使用并行计算对混合物的真实动态粘度进行智能建模
Ivan Kopal1, Ivan Labaj1, Juliána Vršková1
1Department of Numerical Methods and Computational Modeling, Faculty of Industrial Technologies in Púchov, Alexander Dubček University of Trenčín, Ivana Krasku 491/30, 020 01 Púchov, Slovakia.
这项研究开发了一个人工神经网络来预测混合物形学,使用并行计算实现高准确度,以更快地分析动态粘度数据.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 聚合物工程 聚合物工程
- 计算科学 计算科学
背景情况:
- 预测混合物的学行为对于产品制造至关重要.
- 复杂的,在加工中的非线性过程挑战了传统的分析建模.
- 人工智能为准确的风湿学建模提供了一个有希望的方法.
研究的目的:
- 开发一种高效的人工神经网络 (ANN) 模型,用于预测混合物风湿学试验结果.
- 通过使用新的训练算法和快速并行计算,优化ANN模型.
- 在各种条件下分析 styrene-butadiene 混合物的动态粘度-时间曲线.
主要方法:
- 使用通用回归神经网络 (GRNN) 来分析120个动态粘度-时间曲线.
- 优化了GRNN模型,将训练数据集的拟合错误限制在1%以下.
- 使用具有多个核心的并行计算来加快重复计算.
主要成果:
- 在预测和测量泛化数据之间取得了很好的一致性,误差低于4.7%.
- 展示了开发的ANN模型的高通用化性能.
- 通过并行计算显著减少了总计算时间.
结论:
- 开发的ANN模型准确地预测了混合物的学行为.
- 新的训练算法和并行计算提高了模型的效率和速度.
- 这种人工智能驱动的方法为优化加工和生产提供了可靠的工具.
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