Per la previsione della conducibilit termica effettiva dei compositi polimerici riempiti di metallo stata utilizzata una rete neurale backpropagation feedforward a tre strati, completamente connessa allo strato successivo attraverso i pesi di connessione. Le frazioni volumetriche e le conduttivit termiche delle fasi continue e disperse sono state utilizzate come parametri di input e si ottenuto un output sotto forma di conduttivit termica effettiva dei compositi polimerici. Le previsioni della conduttivit termica effettiva ottenute con le diverse funzioni di addestramento della rete neurale artificiale concordano bene con i dati sperimentali disponibili. Le diverse funzioni di addestramento della rete neurale artificiale dimostrano la capacit di utilizzare le reti neurali artificiali per la previsione della conducibilit termica effettiva di vari tipi di materiali complessi su misura.
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