Stochastic integrated machine learning based multiscale approach for the prediction of the thermal conductivity in carbon nanotube reinforced polymeric composites
We present a stochastic integrated machine learning based multiscale approach for the prediction of the macroscopic thermal conductivity in carbon nanotube reinforced polymeric composites (CNT-PCs). Seven types of machine learning models are exploited, namely Multivariate Adaptive Regression Splines...
Uloženo v:
| Vydáno v: | Composites science and technology Ročník 224; s. 109425 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
Barking
Elsevier Ltd
16.06.2022
Elsevier BV |
| Témata: | |
| ISSN: | 0266-3538, 1879-1050 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!