基于混合元启发式方法预测碳纤维增强聚合物-钢的粘结强度
为了修复钢结构，碳纤维增强聚合物层合板被广泛使用。和钢之间的粘结强度以及的机械特性通常对最终强化效果至关重要。然而，-钢界面处的粘结行为极其复杂，有几个潜在的破坏源，因此很难预测增强型钢结构的稳定性。在此特定情况下，使用混合随机森林方法对收集的单剪切实验数据开发了有效的技术，以预测的。使用优化器、算术优化算法和改进的算术优化算法来调整超参数。本文结合Aquila优化器开发了，以克服其不足。当每个算法的训练、测试和数据收集阶段并行执行时，结果都非常出色。所提出的方法是首选方法，而其他方法在界面预测方面也是可靠的，这是通过使用不同的分析方面（如不同的误差标准、泰勒图、不确定度分析、分散指数分析和误差分布）评估既定设计来确定的。

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