Predicción del indice carbonilo del poliestireno expandido utilizando aproximación de funciones con redes neuronales artificiales

Abstract

En este articulo se emplea un modelo matemático de aproximación de funciones utilizando Redes Neuronales Artificiales \((RNA)\),el cuál se ajusta al comportamiento en la degradación del \(EPS\) (Poliestireno Expandido) en un \(CPC\) (Concentrador Parabĺico Compuesto). El objetivo es obtener el valor del índice carbonilo \((IC)\) del \(EPS\) . Los valores de entrada obtenidos experimentalmente cuando se concentra energía solar sobre el absorbedor del \(CPC\) están compuestos por algunos de los factores que influyen en el deterioro del \(EPS\), los cuales son: temperatura \((T)\), tiempo de exposición de la muestra \((t)\) y radiación UVB \((W/m2)\). La aplicación de este modelo resulta útil para predecir el índice de deterioro del polímero sometido a concentración solar en el CPC a lo largo del año.