TY  - JOUR
AU  - Mališić, Vanja Z.
AU  - Pezo, Milada L.
AU  - Jelić, Aleksandra N.
AU  - Patarić, Aleksandra S.
AU  - Putić, Slaviša S.
PY  - 2023
UR  - http://TechnoRep.tmf.bg.ac.rs/handle/123456789/7040
AB  - Poly(methyl methacrylate) (PMMA) has a broad spectrum of uses, especially in medical applications. The role of fine-grained alumina particles of PMMA composites was investigated in this study. The composites were based on PMMA modified with dimethyl itaconate (DMI) as a matrix and alumina particles (Al2O3) and alumina doped with iron (Al2O3-Fe) modified with 3-aminopropyl-trimethoxysilane (AM) and flax oil fatty acid methyl esters (biodiesel) as reinforcements. Three particle sizes were measured (~0.4, ~0.6 and ~1.2 μm). The highest thermal conductivity values were measured for the composite 5 wt.% Al2O3-Fe-AM. With the addition of 3 wt.% Al2O3-AM to the PMMA/DMI matrix, mechanical properties were improved (tensile strength, strain, and modulus of elasticity). An artificial neural network model based on the Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno iterative algorithm was investigated for prediction of thermal conductivity and mechanical properties of the composites showing satisfactory results. This is relevant for applications for optimization of dental materials to produce dentures, which were exposed to variations in temperature during the application.
AB  - Poli (metil metakrilata) (PMMA)ima široku upotrebu, posebno u stomatologiji i medicini. Kompoziti su napravljeni od PMMA modifikovanog dimetil itakonatom (DMI) kao matrice. Kao pojačanje korišćene su čestice glinice (Al2O3) i glinice dopirane oksidom gvožđa (Al2O3-Fe)  modifikovanim  sa  3-aminopropil-trimetoksilanom  (AM)  i  metil  estrima  masnih  kiselina  lanenog  ulja  (biodizel –BD).  Prema merenjima toplotne provodljivosti, najveće vrednosti toplotne provodljivosti imao je kompozit sa česticama glinice 5  wt.%  Al2O3-Fe-AM. Dodatkom modifikovanih čestica glinice u PMMA/DMI matricu, poboljšane su mehaničke osobine (zatezna čvrstoća, deformacija i modul elastičnosti). Razvijen je model veštačke neuronske mreže zasnovan na iterativnom algoritmu predloženom u literaturi (Broiden-Fletcher-Goldfarb-Shanno), za predviđanje toplotne provodljivosti i mehaničkih svojstava kompozita na bazi akrilata  u  kombinaciji sa česticama na bazi glinice, u zavisnosti od masenog udela čestica, i dodatka oksida gvožđa i modifikatora. Pokazano je da ovi matematički modeli mogu predvideti mehanička i termička  svojstva  kompozitnih  materijala.  Ovo  je  posebno  relevantno  zapredviđanje  toplotne provodljivosti materijala koji se koriste u stomatologiji za izradu proteza i koji su izloženi temperaturnim promenama tokom primene.
PB  - Savez hemijskih inženjera Srbije
T2  - Hemijska industrija
T1  - Prediction of thermal and mechanical properties of acrylate-based composites using artificial neural network modeling
T1  - Predviđanje termičkih i mehaničkih svojstava kompozita na bazi akrilata korišćenjem modela veštačke neuronske mreže
EP  - 302
IS  - 4
SP  - 293
VL  - 77
DO  - 10.2298/HEMIND230119029M
ER  - 

