最终轴向容量的准确性与六种设计方法的轴向容量进行了比较。提出了一个数值示例，以使用拟议的基于ANN的方程来说明CFDST列的设计过程。结果表明，ANN模型在看不见的数据上的性能要比XGBoost模型更好，该模型的XGBoost模型在测试集中均均方根误差较低。结果还表明，在预测准确性方面，ML模型和提出的基于ANN的方程优于其他设计模型。
2024 年毕业典礼报告
1. 关于我们 02 2. 院长寄语 04 3. 董事会 学院职员 印度理工学院印多尔分校参议院成员 , , 07 4. 奖牌获得者和毕业生 14 5. 排名 36 6. 37 教职员工 7. 行政部门和招聘小组 40 8. 财务和会计 43 9. 研究与开发 (R&D) 46 10. 国际关系 53 11. 校友和公司关系 (ACR) 64 12. 教育推广 69 13. 印度理工学院印多尔分校采用政府。加金达中学 72 14. 创客空间 74 15. 基础设施发展办公室 77 16. 学生事务 85 17. 印度理工学院印多尔分校培训与就业中心 93 18. 宿舍 98 19. 中央餐饮设施 101 20. Ek Bharat Shreshtha Bharat 108 21. 印度理工学院印多尔分校新闻 111 22. 学院活动和职能 116 23. Rajbhasha Samiti 129 24. 学院设施 • 学习资源中心 134 健康中心 137 • 中央车间 138 • 25. 院系简介 天文学、天体物理学和空间工程系 140 • 生物科学和生物医学工程系 142 • 化学工程系 144 • 土木工程系 145 • 计算机科学与工程系 147 • 电气工程系 149 • 机械工程系151 • 冶金工程与材料科学系 153 • 物理系 155 • • 化学系 157 数学系 159 • 人文与社会科学学院 161 • 26. 中心简介 创业教育与发展中心（CEED） 163 • r 精密仪器中心（SIC） 165 • r 先进电子中心（CAE） 170 • • 计算机与信息技术中心（CITC） 176 IITI Drishti CPS 基金会 177 • 印度科学知识系统中心（CISKS） 182 r • 未来国防与空间技术中心（CFDST） 184 r • r 农村发展与技术中心（CRDT） 180 • JP Narayan 国家人文卓越中心 197 • DST-政策研究中心 200 •