前沿融合：机器学习如何重塑智能水泥基复合材料研发范式

在人工智能深度赋能材料科学的浪潮下，机器学习（ML）正成为破解水泥基复合材料复杂性能预测与优化难题的关键利器。其核心价值在于将海量实验与模拟数据转化为可驱动创新的知识体系，显著加速研发周期。

核心技术路径与前沿应用聚焦：

数据驱动材料基因工程： 从材料微观结构到宏观性能（如强度、耐久性）的精确预测，依托于高效的数据预处理、特征工程（如纳米增强案例）及特征选择策略，构建高质量的“材料数据基因库”。

超越传统模型： 课程深入对比线性/多项式回归、决策树等基础模型，并重点剖析集成学习（如随机森林、XGBoost/LightGBM）与支持向量机（SVR）在解决复合材料强非线性力学关系中的优势与应用实例（如力学性能预测）。

深度学习与物理机理融合： 这是当前最前沿方向。

课程详解：

多层感知机（MLP） 处理复合材料回归/分类问题；

物理信息神经网络（PINNs）：将物理定律（如弹簧振动方程）嵌入神经网络，有效解决小样本、机理驱动建模的逆问题，代表材料模拟新范式；

生成对抗网络（GAN）：突破数据瓶颈，用于生成可信的复合材料数据，赋能小样本研究。

模型可信度与可解释性： 应用SHAP值分析等先进方法，深度解读模型决策逻辑，量化特征贡献，提升研究成果的学术说服力与工业落地可信度。

全流程优化与验证： 覆盖从自动化超参数调优（Optuna工具包、网格/随机搜索）、严谨的模型评估（MSE, R², MAE, 交叉验证）到结果可视化呈现的完整闭环。结合PyTorch等工业级工具实现高效建模。

顶刊研究复现与实践： 深度解析并动手复现发表于《Construction and Building Materials》、《Structures》等顶级期刊的ML研究案例，涵盖数据集构建、模型选择（如不同ANN架构对比）、调参与性能评估全流程，打通“数据→模型→论文”转化路径。

契合热点，赋能未来：

课程内容紧密围绕当前材料智能设计的核心需求——处理强非线性、小样本数据、融合物理先验知识、追求模型可解释性。PINNs解决机理嵌入、GAN克服数据稀缺、SHAP提升透明度，均代表了该领域国际前沿的研究热点与解决方案。掌握这些技术，意味着掌握利用ML加速高性能、多功能智能水泥基复合材料发现、设计与优化的关键能力。

机器学习在智能水泥基复合材料中的应用与实践（👈速览全文）

通过系统学习从经典ML到深度/物理启发模型的全栈技术，结合顶级研究案例的实战解析，研究者将显著提升在数据驱动的智能复合材料设计与性能预测方面的核心竞争力，把握材料研发智能化转型的机遇。