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Machine learning with data augmentation for UHPC blast response
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AI
DOI：10.1016/j.cie.2026.112093.png)
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摘要
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• 提出了一种系统性的数据增强与机器学习框架，用于在有限实验数据下预测UHPC梁的爆炸响应。• 基于Kriging代理模型的增强与梯度提升回归器相结合，在所有配置中实现了最佳预测性能。• 基于SHAP的可解释性分析结合独立验证，确认了在多个模型架构中物理上一致的特性重要性排序。
Keyword:
UHPC
blast response
data augmentation
machine learning
Kriging surrogate model
