• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Database of tensile test results of carbon fibers impregnated with thermoplastic polymer.
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
14 мая 2026 г.
<a>Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026
Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).
14 мая 2026 г.
«Физика - это то, на чем строится мир»
Стипендиат Фонда Владимира Потанина физик Нина Джанаева занимается исследованиями в области нанофотоники. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» она рассказала о наноколодцах, научной интуиции и пользе физики для приготовления слоек с кремом франжипан.
13 мая 2026 г.
Исследователи Вышки - о бездомности, психологии смысла, курении и правах пациентов
В конце апреля в культурном центре Community состоялся третий полуфинал девятого сезона «Научных боев». Четыре исследователя пробирались через импровизированные джунгли социальных проблем, медицинских прав и психологических лабиринтов. У каждого было 10 минут, никаких презентаций — только реквизит, харизма и истории, от которых захватывало дух.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Database of tensile test results of carbon fibers impregnated with thermoplastic polymer.

Scientific data. 2026.
Лазарев М. В., Деркач Д. А., Ратников Ф. Д.
В печати

В данном исследовании представлен исчерпывающий набор экспериментальных данных, направленных на выявление механизмов и закономерностей, определяющих деформационное поведение композитов, армированных непрерывными углеродными волокнами (УВ) на основе термопластичных полимеров. В работе описаны методы извлечения данных, которые впоследствии могут быть использованы для оптимизации механических свойств таких структур с помощью моделей нейронных сетей. В данной статье рассматривается термопластичный полимер полисульфон (ПСУ) марки Ultrason S 2010, который использовался в качестве матричного материала для композитов, а в качестве армирующих волокон использовались высокопрочные волокна Toray T700SC. Образцы композита в виде стержней диаметром 1 мм были получены путем пропитки волокон раствором полисульфона в N-метил-2-пирролидоне с последующим удалением растворителя. Собранный набор данных содержит более 600 результатов испытаний на растяжение, включая диаграммы нагрузка-деформация для различных условий испытаний, данные о механизмах разрушения образцов и изображения микроструктуры образцов в поперечном и продольном сечениях, полученные с помощью сканирующего электронного микроскопа (СЭМ). Этот набор данных будет полезен для разработки моделей машинного обучения.

