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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      저자 : P. S. Rama Sreekanth (검색결과 1 건)
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      • KCI등재

        Artificial Neural Network for Prediction of Mechanical Properties of HDPE Based Nanodiamond Nanocomposite

        Santosh Kumar Sahu,P. S. Rama Sreekanth 한국고분자학회 2022 폴리머 Vol.46 No.5

        The mechanical performance of the nanocomposite depends on the processing conditions of the samples. Therefore a predictive model is essential to proceed the combination of processing conditions into account, for accurately predicting the mechanical properties is a critical requirement in manufacturing industries. The current investigation explores the prediction of mechanical properties of high-density polyethylene (HDPE)-based nano-diamond nanocomposite (i.e., HDPE/0.1 ND) using an artificial neural network (ANN) model under various processing conditions of temperature and pressure. A 2-10-2 (2 input, 10 hidden and 2 output layer) neural network model with Levenberg–Marquardt algorithm is developed to predict Young's modulus and Hardness of HDPE/0.1 ND nanocomposite. The model accurately predicted Young's modulus and hardness with a correlation coefficient of more than 0.99. The root means square error (r.m.s) of experimental vs. predicted value is minimal, confirming the proposed ANN model's high reliability and accuracy.

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