Modelli di apprendimento automatico per vernici e rivestimenti industrializzati

Nel corso del tempo, sono stati apportati miglioramenti nello studio e nella formulazione teorica dei rivestimenti e delle vernici disponibili in commercio, utilizzando modelli termodinamici e di propriet generali. Questi modelli aiutano a ridurre il numero di materiali e il tempo di progettazione necessario. Tuttavia, ci non pu essere ignorato nella previsione della durata di vita, nella creazione di nuovi prodotti o nella convalida di esperimenti. Questi modelli aiutano i chimici della formulazione ad accelerare il processo di progettazione, consentendo loro di concentrarsi sul lavoro sperimentale sui componenti della formulazione del rivestimento. Solo se esiste una quantit sostanziale di dati sulle anomalie osservate rispetto alle previsioni teoriche basate sulla fisiochimica, gli algoritmi di apprendimento automatico possono contribuire ad aumentare l'accuratezza degli approcci predittivi. Questo libro esamina una serie di qualit di strati commercializzati, compresi i materiali, le propriet meccaniche, le prestazioni ad alta temperatura, le sollecitazioni residue, i processi di rottura e i metodi di previsione della durata.