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dc.contributor.author
Cravero, Fiorella
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dc.contributor.author
Martínez, María Jimena
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dc.contributor.author
Ponzoni, Ignacio
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dc.contributor.author
Diaz, Monica Fatima
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dc.date.available
2020-11-12T14:08:25Z
dc.date.issued
2019-10-15
dc.identifier.citation
Cravero, Fiorella; Martínez, María Jimena; Ponzoni, Ignacio; Diaz, Monica Fatima; Computational modelling of mechanical properties for new polymeric materials with high molecular weight; Elsevier Science; Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems; 193; 15-10-2019; 1-12
dc.identifier.issn
0169-7439
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/118250
dc.description.abstract
The field of polymeric materials is one of the most complex that exists. These materials have very high molecular weights and also a molecular weight distribution, which give them singular properties. The demand for new materials that suit specific applications is increasing. However, the development time of new materials from new molecular structures can take 10–20 years. For this reason, both the knowledge about the structure-property relationship and the creation of reliable databases are increasingly crucial, as they serve to generate predictive models with the aim of reducing development times. This challenge is attempted by polymer informatics. In the present work, we show results of in silico experimentation, using in-house databases, with the aim of generating Quantitative Structure-Property Relationship (QSPR) models to predict a property derived from the tensile test Tensile Modulus. Two models were reported, after several development stages: feature selection, QSPR modelling training and validation. Additionally, complete physicochemical discussions and interpretations were presented. The QSPR model could be used as a “virtual testing” that provides a property profile estimation for a new molecule before synthesis. Consequently, our model is expected to contribute in the design stage of new polymeric materials, drastically reducing costs and development times.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Elsevier Science
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
MACHINE LEARNING
dc.subject
POLYDISPERSITY INDEX
dc.subject
POLYMER INFORMATICS
dc.subject
QSPR
dc.subject
TENSILE MODULUS
dc.subject.classification
Otras Ciencias de la Computación e Información
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dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.subject.classification
Otras Ingeniería de los Materiales
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dc.subject.classification
Ingeniería de los Materiales
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dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
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dc.title
Computational modelling of mechanical properties for new polymeric materials with high molecular weight
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2020-04-23T21:37:35Z
dc.journal.volume
193
dc.journal.pagination
1-12
dc.journal.pais
Países Bajos
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dc.journal.ciudad
Amsterdam
dc.description.fil
Fil: Cravero, Fiorella. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina
dc.description.fil
Fil: Martínez, María Jimena. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
dc.description.fil
Fil: Ponzoni, Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
dc.description.fil
Fil: Diaz, Monica Fatima. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Química; Argentina
dc.journal.title
Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0169743919304186
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2019.103851
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