Язык: английский
Полный текст
Ключевые слова: carbon fiberscomposite materialsкомпозитный материалDatasetMachine LearningдатасетМашинное обучение (ML/DL)
Похожие публикации
Machine Learning Methods for Fast Evaluation of Static IR Drop Effect
Solovyev Roman A., Telpukhov Dmitry, Shafeev I. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 3 Article 169
Добавлено: 3 мая 2026 г.
Analytical review of methods for identifying emotions in text data
Двойникова А. А., Verkholyak O., Karpov A., CEUR Workshop Proceedings 2020 Vol. 2552 P. 8–21
Добавлено: 24 апреля 2026 г.
Machine Learning Approach to Anticancer Activity Prediction of Transition-Metal Complexes Based on a Large-Scale Experimental Database
Krasnov L., Malikov D., Kiseleva M. и др., Journal of Medicinal Chemistry 2026 Vol. 69 No. 8 P. 8838–8851
Добавлено: 23 апреля 2026 г.
Synthesis and Properties of a Composite Material Based on Polyethylene, Bismuth Oxide, and Boron Carbide
Pavlenko V. I., Bondarenko G.G., Cherkashina N. I. и др., Inorganic Materials: Applied Research 2026 Vol. 17 No. 2 P. 276–282
Добавлено: 9 апреля 2026 г.
Decision-Making in Computational Intelligence-Based Systems: New Approaches, Methods, and Applications
Cham: Springer, 2026.
This book delivers actionable insights through 21 peer-reviewed chapters featuring new methods, models, and applications based on computational intelligence. Discover cutting-edge tools to support smart, efficient decision-making in complex, real-world scenarios. Organized into three parts—prescriptive analytics, soft computing models, and practical case studies—it spans domains such as healthcare, energy, mobility, finance, and public services. Readers ...
Добавлено: 17 марта 2026 г.
Tackling the challenge of ML-assisted antibacterial activity prediction: One step closer to controlled quaternary ammonium compounds design via neural networks model
Ilin E., Frolov N., Seferyan M. и др., Bioorganic Chemistry 2025 Vol. 167 Article 109175
The ongoing rise of resistant bacterial pathogens poses a significant threat to current antibacterials' effectiveness putting millions of people's lives at risk. However, modern machine learning (ML) tools promise to tip the scales in the never-ending development of antimicrobial agents' pipelines. Herein we present a novel approach for quaternary ammonium compounds (QACs) antibacterial activity prediction ...
Добавлено: 16 марта 2026 г.
POPULATION AND WORKPLACES ESTIMATION USING MACHINE LEARNING AND OPEN DATA SOURCES
Kiselev G., Прохоров А. В., Journal of Mathematical Sciences. Vol. 295, No. 2, December, 2025. Mathematical Modeling and AI for Traffic Flows on Networks and Related Topics 2025 No. 295 P. 185–196
Добавлено: 12 марта 2026 г.
Semi-automatic annotation of brain vessels in magnetic resonance angiography images
Bernadotte A, Elfimov N., Menshikov I., Scientific data 2025 Vol. 13 No. 41
Добавлено: 25 февраля 2026 г.
Compression-Induced Lattice Tilting Quenches Ion Migration at Metal Halide Perovskite Grain Boundaries: A Machine Learning Molecular Dynamics Study
Mikhail R. Samatov, Лю Д., Emir S. Amirov и др., The Journal of Physical Chemistry Letters 2025 Vol. 16 No. 51 P. 13068–13074
Добавлено: 20 декабря 2025 г.
Proceedings of The Fifth France's International Conference on Complex Systems (FRCCS 2025)
Springer, 2025.
This volume gathers the peer-reviewed proceedings of the Fifth France's International Conference on Complex Systems (FRCCS 2025), held in Bordeaux, France. FRCCS has become a key interdisciplinary venue for researchers and practitioners exploring the theory, modeling, and applications of complex systems. The book covers a broad range of topics, including network science, dynamical systems, data mining, ...
Добавлено: 8 декабря 2025 г.
CIKM '25: Proceedings of the 34th ACM International Conference on Information and Knowledge Management
ACM, 2025.
Добавлено: 16 ноября 2025 г.
Development the reinforcement learning model for sources identification of H2S industrial emissions
Кычкин А. В., Черницин И. А., Викентьева О. Л., , in: 2025 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).: IEEE, 2025. P. 987–991.
Добавлено: 4 ноября 2025 г.
2025 2nd International Conference on Intelligent Computing and Robotics (ICICR)
Dalian: IEEE, 2025.
Добавлено: 3 ноября 2025 г.
Revisiting Non-Acyclic GFlowNets in Discrete Environments
Морозов Н. В., Максимов Я. В., Тяпкин Д. Н. и др., , in: Volume 267: International Conference on Machine Learning, 13-19 July 2025, Vancouver Convention Center, Vancouver, CanadaVol. 267.: [б.и.], 2025. P. 44887–44910.
Добавлено: 15 октября 2025 г.
Volume 267: International Conference on Machine Learning, 13-19 July 2025, Vancouver Convention Center, Vancouver, Canada
[б.и.], 2025.
Добавлено: 15 октября 2025 г.
Moment tensor potential and equivariant tensor network potential with explicit dispersion interactions
Chalykh O., Korogod D., Ivan S. Novikov и др., Journal of Chemical Physics 2025 Vol. 163 No. 13 Article 134112
Добавлено: 12 октября 2025 г.
Dataset of artefacts for machine learning applications in astronomy
Sreejith S., Pruzhinskaya M., Volnova A. и др., New Astronomy 2026 Vol. 122 Article 102466
Добавлено: 2 октября 2025 г.
Towards stimulation-free automatic electrocorticographic speech mapping in neurosurgery patients
Воскобойников А. М., Magomed Aliverdiev, Yulia Nekrasova и др., Journal of Neural Engineering 2025 Vol. 22 No. 5 Article 056002
Добавлено: 2 сентября 2025 г.
Landscape patterns of shrubification in the Siberian Low Arctic: A machine learning perspective
Деркачева А. А., Frost G., Epstein H. и др., Journal of Ecology 2025 Vol. 113 No. 10 P. 2813–2831
Добавлено: 4 августа 2025 г.
Comparative Analysis of Encoder-Based NER and Large Language Models for Skill Extraction from Russian Job Vacancies
Маткин Н. А., Смирнов А. О., Усанин М. А. и др., , in: 12th International Conference, AIST 2024, Bishkek, Kyrgyzstan, October 17–19, 2024, Revised Selected Papers.: Cham: Springer, 2025.
The labor market is undergoing rapid changes, with increasing demands on job seekers and a surge in job openings. Identifying essential skills and competencies from job descriptions is challenging due to varying employer requirements and the omission of key skills. This study addresses these challenges by comparing traditional Named Entity Recognition (NER) methods based on ...
Добавлено: 26 июля 2025 г.
Датасет как форма словаря в цифровую эпоху (на примере мультимодального эмоционального датасета)
Колмогорова А. В., Куликова Е. Р., Вопросы лексикографии 2025 № 36 С. 67–103
Статья посвящена аргументации тезиса о том, что в современном технологичном обществе у традиционного лингвистического словаря появился новый системный вариант – датасет. Имея общую логику, выстроенную по принципу «объект – ключ», словарь и датасет обладают и некоторыми отличиями, которые мы иллюстрируем на примере мультимодального датасета эмоций. Он предназначен для исследования эмоциональной речи на русском языке и ...
Добавлено: 20 мая 2025 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору