Digitalni repozitorij raziskovalnih organizacij Slovenije

Izpis gradiva
A+ | A- | Pomoč | SLO | ENG

Naslov:Optimizing foamed glass production with machine learning
Avtorji:ID Hribar, Uroš, Institut "Jožef Stefan" (Avtor)
ID Stevanoska, Sintija, Institut "Jožef Stefan" (Avtor)
ID Camacho Villalón, Christian Leonardo, Institut "Jožef Stefan" (Avtor)
ID Spreitzer, Matjaž, Institut "Jožef Stefan" (Avtor)
ID Koenig, Jakob, Institut "Jožef Stefan" (Avtor)
ID Džeroski, Sašo, Institut "Jožef Stefan" (Avtor)
Datoteke:URL URL - Izvorni URL, za dostop obiščite https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0264127525008792?via%3Dihub
 
.pdf PDF - Predstavitvena datoteka, prenos (1,51 MB)
MD5: 6601A430FD2C782E745268E9713F234A
Opis: The dataset from this study is available at https://doi.org/10.5281/zenodo.15023205. The code implementation for Task 2 and the multiobjective optimization algorithm (IBEA) are available at https://github.com/sintija-s/foaming-glass.
 
Jezik:Angleški jezik
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:Logo IJS - Institut Jožef Stefan
Povzetek:Foamed glass is a lightweight material commonly used for insulation. However, optimizing its properties remains a challenge due to the large number of synthesis parameters involved in its production. While previous studies have investigated synthesis conditions, a comprehensive study applying machine learning approaches is lacking in the literature. In this paper, we apply machine learning methods, i.e., random forests of predictive clustering trees and a multilayer perceptron, training them on 124 experimental data points to accurately predict the apparent density and closed porosity of foamed glass. We then apply a multiobjective optimization algorithm together with the multilayer perceptron to find optimal values for the process parameters used in foamed glass production. Our results show that the combination of machine learning and multiobjective optimization is an effective proxy for the development of novel foamed glass materials.
Ključne besede:process optimization, machine learning, foamed glass
Status publikacije:Objavljeno
Verzija publikacije:Objavljena publikacija
Poslano v recenzijo:21.03.2025
Datum sprejetja članka:23.07.2025
Datum objave:30.07.2025
Založnik:Elsevier
Leto izida:2025
Št. strani:str. 1-8
Številčenje:Vol. 257
Izvor:Nizozemska
PID:20.500.12556/DiRROS-24178 Novo okno
UDK:004.8+666.11+338.3
ISSN pri članku:1873-4197
DOI:10.1016/j.matdes.2025.114459 Novo okno
COBISS.SI-ID:246226691 Novo okno
Avtorske pravice:© 2025 The Authors.
Opomba:Nasl. z nasl. zaslona; Opis vira z dne 21. 8. 2025;
Datum objave v DiRROS:18.11.2025
Število ogledov:178
Število prenosov:75
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
  
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Materials & design
Založnik:Elsevier Science
ISSN:1873-4197
COBISS.SI-ID:56288771 Novo okno

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:P2-0091-2022
Naslov:Sodobni anorganski materiali in nanotehnologije

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:P2-0103-2022
Naslov:Tehnologije znanja

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:GC-0001-2024
Naslov:Umetna inteligenca za znanost

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:J7-4636-2022
Naslov:Temeljno razumevanje reakcije tvorbe vodika za novo generacijo elektrokatalizatorjev na osnovi niklja v alkalni in kloralkalni elektrolizi

Financer:ARIS - Javna agencija za znanstvenoraziskovalno in inovacijsko dejavnost Republike Slovenije
Številka projekta:J7-4637-2022
Naslov:4D STEM energijsko učinkovitih materialov do kvantne ravni

Financer:EC - European Commission
Številka projekta:101120237
Naslov:European Lighthouse of AI for Sustainability
Akronim:ELIAS

Financer:EC - European Commission
Številka projekta:101081355
Naslov:Machine learning for Sciences and Humanities
Akronim:SMASH

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Začetek licenciranja:30.07.2025
Vezano na:VoR

Nazaj