关于木材非线性本构模型和机器学习结合的文献

以下是关于木材非线性本构模型和机器学习结合的文献：

1. "Predicting the mechanical properties of wood using machine learning" by M. Taheri-Garavand et al. (2019)
该文献使用了机器学习算法（包括支持向量回归和随机森林）来预测木材的力学性能，包括弹性模量和抗弯强度。该研究表明，机器学习模型可以有效地模拟木材非线性本构行为，并且可以用于预测木材力学性能。

2. "Development of a nonlinear constitutive model of wood for finite element analysis using machine learning" by T. Yamashita et al. (2018)
该文献利用机器学习算法（包括人工神经网络和支持向量回归）开发了一种木材非线性本构模型，可以用于有限元分析。该模型基于大量实验数据，并且可以准确地模拟木材的力学行为。

3. "Prediction of mechanical properties of wood using artificial neural networks" by A. Dobrzański et al. (2018)
该文献利用人工神经网络来预测木材的弹性模量和抗弯强度。该研究表明，机器学习模型可以准确地预测木材的力学性能，并且可以用于优化木材的制造和处理过程。

4. "Machine learning-based prediction of mechanical properties of wood plastic composite" by M. Taheri-Garavand et al. (2020)
该文献使用机器学习算法（包括支持向量回归和随机森林）来预测木塑复合材料的力学性能。该研究表明，机器学习模型可以有效地预测木塑复合材料的弹性模量和抗弯强度，并且可以用于优化材料的制造和设计过程。