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XGBoost Regression Analysis of Dielectric Properties of Epoxy Resin with Inorganic Hybrid Nanofillers

环氧树脂 电介质 材料科学 复合材料 光电子学
作者
Piyushkumar Panchal,Bansi Shingala,Sanketsinh Thakor,Prince Jain,Chandan R. Vaja,Anand Y. Joshi,Karan Shah,V. A. Rana,Jaivik Pathak
出处
期刊:Journal of Macromolecular Science, Part B [Taylor & Francis]
卷期号:: 1-17 被引量:9
标识
DOI:10.1080/00222348.2024.2347746
摘要

Our research described in this paper investigated the influence of varying weight percentages of a hybrid nano filler composed of titanium dioxide (TiO2) and silicon dioxide (SiO2) in an epoxy polymer composite. The dielectric properties were analyzed across a broadband frequency range. Additionally, X-ray diffraction (XRD) was employed to examine the structural changes and crystalline phases within the composite materials. The Influence of hybrid inorganic nano-fillers in the epoxy composite on the dielectric properties are discussed thoroughly in this report. To improve material design and prediction modeling, our research utilized machine learning algorithms, such as the XGBoost regressor. The aim was to assess the effectiveness of regression techniques in evaluating the material properties. By employing performance metrics, like R2 score and RMSE, the tests could achieve accuracies ranging from 30% to 60%. Simulation results demonstrated that machine learning-based methods can significantly expedite the forecasting of the dielectric properties, i.e. dielectric constant and dielectric loss at intermediate frequencies, thereby saving both time and energy.
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