NDLI: Otimização Estrutural De Elementos Em Compósitos Usando Redes Neurais Artificiais

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Otimização Estrutural De Elementos Em Compósitos Usando Redes Neurais Artificiais

Content Provider	Semantic Scholar
Author	Diniz, Camila Almeida Júnior, Sebastião Simões Da Cunha Júnior, Antônio Carlos Ancelotti Gomes, Gomes Ferreira Bicalho, Rodrigo . Campos, Rafaella Barrêto
Copyright Year	2017
Abstract	Resumo. E de grande relevância investigar possiveis falhas em materiais compositos visando a seguranca das estruturas. O criterio de falha Tsai-Wu e um metodo eficaz para analisar as falhas em materiais compositos anisotropicos, definindo se o material em determinado carregamento sofrera ou nao falha estrutural. Buscando a otimizacao da producao de materiais compositos em fibras de carbono foi utilizada a tecnica de Redes Neurais Artificiais (RNA). Neste trabalho, o intuito e que esta tecnica consiga encontrar uma configuracao de camadas conveniente para a producao do material composito. Primeiramente, foram feitas simulacoes numericas utilizando o Metodo dos Elementos Finitos (MEF). Para as simulacoes foi considerada uma viga tubular engastada-livre sujeita a uma forca de compressao em uma de suas extremidades. Como resultado das simulacoes obteve-se o valor do indice de Tsai-Wu para cada laminado com 03 camadas. Quando a rede neural e bem treinada, a mesma e capaz de fazer a inversao do que foi feito pela simulacao numerica, ou seja, conhecendo o valor do indice de falha e gerada a configuracao adequada para o laminado. Os resultados obtidos pela RNA foram satisfatorios, permitindo que uma producao de materiais compositos seja feita de forma mais confiavel e com um numero menor de experimentos. Palavras-chaves: Materiais compositos, Redes Neurais Artificiais, Criterio de falha.
Starting Page	51
Ending Page	60
Page Count	10
File Format	PDF HTM / HTML
Volume Number	2
Alternate Webpage(s)	https://repositorio.unifei.edu.br/xmlui/bitstream/handle/123456789/678/dissertacao_diniz_2017.pdf?isAllowed=y&sequence=1
Language	English
Access Restriction	Open
Content Type	Text
Resource Type	Article

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