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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: MODELING THE YOUNG MODULUS OF NANOCOMPOSITES: A NEURAL NETWORK APPROACH Autor: LEANDRO FONTOURA CUPERTINO
OMAR PARANAIBA VILELA NETO
MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO
MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO
JOSE ROBERTO MORAES D ALMEIDA
Instituição: -
Colaborador(es):
-
Nº do Conteudo: 21164
Catalogação: 18/02/2013 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: PAPER
Nota: © 2011 IEEE. Reprinted, with permission, IEEE INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS, JULY 2011. This material is posted here with permission of the IEEE. Such permission of the IEEE does not in any way imply IEEE endorsement of any of Pontifícia Universidade Catolica do Rio de Janeiro’s. Internal or personal use of this material is permitted. However, permission to reprint/republish this material for advertising or promotional purposes or for creating new collective works for resale or redistribution must be obtained from the IEEE by writing to pubs-permissions@ieee.org. By choosing to view this document, you agree to all provisions of the copyrightlaws protecting it.
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=21164@2
Resumo:
Título: MODELING THE YOUNG MODULUS OF NANOCOMPOSITES: A NEURAL NETWORK APPROACH Autor: LEANDRO FONTOURA CUPERTINO
Nº do Conteudo: 21164
Catalogação: 18/02/2013 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: PAPER
Nota: © 2011 IEEE. Reprinted, with permission, IEEE INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS, JULY 2011. This material is posted here with permission of the IEEE. Such permission of the IEEE does not in any way imply IEEE endorsement of any of Pontifícia Universidade Catolica do Rio de Janeiro’s. Internal or personal use of this material is permitted. However, permission to reprint/republish this material for advertising or promotional purposes or for creating new collective works for resale or redistribution must be obtained from the IEEE by writing to pubs-permissions@ieee.org. By choosing to view this document, you agree to all provisions of the copyrightlaws protecting it.
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=21164@2
Resumo:
Composite materials have changed the way of
using polymers, as the strength was favored by the incorporation
of fibers and particles. This new class of materials allowed
a larger number of applications. The insertion of nanometric
sized particles has enhanced the variation of properties with
a smaller load of fillers. In this paper, we attempt to a
better understanding of nanocomposites by using an artificial
intelligence’s technique, known as artificial neural networks.
This technique allowed the modeling of Young’s modulus of
nanocomposites. A good approximation was obtained, as the
correlation between the data and the response of the network
was high, and the error percentage was low.
| Descrição | Arquivo |
| COMPLETE |
