Uso de redes neurais artificiais para representar o comportamento viscoelástico de materiais.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 1998 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3132/tde-24072024-111839/ |
Resumo: | O comportamento viscoelástico não linear de materiais ainda é representado de forma rudimentar por modelos constitutivos analíticos. É proposto o uso de redes neurais artificiais para representar o comportamento viscoelástico de materiais sob carregamentos uniaxiais. Alguns exemplos são desenvolvidos usando redes neurais que geram sua própria arquitetura e também redes neurais recorrentes para representar o comportamento viscoelástico de materiais. Os resultados obtidos podem ser considerados animadores. As vantagens observadas no uso de redes neurais artificiais para representar o comportamento de materiais são as seguintes: nenhuma hipótese a respeito do comportamento do material é necessária; o comportamento do material é apreendido diretamente dos dados de ensaios; e não é necessário nenhuma aproximação numérica para usar uma rede neural artificial já treinada. |
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Uso de redes neurais artificiais para representar o comportamento viscoelástico de materiais.Untitled in englishEngenharia mecânicaMateriaisMaterialsMechanical engineeringNeural networksRedes neuraisO comportamento viscoelástico não linear de materiais ainda é representado de forma rudimentar por modelos constitutivos analíticos. É proposto o uso de redes neurais artificiais para representar o comportamento viscoelástico de materiais sob carregamentos uniaxiais. Alguns exemplos são desenvolvidos usando redes neurais que geram sua própria arquitetura e também redes neurais recorrentes para representar o comportamento viscoelástico de materiais. Os resultados obtidos podem ser considerados animadores. As vantagens observadas no uso de redes neurais artificiais para representar o comportamento de materiais são as seguintes: nenhuma hipótese a respeito do comportamento do material é necessária; o comportamento do material é apreendido diretamente dos dados de ensaios; e não é necessário nenhuma aproximação numérica para usar uma rede neural artificial já treinada.The non linear viscoelastic material behavior is poorly represented by constitutive equations. The present5 study proposes a neural network approach for non linear viscoelastic behavior under uniaxial loading. Some examples were done using self-growing neural networks and recurrent neural networks modeling non linear viscoelastic behavior. The results were encouraging. The main beneficts of neural network approach are: no assumptions about the material behavior are required; the material behavior can be represented directly from experimental data; once trained no numerical approximations are required when using the neural network.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPSalvagni, Ronaldo de BreyneMassarani, Marcelo1998-02-17info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3132/tde-24072024-111839/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-07-24T14:28:02Zoai:teses.usp.br:tde-24072024-111839Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-07-24T14:28:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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