Artificial Intelligence for Mechanical Properties Prediction of Polyethylene-Carbon Nanotube Composites
Notice bibliographique
Résumé
The novel class of composite materials known as polyethylene-carbon nanotube composites (PECNTs) has attracted significant interest from scientists.In this study, authors investigated how artificial intelligence (AI) is employed to calculate the elastic modulus of PECNTs.For the first time, an AI-based modeling methodology replaces nanoindentation techniques like depth sensing indentation (DSI).This study highlights the complexities inherent in traditional methods, where the proposed methodology utilizes a gene expression programming (GEP) model, addressing challenges associated with accuracy in PECNT simulation.The proposed AI model test uses 135 input/output data pairs taken from the literature and randomly split into 82 training and 53 testing sets.The elastic modulus (EM) whichever dynamic E′ or quasi-static E) employs as an output factor in the models created, with the method of analysis, matrix type, processing technique, nanofiller type, and its content serving as inputs.Though the modeling progression is complete with results from the training and testing sets, the nanometer sensitivity of the prominent designs of the AI model displayed significant promise for the effective application of artificial intelligence methods in measuring the elastic modulus of PECNTs through non-destructive testing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».