Prediction of fracture toughness in fibre-reinforced concrete, mortar, and rocks using various machine learning techniques

•Twenty Machine Learning (ML) algorithms implemented in Python software to predict fracture load and fracture toughness in three modes.•For fracture load, the algorithms of XGBoost, BRegressor, GBM, ERTRegressor (mode I), XGBoost, GBM, ETRegressor, ERTRegressor (mode II), and BRegressor, GBM, ETRegr...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Engineering fracture mechanics Jg. 276; S. 108914
Hauptverfasser:	Dehestani, A., Kazemi, F., Abdi, R., Nitka, M.
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier Ltd 01.12.2022
Schlagworte:	Data-driven techniques Fracture load Fracture toughness Machine learning algorithm Prediction model Supervised learning Data-driven techniques Fracture load Supervised learning Machine learning algorithm Prediction model Fracture toughness
ISSN:	0013-7944, 1873-7315
Online-Zugang:	Volltext
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