华东理工大学Composites Communications: 机器学习用于预测MXene基复合材料的机械性能
纳米人
2025-10-13 11:54
文章摘要
本研究针对MXene/纳米纤维素复合气凝胶压缩力学性能难以通过实验全面优化的问题,采用机器学习方法预测其力学性能。研究团队基于34组Ti3C2 MXene数据,训练了人工神经网络、支持向量机和随机森林三种算法,发现人工神经网络最能有效拟合非线性特征。研究表明Ti3C2相对含量是影响压缩模量的关键因素,通过参数优化实现了29 kPa的最大压缩模量。这项工作为机器学习预测复合材料力学性能提供了有效方法。
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