基于机器学习算法的夹层玻璃冲击破坏预测模型研究

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在诸如风致飞射物撞击等刚体冲击作用下,建筑夹层玻璃因自身脆性特征极易破坏。针对这个问题提出了在刚体冲击下夹层玻璃破坏状态的预测方法,综合考虑了玻璃构型、中间胶层、支撑条件及尺寸等多种设计参数。首先针对多类夹层玻璃进行往复刚体冲击试验,建立567组PVB及210组SGP的两种不同中间胶层的夹层玻璃试验数据库;随后基于鲸鱼优化下的核极限学习机(WOA-KELM)机器学习算法,建立夹层玻璃破坏状态的预测模型,并与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)及最小二乘支持向量机(Least
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