@article{
author = "Mališić, Vanja Z. and Pezo, Milada L. and Jelić, Aleksandra N. and Patarić, Aleksandra S. and Putić, Slaviša S.",
year = "2023",
abstract = "Poly(methyl methacrylate) (PMMA) has a broad spectrum of uses, especially in medical applications. The role of fine-grained alumina particles of PMMA composites was investigated in this study. The composites were based on PMMA modified with dimethyl itaconate (DMI) as a matrix and alumina particles (Al2O3) and alumina doped with iron (Al2O3-Fe) modified with 3-aminopropyl-trimethoxysilane (AM) and flax oil fatty acid methyl esters (biodiesel) as reinforcements. Three particle sizes were measured (~0.4, ~0.6 and ~1.2 μm). The highest thermal conductivity values were measured for the composite 5 wt.% Al2O3-Fe-AM. With the addition of 3 wt.% Al2O3-AM to the PMMA/DMI matrix, mechanical properties were improved (tensile strength, strain, and modulus of elasticity). An artificial neural network model based on the Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno iterative algorithm was investigated for prediction of thermal conductivity and mechanical properties of the composites showing satisfactory results. This is relevant for applications for optimization of dental materials to produce dentures, which were exposed to variations in temperature during the application., Poli (metil metakrilata) (PMMA)ima široku upotrebu, posebno u stomatologiji i medicini. Kompoziti su napravljeni od PMMA modifikovanog dimetil itakonatom (DMI) kao matrice. Kao pojačanje korišćene su čestice glinice (Al2O3) i glinice dopirane oksidom gvožđa (Al2O3-Fe)  modifikovanim  sa  3-aminopropil-trimetoksilanom  (AM)  i  metil  estrima  masnih  kiselina  lanenog  ulja  (biodizel –BD).  Prema merenjima toplotne provodljivosti, najveće vrednosti toplotne provodljivosti imao je kompozit sa česticama glinice 5  wt.%  Al2O3-Fe-AM. Dodatkom modifikovanih čestica glinice u PMMA/DMI matricu, poboljšane su mehaničke osobine (zatezna čvrstoća, deformacija i modul elastičnosti). Razvijen je model veštačke neuronske mreže zasnovan na iterativnom algoritmu predloženom u literaturi (Broiden-Fletcher-Goldfarb-Shanno), za predviđanje toplotne provodljivosti i mehaničkih svojstava kompozita na bazi akrilata  u  kombinaciji sa česticama na bazi glinice, u zavisnosti od masenog udela čestica, i dodatka oksida gvožđa i modifikatora. Pokazano je da ovi matematički modeli mogu predvideti mehanička i termička  svojstva  kompozitnih  materijala.  Ovo  je  posebno  relevantno  zapredviđanje  toplotne provodljivosti materijala koji se koriste u stomatologiji za izradu proteza i koji su izloženi temperaturnim promenama tokom primene.",
publisher = "Savez hemijskih inženjera Srbije",
journal = "Hemijska industrija",
title = "Prediction of thermal and mechanical properties of acrylate-based composites using artificial neural network modeling, Predviđanje termičkih i mehaničkih svojstava kompozita na bazi akrilata korišćenjem modela veštačke neuronske mreže",
pages = "302-293",
number = "4",
volume = "77",
doi = "10.2298/HEMIND230119029M"
}

Mališić, V. Z., Pezo, M. L., Jelić, A. N., Patarić, A. S.,& Putić, S. S.. (2023). Prediction of thermal and mechanical properties of acrylate-based composites using artificial neural network modeling. in Hemijska industrija
Savez hemijskih inženjera Srbije., 77(4), 293-302.
https://doi.org/10.2298/HEMIND230119029M

Mališić VZ, Pezo ML, Jelić AN, Patarić AS, Putić SS. Prediction of thermal and mechanical properties of acrylate-based composites using artificial neural network modeling. in Hemijska industrija. 2023;77(4):293-302.
doi:10.2298/HEMIND230119029M .

Mališić, Vanja Z., Pezo, Milada L., Jelić, Aleksandra N., Patarić, Aleksandra S., Putić, Slaviša S., "Prediction of thermal and mechanical properties of acrylate-based composites using artificial neural network modeling" in Hemijska industrija, 77, no. 4 (2023):293-302,
https://doi.org/10.2298/HEMIND230119029M . .