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Für die Vorhersage der effektiven Wärmeleitfähigkeit von metallgefüllten Polymerverbundwerkstoffen wird ein dreischichtiges Feedforward-Backpropagation-Neuronennetz verwendet, das über die Verbindungsgewichte vollständig mit der nachfolgenden Schicht verbunden ist. Die Volumenanteile und Wärmeleitfähigkeiten der kontinuierlichen und dispergierten Phasen wurden als Eingangsparameter verwendet, und es wurde eine Ausgabe in Form der effektiven Wärmeleitfähigkeit von Polymerverbundwerkstoffen erhalten. Die resultierenden Vorhersagen der effektiven Wärmeleitfähigkeit durch die verschiedenen Trainingsfunktionen des künstlichen neuronalen Netzes stimmen gut mit den verfügbaren experimentellen Daten überein. Die verschiedenen Trainingsfunktionen des künstlichen neuronalen Netzes zeigen die Fähigkeit, das künstliche neuronale Netz für die Vorhersage der effektiven Wärmeleitfähigkeit verschiedener Arten von maßgeschneiderten komplexen Materialien zu verwenden.
About the author
Dr. Bhoopal arbeitet als Assistenzprofessor in der Abteilung für Physik an der Maharaja Ranjit Singh Punjab Technical University, Bathinda, Punjab, Indien. Er hat an der Universität von Rajasthan, Jaipur, promoviert. Er hat zahlreiche Forschungsarbeiten in nationalen und internationalen Fachzeitschriften veröffentlicht. Sein Forschungsgebiet ist die Physik der kondensierten Materie.
