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Interpretable machine learning models for predicting probabilistic axial buckling strength of steel circular hollow section members considering discreteness of geometries and material

Auteur(s): (State Key Laboratory of Disaster Reduction in Civil Engineering, Tongji University, Shanghai, China)
ORCID (Department of Architecture and Architectural Engineering, Kyoto University, Kyoto, Japan)
(State Key Laboratory of Disaster Reduction in Civil Engineering, Tongji University, Shanghai, China)
Médium: article de revue
Langue(s): anglais
Publié dans: Advances in Structural Engineering
DOI: 10.1177/13694332241289175
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  • Informations
    sur cette fiche
  • Reference-ID
    10802109
  • Publié(e) le:
    10.11.2024
  • Modifié(e) le:
    10.11.2024
 
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