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Service-Life Study of Polycarbonate Outdoors Using Python with Incomplete DataEstudio de la vida útil del policarbonato en exteriores utilizando Python con datos incompletos

Resumen

El deterioro del policarbonato (PC) depende de diversos factores ambientales. Mientras tanto, la complejidad de los procesos de envejecimiento relacionados inhibe la predicción de la vida útil basada en los factores ambientales. Para dilucidar la correlación no lineal entre el envejecimiento del PC y los factores medioambientales, se realizaron ensayos de envejecimiento natural de tres años de duración en ocho estaciones experimentales de China. La relación entre los datos de las propiedades de tracción del PC y los datos medioambientales y de contaminantes se analiza mediante redes de extra-árboles y de perceptrón multicapa implementadas en Python. Los resultados indican que (1) la degradación de las propiedades de tracción del PC se ve afectada principalmente por el periodo experimental (76,37%), mientras que el efecto de los factores ambientales o contaminantes en la degradación es menos pronunciado (23,63%); (2) la precisión de clasificación del modelo entrenado en el conjunto de entrenamiento es del 91% (91/100), y en el conjunto de pruebas es del 72% (44/61).13% (44/61); y por último, (3) del análisis de errores de los resultados de clasificación se deduce que el cambio de rendimiento del policarbonato en Qionghai y Wuhan se caracteriza por una reducción inicial seguida de una ligera mejora. Por último, se demuestra que el método propuesto funciona bien, especialmente en el caso de zonas con datos incompletos disponibles.

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