物理指导的机器学习与早期耐久性指纹用于GFRP长期评估

Key Points

• 耐久性指纹的出现与机器学习应用有关，提高评估精度。
• 关键证据表明，机器学习可以显著改善对GFRP持久性的理解，提出了一种材料评估的新方法。
• 本分析使用物理指导的方法论，使对GFRP在不同条件下长期表现的深入见解成为可能。
• 可以实现更可靠的长期评估，但仍需进一步的实地验证以确保更广泛的适用性。