Agung Nugraha

AI框架实现高性能混凝土高效部分逆向设计

研究人员开发了一种新颖的合作神经网络（CoNN）框架，以应对高性能混凝土（HPC）部分逆向设计的复杂挑战。这种由AI驱动的方法将一个插补模型与一个代理强度预测器相结合，能够在一次迭代中生成有效且性能一致的混凝土配合比。与自动编码器和高斯过程贝叶斯推理等现有模型相比，该方法显著提高了强度一致性，均方误差降低了高达60%。该应用展示了AI在混凝土科学中用于约束感知混合生成的有效且准确的方法。