Do przewidywania efektywnej przewodno¿ci cieplnej kompozytów polimerowych wype¿nionych metalem zastosowano trójwarstwow¿ sie¿ neuronow¿ z propagacj¿ wsteczn¿, która jest w pe¿ni po¿¿czona z kolejn¿ warstw¿ poprzez wagi po¿¿cze¿. Jako parametry wej¿ciowe wykorzystano u¿amki obj¿to¿ciowe i przewodno¿ci cieplne faz ci¿g¿ych i rozproszonych, a uzyskano dane wyj¿ciowe w postaci efektywnej przewodno¿ci cieplnej kompozytów polimerowych. Wynikowe przewidywania efektywnej przewodno¿ci cieplnej za pomoc¿ ró¿nych funkcji treningowych sztucznej sieci neuronowej dobrze zgadzaj¿ si¿ z dost¿pnymi danymi eksperymentalnymi. Ró¿ne funkcje treningowe sztucznej sieci neuronowej wykazuj¿ zdolno¿¿ do wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do przewidywania efektywnej przewodno¿ci cieplnej ró¿nych typów dostosowanych z¿o¿onych materiäów.
Bitte wählen Sie Ihr Anliegen aus.
Rechnungen
Retourenschein anfordern
Bestellstatus
Storno







