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자료유형
학술저널
저자정보
Jeong Min Kim (Korea Institute of Science and Technology) Taejun Ha (Korea Institute of Science and Technology) Joonho Lee (Korea University) Young‑Su Lee (Korea Institute of Science and Technology) Jae‑Hyeok Shim (Korea Institute of Science and Technology)
저널정보
대한금속·재료학회 Metals and Materials International Metals and Materials International Vol.29 No.3
발행연도
2023.3
수록면
861 - 869 (9page)
DOI
10.1007/s12540-022-01262-0

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Pressure-composition-temperature (PCT) curves for hydrogen absorption and desorption of AB2-type hydrogen storagealloys at arbitrary temperatures are predicted by three machine learning models such as random forest, K-nearest neighborand deep neural network (DNN). Two data generation methods are adopted to increase the number of data points. A newform of the PCT curve functions is suggested to fit experimental data, which greatly helps improve the prediction accuracy.A van’t Hoff type equation is used to generate unmeasured temperature data, which improves the model performance on thePCT behavior at various temperatures. The results indicate that a DNN is the best model for predicting the PCT behaviorwith a high average correlation value R2 = 0.93070.
#Hydrogen storage alloy · Hydrogen sorption · Pressure-composition-temperature curve · Machine learning · Deep neural network

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