MACHINE LEARNING-BASED PREDICTIVE MODELLING OF LAMINATED COMPOSITES
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27230%2F25%3A10259132" target="_blank" >RIV/61989100:27230/25:10259132 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://www.mmscience.eu/journal/issues/march-2025/articles" target="_blank" >https://www.mmscience.eu/journal/issues/march-2025/articles</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.17973/MMSJ.2025_03_2025007" target="_blank" >10.17973/MMSJ.2025_03_2025007</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
MACHINE LEARNING-BASED PREDICTIVE MODELLING OF LAMINATED COMPOSITES
Popis výsledku v původním jazyce
Laminated composite plates and shells are widely used in aerospace, marine, and automotive industries. Their structural response can be tuned by modifying the stacking sequence, but accurate modelling requires computationally expensive finite element (FE) analysis. This study develops machine learning-based predictive models as surrogates for FE analysis to predict the first natural frequency of laminated composites. Two problems are considered, a 2-variable low-dimensional (LD) problem and a 16-variable high-dimensional (HD) problem. Six machine learning models were trained and evaluated. For the LD problem, support vector regression (SVR) performed best (R² = 0.9972, MSE = 0.0097). For the HD problem, Gaussian process regression (GPR) outperformed others (R² = 1.000, MSE ≪ 0.0001), effectively handling complex nonlinearities. The results highlight SVR’s suitability for simpler cases and GPR’s superior predictive accuracy for high-dimensional design spaces.
Název v anglickém jazyce
MACHINE LEARNING-BASED PREDICTIVE MODELLING OF LAMINATED COMPOSITES
Popis výsledku anglicky
Laminated composite plates and shells are widely used in aerospace, marine, and automotive industries. Their structural response can be tuned by modifying the stacking sequence, but accurate modelling requires computationally expensive finite element (FE) analysis. This study develops machine learning-based predictive models as surrogates for FE analysis to predict the first natural frequency of laminated composites. Two problems are considered, a 2-variable low-dimensional (LD) problem and a 16-variable high-dimensional (HD) problem. Six machine learning models were trained and evaluated. For the LD problem, support vector regression (SVR) performed best (R² = 0.9972, MSE = 0.0097). For the HD problem, Gaussian process regression (GPR) outperformed others (R² = 1.000, MSE ≪ 0.0001), effectively handling complex nonlinearities. The results highlight SVR’s suitability for simpler cases and GPR’s superior predictive accuracy for high-dimensional design spaces.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
20301 - Mechanical engineering
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2025
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
MM Science Journal
ISSN
1803-1269
e-ISSN
—
Svazek periodika
2025-March
Číslo periodika v rámci svazku
1
Stát vydavatele periodika
CZ - Česká republika
Počet stran výsledku
7
Strana od-do
8169-8175
Kód UT WoS článku
001435394500001
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-105000040676