Redes neurais artificiais aplicadas para a predição do comportamento dinâmico-mecânico de compósitos de matriz epóxi reforçados com fibras de carbono
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Data de Publicação: | 2007 |
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Título da fonte: | Matéria (Rio de Janeiro. Online) |
Texto Completo: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1517-70762007000200013 |
Resumo: | Neste trabalho, o algoritmo Levenberg-Marquardt foi aplicado para predizer o comportamento dinâmico-mecânico de compósitos de matriz epóxi reforçados com fibras de carbono. Empregou-se o ensaio de vibração amortecida (ASTM E-756) para viga do tipo engastada-livre que forneceu experimentalmente as curvas de amplitude em função do tempo de resposta. O compósito é de uso aeronáutico tendo configuração [0º/45º/90º/0º]S. Uma rede neural do tipo "perceptron" de múltiplas camadas foi empregada, e os resultados mostraram que a aplicação do algoritmo de aprendizado Levenberg-Marquardt conduz a uma elevada qualidade preditiva para compósitos de matriz epóxi, uma vez que o coeficiente de desempenho (B) apresentou-se superior a 0.9 para 64% dos conjuntos testados. Os testes iniciais consideraram uma arquitetura simples 2-[30-30]2-1 resultando em uma baixa qualidade preditiva. Entretanto, o aumento do número de neurônios nas camadas escondidas resultou em uma arquitetura otimizada 2-[100-100]2-1. |
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Redes neurais artificiais aplicadas para a predição do comportamento dinâmico-mecânico de compósitos de matriz epóxi reforçados com fibras de carbonoRedes neurais artificiais (RNA)compósitosfibra de carbonopropriedades dinâmico-mecânicasNeste trabalho, o algoritmo Levenberg-Marquardt foi aplicado para predizer o comportamento dinâmico-mecânico de compósitos de matriz epóxi reforçados com fibras de carbono. Empregou-se o ensaio de vibração amortecida (ASTM E-756) para viga do tipo engastada-livre que forneceu experimentalmente as curvas de amplitude em função do tempo de resposta. O compósito é de uso aeronáutico tendo configuração [0º/45º/90º/0º]S. Uma rede neural do tipo "perceptron" de múltiplas camadas foi empregada, e os resultados mostraram que a aplicação do algoritmo de aprendizado Levenberg-Marquardt conduz a uma elevada qualidade preditiva para compósitos de matriz epóxi, uma vez que o coeficiente de desempenho (B) apresentou-se superior a 0.9 para 64% dos conjuntos testados. Os testes iniciais consideraram uma arquitetura simples 2-[30-30]2-1 resultando em uma baixa qualidade preditiva. Entretanto, o aumento do número de neurônios nas camadas escondidas resultou em uma arquitetura otimizada 2-[100-100]2-1.Laboratório de Hidrogênio, Coppe - Universidade Federal do Rio de Janeiroem cooperação com a Associação Brasileira do Hidrogênio, ABH22007-01-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1517-70762007000200013Matéria (Rio de Janeiro) v.12 n.2 2007reponame:Matéria (Rio de Janeiro. Online)instname:Matéria (Rio de Janeiro. Online)instacron:RLAM10.1590/S1517-70762007000200013info:eu-repo/semantics/openAccessBrito Júnior,C.A.R.Bezerra,E.M.Pardini,L.C.Ancelotti Júnior,A.C.Pereira,M.S.De Barros,E.De Camargo,L.R.por2007-09-12T00:00:00Zoai:scielo:S1517-70762007000200013Revistahttp://www.materia.coppe.ufrj.br/https://old.scielo.br/oai/scielo-oai.php||materia@labh2.coppe.ufrj.br1517-70761517-7076opendoar:2007-09-12T00:00Matéria (Rio de Janeiro. Online) - Matéria (Rio de Janeiro. Online)false |
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