Artificial Neural Network for Prediction of Mechanical Properties of HDPE Based Nanodiamond Nanocomposite

Santosh Kumar Sahu; P. S. Rama Sreekanth

doi:10.7317/pk.2022.46.5.614

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: Santosh Kumar Sahu (VIT-AP University) P. S. Rama Sreekanth (VIT-AP University)

저널정보: 한국고분자학회 폴리머 폴리머 제46권 제5호

발행연도: 2022.9

수록면: 614 - 620 (7page)

DOI: 10.7317/pk.2022.46.5.614

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

The mechanical performance of the nanocomposite depends on the processing conditions of the samples. Therefore a predictive model is essential to proceed the combination of processing conditions into account, for accurately predicting the mechanical properties is a critical requirement in manufacturing industries. The current investigation explores the prediction of mechanical properties of high-density polyethylene (HDPE)-based nano-diamond nanocomposite (i.e., HDPE/0.1 ND) using an artificial neural network (ANN) model under various processing conditions of temperature and pressure. A 2-10-2 (2 input, 10 hidden and 2 output layer) neural network model with Levenberg–Marquardt algorithm is developed to predict Young"s modulus and Hardness of HDPE/0.1 ND nanocomposite. The model accurately predicted Young"s modulus and hardness with a correlation coefficient of more than 0.99. The root means square error (r.m.s) of experimental vs. predicted value is minimal, confirming the proposed ANN model"s high reliability and accuracy.

#artificial neural network #mechanical properties #nanodiamond #polymer matrix nanocomposite

참고문헌 (27)

참고문헌 신청

Sahu, S. K.; Badgayan, N. D.; Samanta, S.; Sreekanth, P. R. Experimental Investigation on Multidimensional Carbon Nanofiller Reinforcement in HDPE: An Evaluation of Mechanical Performance. Mater. Today: Proc. 2020, 24, 415-421.

Badgayan, N. D.; Samanta, S.; Sahu, S. K.; Siva, S. V.; Sadasivuni, K. K.; Sahu, D.; Sreekanth, P. R. Tribological Behaviour of 1D and 2D Nanofiller Based High Densitypoly-ethylene Hybrid Nanocomposites: A Run-in and Steady State Phase Analysis. Wear 2017, 376, 1379-1390.

Yu, L.; Wei, D.; Zheng, A.; Xu, X.; Guan, Y. An Investigation on Tribological Properties and Mechanical Properties of UHMWPE/Polycrystalline Mullite Fiber. Polym. Bull. 2022, DOI: 10.1007/s00289-022-04197-z.

Sahu, S. K.; Badgayan, N. D.; Sreekanth, P. R. Rheological Properties of HDPE Based Thermoplastic Polymeric Nanocomposite Reinforced with Multidimensional Carbon-based Nanofillers. Biointerface Res. Appl. Chem. 2022, 12, 5709-5715.

Obeid, A.; Roumie, M.; Badawi, M. S.; Awad, R. Evaluation of the Effect of Different Nano-Size of WO3 on the Structural and Mechanical Properties of HDPE. J. Inorg. Organomet. Polym. Mater. 2022, 32, 1506-1519.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

Santosh Kumar Sahu

소속기관 VIT-AP University

주요연구분야 공학 > 화학공학 > 고분자공학

논문수 1 이용수 11

P. S. Rama Sreekanth

소속기관 VIT-AP University

주요연구분야 공학 > 화학공학 > 고분자공학

논문수 1 이용수 11

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (27)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)