F r die Vorhersage der effektiven W rmeleitf higkeit von metallgef llten Polymerverbundwerkstoffen wird ein dreischichtiges Feedforward-Backpropagation-Neuronennetz verwendet, das ber die Verbindungsgewichte vollst ndig mit der nachfolgenden Schicht verbunden ist. Die Volumenanteile und W rmeleitf higkeiten der kontinuierlichen und dispergierten Phasen wurden als Eingangsparameter verwendet, und es wurde eine Ausgabe in Form der effektiven W rmeleitf higkeit von Polymerverbundwerkstoffen erhalten. Die resultierenden Vorhersagen der effektiven W rmeleitf higkeit durch die verschiedenen Trainingsfunktionen des k nstlichen neuronalen Netzes stimmen gut mit den verf gbaren experimentellen Daten berein. Die verschiedenen Trainingsfunktionen des k nstlichen neuronalen Netzes zeigen die F higkeit, das k nstliche neuronale Netz f r die Vorhersage der effektiven W rmeleitf higkeit verschiedener Arten von ma geschneiderten komplexen Materialien zu verwenden.
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