Previsão de viscosidade e temperatura liquidus de vidros óxidos via redes neurais artificiais
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Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Dissertação |
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Texto Completo: | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/13306 |
Resumo: | The number of glass compositions that have already been studied (~10^5) is many times smaller than the potential glass compositions (~10^52). The traditional method “cook and look” all of the potential compositions to identify each one has an interesting property is very time-consuming and also expensive. Another possibility is to use machine learning algorithms. This type of algorithm is capable of identifying patterns in large datasets, so they can be used to accelerate the study of glass compositions. There are several types of machine learning algorithms and artificial neural networks (also known as ANN) is one of them and have been used successfully for different types of problems and also used in this thesis. The algorithms used was written to optimize hyper-parameters to find the best topology for each neural network. Viscosity and liquidus temperature were chosen to be studied because they are important parameters for oxide glass production. The ANN was capable to predict liquidus temperature with R² = 0,997 and viscosity temperature T2 and T4 with R² = 0,999 and T3 with R² = 0,998. The mean relative errors for the viscosity ANN are equal to 2,5 at maximum, while for liquidus temperature mean relative error is equal to 3,7%. These errors are considered small and at the same order of magnitude of the scattering of dataset. It is possible to see some problems on the predictions like eutetic regions in phase diagrams for liquidus temperature. Even though the errors, the neural networks were capable of predicting both properties. For future works it is possible to select other properties of atoms to form the dataset besides the composition and the property of interest. |
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This type of algorithm is capable of identifying patterns in large datasets, so they can be used to accelerate the study of glass compositions. There are several types of machine learning algorithms and artificial neural networks (also known as ANN) is one of them and have been used successfully for different types of problems and also used in this thesis. The algorithms used was written to optimize hyper-parameters to find the best topology for each neural network. Viscosity and liquidus temperature were chosen to be studied because they are important parameters for oxide glass production. The ANN was capable to predict liquidus temperature with R² = 0,997 and viscosity temperature T2 and T4 with R² = 0,999 and T3 with R² = 0,998. The mean relative errors for the viscosity ANN are equal to 2,5 at maximum, while for liquidus temperature mean relative error is equal to 3,7%. These errors are considered small and at the same order of magnitude of the scattering of dataset. It is possible to see some problems on the predictions like eutetic regions in phase diagrams for liquidus temperature. Even though the errors, the neural networks were capable of predicting both properties. For future works it is possible to select other properties of atoms to form the dataset besides the composition and the property of interest.Diante do número gigantesco de composições vítreas possíveis (~10^52), o número de composições vítreas já estudadas é muito pequeno (~10^5). Uma possibilidade ao invés de fundir e vitrificar cada composição e medir as propriedades é utilizar simulações que pré-selecionem as composições de maior interesse para sintetizar em laboratório. Os algoritmos de aprendizado de máquina podem ser utilizados para identificar padrões nos dados disponíveis na literatura (composições versus propriedades) e, dessa maneira, colaborar com a descoberta de novos materiais vítreos. Dentre os vários algoritmos existentes, a rede neural artificial tem se destacado por possuir alta capacidade de mapeamento de sistemas não lineares e foi utilizado nesta dissertação. O algoritmo utilizado nesse trabalho otimiza os hiperparâmetros da RNA a fim de encontrar a melhor topologia para cada propriedade e foi escrito na linguagem Python. A viscosidade e a temperatura liquidus foram escolhidas como exemplos devido à sua fundamental importância no processo de fabricação de vidros óxidos, os mais importantes do ponto de vista comercial. Como resultado, a rede neural artificial foi capaz de prever a temperatura liquidus com R² = 0,997, as temperaturas T2 e T4 com R² = 0,999 e T3 com R² = 0,998. Os desvios relativos médios para as redes de viscosidade são, no máximo, 2,5%, enquanto que para Tliq é de 3,7%. Esses erros são considerados pequenos, da mesma ordem que os erros existentes nos dados experimentais. Mas, ao analisar o comportamento de tais propriedades, é possível observar algumas falhas na previsão, como em regiões com temperaturas eutéticas para a rede de Tliq. Mesmo com tais erros, os modelos resultantes foram capazes de prever razoavelmente essas propriedades, isto é, apesar dos erros, os valores previstos são bem melhores que “chutes”. Para trabalhos futuros, é possível utilizar outras propriedades como dados de entrada, bem como testar outros algoritmos.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)CNPq: 134518/2017-9porUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosPrograma de Pós-Graduação em Ciência e Engenharia de Materiais - PPGCEMUFSCarAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessArtificial neural networksGlassesLiquidus temperatureViscosityPredictionRedes neurais artificiaisVidrosTemperatura liquidusViscosidadePrevisãoENGENHARIAS::ENGENHARIA DE MATERIAIS E METALURGICAPrevisão de viscosidade e temperatura liquidus de vidros óxidos via redes neurais artificiaisPrediction of viscosity and liquidus temperature of oxide glasses using artificial neural networksinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis6006006cfabc63-f3c2-48d1-ba85-c4d9edda486breponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALVersão final - Graziela Pentean Bessa.pdfVersão final - Graziela Pentean Bessa.pdfDissertação, versão finalapplication/pdf1234868https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13306/4/Vers%c3%a3o%20final%20-%20Graziela%20Pentean%20Bessa.pdf6b66579f09190838ab5c2b1accc70608MD54BCO carta comprovante autoarquivamento .pdfBCO carta comprovante autoarquivamento .pdfCarta comprovante assinada pelo orientadorapplication/pdf361581https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13306/2/BCO%20carta%20comprovante%20autoarquivamento%20.pdfe21f7149cdfa98b599053fa0f0f44924MD52CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13306/5/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD55TEXTVersão final - Graziela Pentean Bessa.pdf.txtVersão final - Graziela Pentean Bessa.pdf.txtExtracted texttext/plain118525https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13306/6/Vers%c3%a3o%20final%20-%20Graziela%20Pentean%20Bessa.pdf.txte08749d250724629eb0d3fd932b6d792MD56BCO carta comprovante autoarquivamento .pdf.txtBCO carta comprovante autoarquivamento .pdf.txtExtracted texttext/plain1445https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13306/8/BCO%20carta%20comprovante%20autoarquivamento%20.pdf.txtd449dd31dd80d8a088294cf8c3871cc5MD58THUMBNAILVersão final - Graziela Pentean Bessa.pdf.jpgVersão final - Graziela Pentean Bessa.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5882https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13306/7/Vers%c3%a3o%20final%20-%20Graziela%20Pentean%20Bessa.pdf.jpge5ed8a15dd568169b1713e4f5e6c3e39MD57BCO carta comprovante autoarquivamento .pdf.jpgBCO carta comprovante autoarquivamento .pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg10126https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/13306/9/BCO%20carta%20comprovante%20autoarquivamento%20.pdf.jpg87249baa330c7beb779aaea4af0031edMD59ufscar/133062023-09-18 18:32:01.892oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/13306Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:32:01Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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