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dc.contributor.author
Cravero, Fiorella
dc.contributor.author
Diaz, Monica Fatima
dc.contributor.author
Ponzoni, Ignacio
dc.date.available
2022-07-18T19:50:22Z
dc.date.issued
2022-05
dc.identifier.citation
Cravero, Fiorella; Diaz, Monica Fatima; Ponzoni, Ignacio; Polymer informatics for QSPR prediction of tensile mechanical properties. Case study: Strength at break; American Institute of Physics; Journal of Chemical Physics; 156; 20; 5-2022; 1-31
dc.identifier.issn
0021-9606
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/162419
dc.description.abstract
The artificial intelligence-based prediction of the mechanical properties derived from the tensile test, plays a key role in assessing the application profile of new polymeric materials, specifically in the design stage, prior to synthesis. This strategy saves time and resources when creating new polymers with improved properties that are increasingly demanded by the market. A quantitative structure-property relationship (QSPR) model for tensile strength at break is presented in this work. The QSPR methodology applied here is based on machine learning tools, visual analytics methods, and expert-in-the-loop strategies. From the whole study, a QSPR model composed of five molecular descriptors that achieved a correlation coefficient of 0.9226 is proposed. We applied visual analytics tools at two levels of analysis: a more general one in which models are discarded for redundant information metrics and a deeper one in which a chemistry expert can make decisions on the composition of the model in terms of subsets of molecular descriptors, from a physical-chemical point of view. In this way, with the present work, we close a contribution cycle to polymer informatics, providing QSPR models oriented to the prediction of mechanical properties related to the tensile test.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
American Institute of Physics
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
MACHINE LEARNING
dc.subject
VISUAL ANALYTICS
dc.subject
POLYMER INFORMATICS
dc.subject
QSPR
dc.subject
MECHANICAL PROPERTIES
dc.subject
STRENGTH AT BREAK
dc.subject
TENSILE TEST
dc.subject.classification
Compuestos
dc.subject.classification
Ingeniería de los Materiales
dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
dc.subject.classification
Ciencias de la Información y Bioinformática
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
dc.title
Polymer informatics for QSPR prediction of tensile mechanical properties. Case study: Strength at break
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2022-07-04T19:18:40Z
dc.journal.volume
156
dc.journal.number
20
dc.journal.pagination
1-31
dc.journal.pais
Estados Unidos
dc.description.fil
Fil: Cravero, Fiorella. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. 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. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Química; Argentina. 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: 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. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina
dc.journal.title
Journal of Chemical Physics
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://aip.scitation.org/doi/10.1063/5.0087392
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1063/5.0087392
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