OTIMIZAÇÃO ESTRUTURAL DE ELEMENTOS EM COMPÓSITOS USANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
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Data de Publicação: | 2017 |
Outros Autores: | , , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia |
Texto Completo: | https://periodicos.unb.br/index.php/ripe/article/view/21727 |
Resumo: | É de grande relevância investigar possíveis falhas em materiais compósitos visando à segurança das estruturas. O critério de falha Tsai-Wu é um método eficaz para analisar as falhas em materiais compósitos anisotrópicos, definindo se o material em determinado carregamento sofrerá ou não falha estrutural. Buscando a otimização da produção de materiais compósitos em fibras de carbono foi utilizada a técnica de Redes Neurais Artificiais (RNA). Neste trabalho, o intuito é que esta técnica consiga encontrar uma configuração de camadas conveniente para a produção do material compósito. Primeiramente, foram feitas simulações numéricas utilizando o Método dos Elementos Finitos (MEF). Para as simulações foi considerada uma viga tubular engastada-livre sujeita a uma força de compressão em uma de suas extremidades. Como resultado das simulações obteve-se o valor do índice de Tsai-Wu para cada laminado com 03 camadas. Quando a rede neural é bem treinada, a mesma é capaz de fazer a inversão do que foi feito pela simulação numérica, ou seja, conhecendo o valor do índice de falha é gerada a configuração adequada para o laminado. Os resultados obtidos pela RNA foram satisfatórios, permitindo que uma produção de materiais compósitos seja feita de forma mais confiável e com um número menor de experimentos. |
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OTIMIZAÇÃO ESTRUTURAL DE ELEMENTOS EM COMPÓSITOS USANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAISMateriais compósitos. Redes Neurais Artificiais. Critério de falha.É de grande relevância investigar possíveis falhas em materiais compósitos visando à segurança das estruturas. O critério de falha Tsai-Wu é um método eficaz para analisar as falhas em materiais compósitos anisotrópicos, definindo se o material em determinado carregamento sofrerá ou não falha estrutural. Buscando a otimização da produção de materiais compósitos em fibras de carbono foi utilizada a técnica de Redes Neurais Artificiais (RNA). Neste trabalho, o intuito é que esta técnica consiga encontrar uma configuração de camadas conveniente para a produção do material compósito. Primeiramente, foram feitas simulações numéricas utilizando o Método dos Elementos Finitos (MEF). Para as simulações foi considerada uma viga tubular engastada-livre sujeita a uma força de compressão em uma de suas extremidades. Como resultado das simulações obteve-se o valor do índice de Tsai-Wu para cada laminado com 03 camadas. Quando a rede neural é bem treinada, a mesma é capaz de fazer a inversão do que foi feito pela simulação numérica, ou seja, conhecendo o valor do índice de falha é gerada a configuração adequada para o laminado. Os resultados obtidos pela RNA foram satisfatórios, permitindo que uma produção de materiais compósitos seja feita de forma mais confiável e com um número menor de experimentos.Programa de Pós-Graduação em Integridade de Materiais da Engenharia2017-01-25info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://periodicos.unb.br/index.php/ripe/article/view/2172710.26512/ripe.v2i10.21727Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia; Vol. 2 No. 10 (2016): COMPUTATIONAL INTELLIGENCE TECHNIQUES FOR OPTMIZATION AND DATA MODELING (II); 51-60Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia; v. 2 n. 10 (2016): COMPUTATIONAL INTELLIGENCE TECHNIQUES FOR OPTMIZATION AND DATA MODELING (II); 51-602447-6102reponame:Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenhariainstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBporhttps://periodicos.unb.br/index.php/ripe/article/view/21727/20039Copyright (c) 2019 Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia - RIPEinfo:eu-repo/semantics/openAccessDiniz, Camila AparecidaCunha Júnior, Sebastião Simões daAncelotti Júnior, Antônio CarlosGomes, Guilherme FerreiraBicalho, RodrigoCampos, Rafaella Barrêto2019-06-09T21:47:54Zoai:ojs.pkp.sfu.ca:article/21727Revistahttps://periodicos.unb.br/index.php/ripePUBhttps://periodicos.unb.br/index.php/ripe/oaianflor@unb.br2447-61022447-6102opendoar:2019-06-09T21:47:54Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia - Universidade de Brasília (UnB)false |
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