KOPAL, Ivan, Ivan LABAJ, Juliána VRŠKOVÁ, Marta HARNIČÁROVÁ, Jan VALÍČEK, Darina ONDRUŠOVÁ, Jan KRMELA a Zuzana PALKOVÁ. A Generalized Regression Neural Network Model for Predicting the Curing Characteristics of Carbon Black-Filled Rubber Blends. Polymers. Basel, Switzerland: MDPI, ST ALBAN-ANLAGE 66, CH-4052 BASEL, SWITZERLAND, roč. 14, č. 4, s. nestránkováno, 18 s. ISSN 2073-4360. 2022.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název A Generalized Regression Neural Network Model for Predicting the Curing Characteristics of Carbon Black-Filled Rubber Blends
Autoři KOPAL, Ivan (garant), Ivan LABAJ, Juliána VRŠKOVÁ, Marta HARNIČÁROVÁ (203 Česká republika, domácí), Jan VALÍČEK (203 Česká republika, domácí), Darina ONDRUŠOVÁ, Jan KRMELA a Zuzana PALKOVÁ (703 Slovensko, domácí).
Vydání Polymers, Basel, Switzerland, MDPI, ST ALBAN-ANLAGE 66, CH-4052 BASEL, SWITZERLAND, 2022, 2073-4360.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 20501 Materials engineering
Stát vydavatele Švýcarsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Kód RIV RIV/75081431:_____/22:00002337
Organizační jednotka Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích
UT WoS 000761440500001
Klíčová slova anglicky rubber blends; curing process; modelling; generalized regression neural network
Štítky KSTR5, RIV22, SCOPUS
Změnil Změnila: Mgr. Nikola Petříková, učo 28324. Změněno: 20. 3. 2023 17:22.
Anotace
In this study, a new generalized regression neural network model for predicting the curing characteristics of rubber blends with different contents of carbon black filler cured at various temperatures is proposed for the first time The carbon black contents in the rubber blend and cure temperature were used as input parameters, while the minimum and maximum elastic torque, scorch time, and optimal cure time, obtained from the analysis of 11 rheological cure curves registered at 10 various temperatures, were considered as output parameters of the model. A special pre-processing procedure of the experimental input and target data and the training algorithm is described. Less than 55% of the experimental data were used to significantly reduce the total number of input and target data points needed for training the model. Satisfactory agreement between the predicted and experimental data, with a maximum error in the prediction not exceeding 5%, was found. It is concluded that the generalized regression neural network is a powerful tool for intelligently modelling the curing process of rubber blends even in the case of a small dataset, and it can find a wide range of practical applications in the rubber industry.
VytisknoutZobrazeno: 28. 3. 2024 09:40