Modeling polymer meta-heuristic algorithms with thermal and electrical performance criteria

  • سال انتشار: 1403
  • محل انتشار: دومین کنگره بین المللی علوم، مهندسی و فن آوری های نو
  • کد COI اختصاصی: SECONGRESS02_237
  • زبان مقاله: انگلیسی
  • تعداد مشاهده: 183
دانلود فایل این مقاله

نویسندگان

Solheil Seirafi

Ph.D. Mechatronics Department of Electrical Engineering, Ostim Teknik University ”Tekno Park”, Ankara, Turkey

Yusof Torki

BS.C , Yusof Torki ,Isfahan, Iran

Ali Razi

MS.C, Ali Razi ,Isfahan, Iran

چکیده

Here, we use a nature-mimicking optimization method, the genetic algorithm, alongside ML-based predictive models to design polymers whose practically useful but severe property criteria (i.e., glass transition temperature, Tg > ۵۰۰ K, and band gap, to eg > ۶ eV). Similar to nature, the characteristic properties of a polymer are assumed by the constituent types and the sequence of chemical building blocks (or fragments) in the monomer unit. Data-driven or machine learning (ML) methods have recently been used in materials science to provide rapid predictions of material properties. Although these predictive models are powerful and robust, they are still limited in their application to the design of materials with target properties or performance goals. The evolution of polymers by natural crossover, mutation and selection operations over ۱۰۰ generations resulted in ۱۳۲ new (compared to ۴ previously known) chemically unique polymers with high Tg and Eg. The chemical guidelines for the parts that make up the polymers with extreme thermal and electrical performance criteria are selected and revealed by the algorithm. The approach presented here is general and can be extended to design polymers with different characterization goals.

کلیدواژه ها

meta-heuristic algorithms, gray wolf algorithm, glass transition temperature, band gap

اطلاعات بیشتر در مورد COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.