Optimization of Neural Network architecture and derivation of closed-form equation to predict ultimate load of functionally graded material plate
Notice bibliographique
Résumé
Functionally Graded Material (FGM) plate is a complicated structure with complex allocation of spatially changing proportions of ceramic and metal within the matter. Various analytical and numerical methods have been applied with a view to evaluating the critical load of FGM plate. However, these conventional methods struggle when the computational complexity is significant, which represents an obstacle to incorporation with other advanced techniques where computational power is required (e.g. optimization or random simulations). The Neural Network (NNet) model has been successfully applied to resolve this issue. However, the conventional NNet requires proper configuration to take advantage of the model, and thus, careful parameter tuning is required. Furthermore, the NNet is typically a “black box,” where the prediction mechanism is hidden. This paper establishes an optimized architecture for NNet, with parametric study of the model’s hyperparameters. Variance propagation is also applied to observe the variation of the model’s performance on random sub-databases splintered from the database. To this end, the explicit expression of the trained NNet model is provided after mathematically deploying the hidden algebra behind an NNet prediction. The developed model has very promising evaluation metrics: R 2 , MAE, and RMSE on the test set are 0.999925, 0.067516, and 0.146438, respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».