APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA OTIMIZAÇÃO DE PLACAS LAMINADAS
DOI:
https://doi.org/10.26512/ripe.v2i17.21656Palavras-chave:
Otimização estrutural. Redes Neurais Artificiais. Materiais Compósitos.Resumo
A utilização de técnicas de otimização ao projeto de estruturas reais tem sido limitada pelo alto custo computacional da análise estrutural, normalmente realizada através do Método dos Elementos Finitos. A fim de evitar este problema, este trabalho apresenta uma estratégia de metamodelagem, usando Redes Neurais Artificiais (RNA), do comportamento de placas laminadas de material compósito reforçado por fibras. Esta estratégia é utilizada na otimização de uma placa laminada compósita. O hipercubo latino é usado como técnica de amostragem. Após o treinamento, as redes foram utilizadas para aproximar o cálculo da segurança à flambagem das placas durante a otimização. Os resultados obtidos mostraram que uma aproximação adequada foi obtida, levando à mesma solução ótima obtida utilizando a solução exata.
Downloads
Referências
Arora, J. S., 2004.Introduction to optimun deseign. 2. ed. Elsevier Inc.
Awruch, M.D.F., Hernandes, J.A., & Bussamra, F.L.S., 2010.Utilização de metamodelos de painéis reforçados integrais otimizados sujeitos à flambagem. In: VI Congresso Nacional de Engenharia Mecânica (CONEM), Campina Grande.
Barroso, E.S., 2015. Análise e otimização de estruturas laminadas utilizando a formulação isogeométrica. Dissertação, Universidade Federal do Ceará/Fortaleza.
Barthelemy, J.-F.M., & Haftka, R.A., 1993. Approximation concepts for optimum structural design ”“ a review. Structural Optimization, vol. 5, pp. 129-144.
Beale, M. H., Hagan, M. T., & Demuth, H. B., 2016. MATLAB: Neural Network ToolboxTM User’s Guide. MathWorks, Inc.
Bratton, D. & Kennedy, J., 2007. Defining a Standard for Particle Swarm Optimization. Proceedings of the 2007 IEEE Swarm Intelligence Symposium, pp. 120-127.
Cardozo, S. D., Gomes, H. M., & Awruch, A. M., 2011. Optimization of laminated composite plates and shells using genetic algorithms, neural networks and finite elements. Latin American Journal of Solids and Structures, vol. 8, pp. 413-427.
Coppin, B., 2012. Inteligência Artificial. LTC.
Daniel, I.M., & Ishai, O., 2006. Engineering mechanics of composite materials. 2. ed. Oxford University Press.
Duda, R.O., Hart, P. E., & Stork, D.G., 2000. Pattern Classification. 2. ed. John Wiley & Sons, INC.
Forrester, A.I.J., & Keane, A.J., 2009. Recent advances in surrogate-based optimization. Progress in Aerospace Sciences, vol. 45, pp. 50-79.
Frisso, C., Scarpel, R.A., & Ferrari, D.B.T.P.A., 2011. Metamodelagem de funções determinísticas por composição integrada de especialistas locais. In: XLIII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, Ubatuba.
Gaspar, B., Texeira, A.P., & Soares, C.G., 2014. Assessment of the efficiency of Kriging surrogate models for structural reliability analysis. Probabilistic Engineering Mechanics, vol. 37, pp. 24-34.
Han, Z.-H., & Zhang, K.-S., 2012. Surrogate-Based Optimization. In: Real-World Applications of Genetic Algorithms. Disponível em: < http://www.intechopen.com/books/real-world-applications-of-genetic-algorithms/surrogate-based-optimization > Acesso: 08/09/2016.
Haykin, S., 2001. Redes Neurais: Princípio e prática. 2. ed. Bookman.
Jayawardena, A.W., & Fernando, A.K. 1998.Use of radial basis function type artificial neural networks for runoff simulation. Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, vol. 13, pp.91-99.
Kennedy, J., & Eberhart, R.C., 1995. Particle swarm optimization. In: Proceedings of the IEEE international conference on neural networks, pp. 1942”“1948.
Koide, R.M., Ferreira, A.P.C.S., & Luersen, M. A., 2015. Laminated Composites Buckling Analysis Using Lamination Parameters, Neural Networks and Support Vector Regression. Latin American Journal of Solids and Structures, vol. 12, pp. 271-294.
Leary, S.J., Bhaskar, A., & Keane, A.J., 2004. A derivative Based Surrogate Model for Approximating and Optimizing the Output of an Expensive Computer Simulation. Journal of Global Optimization, vol. 30. pp. 39-58.
Nicholas, P.E., Babu, M. C. L., & Sofia, A. S., 2016. Multiobjective optimization of laminated composite plate with elliptical cut-out using ANN based NSGA-II. Journal of Mechanics of Materials and Strutuctures, vol. 11, n. 2, pp. 157-172.
Pal, M., & Deswal, S., 2011. Support vector regression based shear strengh modelling of deep beams. Computers and Structures, vol. 89, pp. 1430-1439.
Pan, F., Zhu, P., & Zhang, Y., 2010. Metamodel-based lightweight design of B-pillar with TB structure via support vector regression. Computers and Structures. vol. 88, pp. 36-44.
Reddy, J.N., 1996. Mechanics of laminated composite plates: Theory and analysis. CRC press, Inc.
Rocha, I. B. C. M., 2013. Análise e otimização de cascas laminadas considerando não-linearidade geométrica e falha progressiva. Dissertação, Universidade Federal do Ceará/Fortaleza.
Simpson, T.W., Peplinski, J. D., Koch, P. N., & Allen, J. K., 2001. Metamodels for Computer-based Engineering Design: Survey and recommendations. Engineering with Computer, vol. 17, pp. 129-150.
Souza, S.A., Oliveira, L.C., &Afonso, S.M.B., 2010. Otimização de estratégia de produção de petróleo utilizando algoritmo evolucionário e modelos substitutos. In: VI Congresso Nacional de Engenharia Mecânica (CONEM), Campina Grande.
Tiago, C.M., & Leitão, V.M.A., 2002. Utilização de Funções de base radial em problemas unidimensionais de análise estrutural. In: Métodos Numéricos en Ingeniería V, Espanha.
The MathWorks, Inc., 2011. MATLAB® R2011b, Getting Started Guide.
Viana, F.A.C., 2013. Things you wanted to know about the Latin hypercube design and were afraid to ask. In: 10° World Congress in Structural and Multidisciplinary Optimization. Orlando/Florida.
Wang, G.G., & Shan, S., 2006. Review of Metamodeling Techniques in Support of Engineering Design Optimization. Journal of Mechanical design, vol 129, pp.370-380
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:
Autores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, sendo o trabalho simultaneamente licenciado sob a Creative Commons Attribution License o que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria do trabalho e publicação inicial nesta revista.
Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal) a qualquer ponto antes ou durante o processo editorial, já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado.
