Predicția temperaturilor de tranziție ale polimerilor prin tehnici computaționale combinate (TranzComb)

Program: ARUT

Cod proiect: GnaC2018_91

Valoarea totală: 47.440 lei (10.000 euro)

Durata contractului: 1.03.2019 - 30.04.2020

Acronim:TranzComb

Director de proiect: Ș.l. Epure Elena-Luiza

Rezumat:

Datele raportate în literatura de specialitate cu privire la temperaturile de tranziție ale polimerilor se dovedesc a fi puține sau incomplete deoarece nu precizează factorii care influențează simultan valoarea acestor temperaturi. Acest incovenient poate fi rezolvat prin modelare cu ajutorul simulărilor moleculare și a rețelelor neuronale.

Elementele de noutate ale proiectului : estimarea fenomenologică, modelarea și optimizarea temperaturilor de tranziție a unei serii de polimeri, cunoscându-se caracteristicile care influențează aceste temperaturi.

Proiectul are drept obiectiv principal legarea proprietăților termice (macroscopice), accesibile experimental, de proprietățile statice și dinamice microscopice ale polimerilor.

Activitățile proiectului:

Activ.1.1. Modelarea ab-initio a segmentelor de lanț polimerice

Activ.1.2. Modelarea moleculară la nivel atomic a lanțurilor singulare polimerice

Activ.1.3. Modelarea moleculară a polimerilor în masa lor

Activ.2.1. Definirea unităților structurale și a lanțurilor polimerice

Activ.2.2. Calculul Tg prin tehnica QSPR.

Activ.3.1. Analiza rezultatelor de la A1.1-1.3, A2.1-2.2 și eliminarea eventualelor erori

Activ.3.2. Definirea descriptorilor ce vor fi folosiți pentru rețelele neuronale

Activ.4.1 Procesarea datelor obținute experimental în scopul compatibilizării cu metodologia de modelare

Activ.4.2 Aplicarea metodelor de modelare aparținând Inteligenței Artificiale (Rețele Neuronale Artificiale- ANN, Mașini Vector Suport-SVM) pentru generarea de modele eficiente

Activ.4.3. Îmbunătățirea performanțelor modelelor generate în A.4.2. prin aplicarea de optimizatori de inspirație biologică

Activ.5.1 Analiza optimizatorilor de inspirație biologică și selecția celei mai potrivite abordări pentru identificarea parametrilor optimi

Activ.5.2. Aplicarea optimizatorilor selectați în A.5.1 și extrapolarea a rezultatelor obținute

Livrabilele proiectului:

· o depunere de proiect: Proprietățile polimerice- evaluare, predicție și optimizare cu ajutorul metodelor experimentale și computaționale, PN-III-P2-2.1-PED-2019-4998

· 1 model neuronal, 1 optimizator

Echipa proiectului (implicarea în activitățile proiectului):

1. Epure Elena-Luiza -director de proiect (A.1.1-A3.2., A.4.1.-A.5.2)

2. Ciobotărescu Simona- doctorand 1 (A.1.1.-A3.2.)

3. Drăgoi Elena Niculina- doctorand 2 (A.4.1.-A.5.2.)

Diseminarea proiectului:

· 1 poster la o conferință națională

· 1 articol publicat într-o revistă ISI

· 2 rapoarte științifice

· 1 website