Artificial Neural Network Prediction of Coefficient Thermal Expansion of Tooling Board

工装板热膨胀系数的人工神经网络预测

• 批准号: 131980
• 金额: $ 2.16万
• 依托单位: BASE MATERIALS LIMITED
• 依托单位国家: 英国
• 项目类别: Feasibility Studies
• 财政年份: 2015
• 资助国家: 英国
• 起止时间: 2015 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gtr.ukri.org/projects?ref=131980
• 关键词: Artificial; Neural; Network; Prediction; Coefficient

We propose to develop an Artificial Neural Network (ANN) for the prediction of polymer composite material properties of a novel tooling board system. The ANN should enable us to identify target formulations and process conditions thereby minimising the amount of experimentation and development required to tailor our product to customer’s requirements. The work will be conducted on data sets of materials properties already held within Base Materials and the performance of the ANN will be demonstrated on blind data sets.

我们建议开发一个人工神经网络（ANN），以预测新型工具板系统的聚合物复合材料特性。 ANN应该使我们能够识别目标公式和过程条件，从而最大程度地减少为客户要求量身定制产品所需的实验和开发量。这项工作将对已经在基本材料中持有的材料属性的数据集进行，并且将在盲数据集中证明ANN的性能。