304am永利集团冯闯教授团队在国际权威学术期刊《Composite Structures》（中科院一区TOP期刊，IF=6.603）上发表题为“Machine learning prediction of 28-day compressive strength of CNT cement composites with considering size effects”的研究论文。2021级硕士研究生杨金龙为该论文的第一作者，冯闯教授为通讯作者，304am永利集团为第一署名单位。

准确预知水泥基复合材料的抗压强度，在土木工程领域中具有重要的意义，而无论是传统建模还是实验方法，都难以捕捉水泥复合材料强度与众多影响因素之间的复杂关系。这项工作采用随机森林、AutoGluon和人工神经网络来预测碳纳米管增强水泥复合材料的28天抗压强度，其中考虑了试样的尺寸效应的影响。 此外，这项工作引入了高斯分布函数来解释碳纳米管维度的分布。并且提出了一种自适应训练策略来提高机器学习模型的性能。发现样本大小对碳纳米管增强水泥复合材料的28天抗压强度有显著影响。结果表明神经网络具有最佳性能，但它需要大量的经验和计算。相比之下，AutoGluon表现出更高的效率和灵活性，并具有令人满意的预测结果。

据悉，杨金龙同学在冯闯教授的悉心指导下、学院领导的关怀下，硕士一年半期间，不仅发表一篇高水平文章，参加互联网+大赛获得江苏省三等奖，并且积极参与学院各项活动。作为研究生第三党支部副书记及土研2102班班长，能认真完成学院党委布置的各项工作任务，在全院研究生中起到了良好的激励与示范作用。

文章在线网址：https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2023.116713

作者：304am永利集团；审核：张涛、杨会峰