本發明屬于復合材料檢測技術領域,公開了一種基于決策樹模型的纖維絲性能檢測方法及系統;在有限元仿真軟件中建模仿真,獲取用于模型訓練與測試的數據;在模型訓練前對原始數據進行特征選擇,實現數據降維;根據要預測的對象編程建立決策樹模型,調節參數得到最佳預測模型。本發明采用機器學習中的決策樹回歸模型建立了纖維單絲性質與復合材料整體宏觀參數之間的聯系,模型訓練與測試數據均來自Abaqus仿真實驗,為避免過擬合出現,本發明在模型訓練之前采用L1范數方法進行特征選擇。經過參數調節和模型選擇,得到有較好的泛化性能的模型,用于纖維絲縱向彈性模量、橫向彈性模量和泊松比的預測。
聲明:
“基于決策樹模型的纖維絲性能檢測方法及系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)