Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorМарченко, Л.Н.-
dc.contributor.authorКосенок, Я.А.-
dc.contributor.authorГайшун, В.Е.-
dc.contributor.authorБруттан, Ю.В.-
dc.date.accessioned2025-10-09T07:41:14Z-
dc.date.available2025-10-09T07:41:14Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.citationМоделирование реологических характеристик водных суспензий на основе наноразмерных частиц диоксида кремния / Л.Н. Марченко, Я.А. Косенок, В.Е. Гайшун [и др.] // Компьютерные исследования и моделирование. – 2024. – Т. 16, № 5. – С. 1217-1252.ru
dc.identifier.urihttps://elib.gsu.by/handle123456789/80646-
dc.description.abstractРеологическое поведение водных суспензий на основе наноразмерных частиц диоксида кремния сильно зависит от динамической вязкости, которая непосредственно влияет на применение наножидкостей. Целью данной работы являются разработка и валидация моделей для прогнозирования динамической вязкости от независимых входных параметров: концентрации диоксида кремния SiO2, кислотности рН, а также скорости сдвига γ. Проведен анализ влияния состава суспензии на ее динамическую вязкость. Выявлены статистически однородные по составу группы суспензий, в рамках которых возможна заимозаменяемость составов. Показано, что при малых скоростях сдвига реологические свойства суспензий существенно отличаются от свойств, полученных на более высоких скоростях. Установлены значимые положительные корреляции динамической вязкости суспензии с концентрацией SiO2 и кислотностью рН, отрицательные — со скоростью сдвига γ. Построены регрессионные модели с регуляризацией зависимости динамической вязкости η от концентраций SiO2, NaOH, H3PO4, ПАВ (поверхностно-активное вещество), ЭДА (этилендиамин), скорости сдвига γ. Для более точного прогнозирования динамической вязкости были обучены модели с применением алгоритмов нейросетевых технологий и машинного обучения (многослойного перцептрона MLP, сети радиальной базисной функции RBF, метода опорных векторов SVM, метода случайного леса RF). Эффективность построенных моделей оценивалась с использованием различных статистических метрик, включая среднюю абсолютную ошибку аппроксимации (MAE), среднюю квадратическую ошибку (MSE), коэффициент детерминации R2, средний процент абсолютного относительного отклонения (AARD %). Модель RF показала себя как лучшая модель на обучающей и тестовой выборках. Определен вклад каждой компоненты в построенную модель, показано, что наибольшее влияние на динамическую вязкость оказывает концентрация SiO2, далее кислотность рН и скорость сдвига γ. Точность предлагаемых моделей сравнивается с точностью ранее опубликованных в литературе моделей. Результаты подтверждают, что разработанные модели можно рассматривать как практический инструмент для изучения поведения наножидкостей, в которых используются водные суспензии на основе наноразмерных частиц диоксида кремния.ru
dc.language.isoruru
dc.subjectнаножидкостьru
dc.subjectконцентрация SiO2ru
dc.subjectкислотность рНru
dc.subjectдинамическая вязкостьru
dc.subjectрегрессияru
dc.subjectнейронные сетиru
dc.subjectмашинное обучениеru
dc.titleМоделирование реологических характеристик водных суспензий на основе наноразмерных частиц диоксида кремнияru
dc.typeArticleru
dc.identifier.udk004.85,546.28-
dc.rootКомпьютерные исследования и моделированиеru
dc.number5ru
dc.volume16ru
Appears in Collections:Статьи

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Марченко_Моделирование.pdf2.03 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.