INVESTIGADORES
BOSCHETTI Carlos Eugenio
congresos y reuniones científicas
Título:
OPTIMIZACIÓN DE PROPIEDADES DE POLIESTIRENO DE ALTO IMPACTO MEDIANTE REDES NEURONALES
Autor/es:
RAMÓN DÍAZ DE LEÓN; GRACIELA MORALES; PABLO ACUÑA; GERARDO MARTÍNEZ DELFA; CARLOS E. BOSCHETTI
Lugar:
Lima, Perú
Reunión:
Simposio; XI Simposio Latinoamericano de Polímeros (SLAP-2008); 2008
Institución organizadora:
PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DEL PERU
Resumen:
A pesar de los grandes esfuerzos en investigación y desarrollo en el campo del HIPS, hoy en día la optimización empleando herramientas computacionales de diferentes características de la fase dispersa (CFD) como tamaño de partícula (DPP), fracción volumen (F) y grado de injerto (GI), en función de las variables de síntesis, es aún muy escasa. No obstante, el empleo de modelos de primeros principios permite predecir los DPP y la morfología en la obtención de  HIPS. Por otra parte, el uso de modelos basados en regresión lineal múltiple y redes neuronales artificiales (ANN) predice bien diferentes propiedades del HIPS, en función de variables operacionales. Sin embargo, la interrelación entre variables de síntesis-parámetros de la fase dispersa-propiedades finales, es una tarea complicada, dada la naturaleza heterogénea del HIPS. El objetivo de este trabajo fue realizar una optimización de múltiples respuestas (OMR) de la síntesis de HIPS. Para ello, se construyó un modelo basado en ANN y en la función deseabilidad [D(X)]. Mediante tres redes neuronales se correlacionaron las condiciones iniciales de reacción con las CFD; a su vez, estas últimas, se correlacionaron mediante otras tres redes con las propiedades mecánicas (PM) tales como resistencia al impacto (RI), módulo de Young (E) y esfuerzo a la cedencia (sy). A partir de la D(X) se encontraron las condiciones iniciales de reacción para un HIPS con PM específicas. Asimismo, se predijeron las CFD correspondientes para tales condiciones iniciales