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...

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Veröffentlicht in:Composites science and technology Jg. 224; S. 109425
Hauptverfasser: Liu, Bokai, Vu-Bac, Nam, Zhuang, Xiaoying, Fu, Xiaolong, Rabczuk, Timon
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Barking Elsevier Ltd 16.06.2022
Elsevier BV
Schlagworte:
ISSN:0266-3538, 1879-1050
Online-Zugang:Volltext
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