Predicția temperaturilor de tranziție ale polimerilor prin tehnici computaționale combinate (TranzComb) Prediction of Polymer Transition Temperatures via Combined Computational Techniques (TranzComb)

Program:Program:	ARUT
Cod proiect:Project code:	GnaC2018_91
Valoare totală:Total value:	47.440 lei (10.000 euro)
Durata contractului:Contract duration:	1.03.2019 - 30.04.2020
Acronim:Acronym:	TranzComb
Director de proiect:Project Manager:	Șef lucrări Epure Elena-LuizaLecturer Epure Elena-Luiza

Rezumat Abstract

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 inconvenient poate fi rezolvat prin modelare cu ajutorul simulărilor moleculare și a rețelelor neuronale. Data reported in the literature regarding polymer transition temperatures prove to be scarce or incomplete because they do not specify the factors that simultaneously influence the value of these temperatures. This drawback can be resolved through modeling using molecular simulations and artificial neural networks.

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. Novel elements of the project: phenomenological estimation, modeling, and optimization of transition temperatures for a series of polymers, knowing the characteristics that influence these temperatures.

Proiectul are drept obiectiv principal legarea proprietăților termice (macroscopice), accesibile experimental, de proprietățile statice și dinamice microscopice ale polimerilor. The main objective of the project is to link the thermally accessible (macroscopic) properties to the microscopic static and dynamic properties of polymers.

Activitățile proiectului Project Activities

• Activ.1.1. Modelarea ab-initio a segmentelor de lanț polimericeAb-initio modeling of polymer chain segments
• Activ.1.2. Modelarea moleculară la nivel atomic a lanțurilor singulare polimericeMolecular modeling at the atomic level of single polymer chains
• Activ.1.3. Modelarea moleculară a polimerilor în masa lorMolecular modeling of bulk polymers
• Activ.2.1. Definirea unităților structurale și a lanțurilor polimericeDefinition of structural units and polymer chains
• Activ.2.2. Calculul Tg prin tehnica QSPR.Calculation of Tg using the QSPR technique.
• Activ.3.1. Analiza rezultatelor de la A1.1-1.3, A2.1-2.2 și eliminarea eventualelor eroriAnalysis of results from A1.1-1.3, A2.1-2.2 and elimination of potential errors
• Activ.3.2. Definirea descriptorilor ce vor fi folosiți pentru rețelele neuronaleDefinition of descriptors to be used for neural networks
• Activ.4.1. Procesarea datelor obținute experimental în scopul compatibilizării cu metodologia de modelareProcessing of experimentally obtained data for compatibility with the modeling methodology
• Activ.4.2. Aplicarea metodelor de modelare aparținând Inteligenței Artificiale (Rețele Neuronale Artificiale - ANN, Mașini Vector Suport - SVM) pentru generarea de modele eficienteApplication of Artificial Intelligence modeling methods (Artificial Neural Networks - ANN, Support Vector Machines - SVM) to generate efficient models
• Activ.4.3. Îmbunătățirea performanțelor modelelor generate în A.4.2. prin aplicarea de optimizatori de inspirație biologicăImproving the performance of the models generated in A.4.2. by applying bio-inspired optimizers
• Activ.5.1. Analiza optimizatorilor de inspirație biologică și selecția celei mai potrivite abordări pentru identificarea parametrilor optimiAnalysis of bio-inspired optimizers and selection of the most suitable approach for identifying optimal parameters
• Activ.5.2. Aplicarea optimizatorilor selectați în A.5.1 și extrapolarea rezultatelor obținuteApplication of the selected optimizers in A.5.1 and extrapolation of the obtained results

Livrabilele proiectului Project Deliverables

• o depunere de proiect: Proprietățile polimerice- evaluare, predicție și optimizare cu ajutorul metodelor experimentale și computaționale, PN-III-P2-2.1-PED-2019-4998 one project submission: Polymer properties - evaluation, prediction, and optimization using experimental and computational methods, PN-III-P2-2.1-PED-2019-4998
• 1 model neuronal, 1 optimizator 1 neural model, 1 optimizer

Echipa proiectului (implicarea în activități) Project Team (involvement in activities)

1. Epure Elena-Luiza - director de proiectproject manager (A.1.1-A3.2., A.4.1.-A.5.2)
2. Ciobotărescu Simona - doctorand 1PhD student 1 (A.1.1.-A3.2.)
3. Drăgoi Elena Niculina - doctorand 2PhD student 2 (A.4.1.-A.5.2.)

Diseminarea proiectului Project Dissemination

• 1 poster la o conferință națională1 poster at a national conference
• 1 articol publicat într-o revistă ISI1 article published in an ISI journal
• 2 rapoarte științifice2 scientific reports