| Processo: | 17/12491-0 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado |
| Vigência (Início): | 01 de outubro de 2017 |
| Vigência (Término): | 30 de junho de 2021 |
| Área do conhecimento: | Engenharias - Engenharia de Materiais e Metalúrgica - Materiais Não-metálicos |
| Pesquisador responsável: | Edgar Dutra Zanotto |
| Beneficiário: | Daniel Roberto Cassar |
| Instituição Sede: | Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 13/07793-6 - CEPIV - Centro de Ensino, Pesquisa e Inovação em Vidros, AP.CEPID |
| Bolsa(s) vinculada(s): | 19/26460-4 - Procurando por equações empíricas para prever propriedades de vidros usando regressão simbólica por programação genética, BE.EP.PD |
| Assunto(s): | Cristalização Aprendizado computacional Materiais vitrocerâmicos Difusão Vidro |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Aprendizagem de Maquina | Cristalização | Difusão | formação de vidros | novas composições vítreas | vidro | Materiais Vítreos |
Resumo Cristalização é um processo difusional de grande importância científica e tecnológica na área de vidros. Quando controlada ela é a chave para a fabricação de materiais vitrocerâmicos. De outra forma, ela deve ser evitada se o interesse é a fabricação de produtos vítreos. Neste projeto nós pretendemos investigar aspectos microscópios deste importante fenômeno. Por exemplo, buscamos avançar no conhecimento sobre a desconhecida "entidade difusional" que controla a cristalização. Estamos interessados também em observar os estágios inicias da formação de um núcleo cristalino termodinamicamente estável, bem como investigar o tempo necessário para que o primeiro núcleo estável surja no material não-cristalino. Além disso, um desafio deste projeto é desenvolver uma rede neural artificial que seja capaz de prever a capacidade de formação de vidros de composições complexas resistentes a cristalização contendo vários (5-60) componentes. Esta capacidade de formação de vidros está relacionada com a dificuldade do material se cristalizar. Com esta rede neural e o conhecimento acumulado por mais de 40 anos do nosso grupo de pesquisas, nós esperamos agilizar o desenvolvimento de novas composições vítreas que apresentam propriedades inusuais. | |
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