深耕中国28载 共探镍业可持续发展路径与合作新机遇

国际镍协会是在镍科学与毒理学研究、镍的市场发展与应用推广、镍的公共政策与法规、工业卫生与化学品管理方面具有专业知识的协会；也是代表镍生产商的全球性协会。凭借对镍及其化合物的风险特征和市场的深刻

机器学习算法在钢结构制造公司生产周期估算中的应用

1 前言 准确预测生产周期能够带来诸多益处，包括资源的有效利用、成本降低以及客户满意度的提高。它还能避免订单交付的延误。因此，估算生产周期对于企业来说非常重要。用于估算生产时间的方法之一

机器学习模型的现状、局限性及未来方向

1 前言 尽管机器学习模型在估计结构响应方面表现出极高的准确性，但仍有若干因素限制了其在专业工程实践中的应用，这些因素包括数据可用性、模型可靠性、可解释性、与传统设计方法的集成以及土地监

提升机器学习的可解释性：概念、方法及在结构工程中的应用

1 前言 机器学习中的可解释性是指模型能够清晰地展示其决策过程，从而确保人类能够理解其预测结果。与传统无法解释的黑箱模型不同（其内部计算过程难以理解），可解释的机器学习技术旨在揭示输入特

海上风电装置的高效焊接技术开发

1 前言 东日本大地震以后，日本国内的能源政策发生变化，对新型能源的可再生能源的期待不断升高。其中海上风力发电是特别受到关注的一项可再生能源技术。欧洲各国为了摆脱面临的能源危机，发表了大

有限元方法在钢结构建筑结构优化中的应用

1 前言 近年来，有限元方法和人工智能领域的最新发展带来了更为精确、基于数据的方法，用于预测钢结构建筑中的横向扭转屈曲（LTB）、弹性与非弹性屈曲以及稳定性失效模式。一些研究表明，人工神

提高金属积层造形品质量的热等静压法处理介绍

1 前言 金属积层造形以其独特的造形原理，可以制造现有机械加工和铸造法难于制造形状的制品。这些制品具有轻量化形状、部件一体化形状以及复杂流路形状，是设计者理想的高形状自由度、高附加值的部

可用于钢结构设计的监督机器学习算法介绍

本文聚焦监督机器学习算法在钢结构设计中的应用，包括回归算法（线性回归、多项式回归、套索回归、岭回归、逻辑回归）、决策树、随机森林、支持向量机、人工神经网络（如前馈网络、CNN、RNN）、K-最

利用动态回复和再结晶模型逆解析研究双相不锈钢流变应力

1 前言 材料热加工时的流变应力是材料的一个最重要的特性。流变应力一般用压缩试验求得。压缩试验求得的流变应力含有热加工时发生的内-外部热传导、摩擦拘束、加工发生热等因素的影响。因此，为了

电动汽车用磁性材料的技术发展动向

1 前言 在世界各国努力实现碳中和的背景下，汽车的电动化进程将不断加快。在汽车电动化过程中，磁性材料起作用的范围很广。驱动系统、动力转向装置中的各种电机、交流发电机、扼流圈以及各种传感器