Ce livre présente l'approche des modèles prédictifs basés sur l'apprentissage automatique (ML) dans la conception de matériaux composites pour atteindre les propriétés requises pour certaines applications. ML peut apprendre des données expérimentales existantes obtenues à partir d'un nombre très limité d'expériences et peut ensuite être formé pour trouver des solutions des relations fonctionnelles complexes non linéaires et multidimensionnelles sans aucune hypothèse préalable sur leur nature. Dans ce cas, les modèles ML peuvent apprendre des données expérimentales existantes obtenues à partir de (1) conception composite basée sur diverses propriétés du matériau matriciel et des charges/renforts (2) traitement des matériaux pendant la fabrication (3) relations de propriété. La modélisation de ces relations à l'aide de méthodes ML réduit considérablement le travail expérimental impliqué dans la conception de nouveaux composites, et offre donc une nouvelle voie pour la conception et les propriétés des matériaux. Le livre s'adresse aux étudiants, universitaires et chercheurs qui s'intéressent au domaine de la modélisation et du design composites.
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