Cure State Estimation in Frontal Polymerization from Temperature Fields via Cascaded Inverse-Forward Deep Learning with Uncertainty Quantification
Questo articolo propone un framework di deep learning a cascata inverso-diretto che stima le condizioni iniziali e al contorno ignote dai campi di temperatura ai tempi precoci per consentire una previsione in tempo reale e con quantificazione dell'incertezza del grado di polimerizzazione nella polimerizzazione frontale, raggiungendo un'elevata accuratezza con una latenza di inferenza minima.