OTIMIZAÇÃO ESTRUTURAL DE ELEMENTOS EM COMPÓSITOS USANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Autores

  • Camila Aparecida Diniz
  • Sebastião Simões da Cunha Júnior
  • Antônio Carlos Ancelotti Júnior
  • Guilherme Ferreira Gomes
  • Rodrigo Bicalho
  • Rafaella Barrêto Campos

DOI:

https://doi.org/10.26512/ripe.v2i10.21727

Palavras-chave:

Materiais compósitos. Redes Neurais Artificiais. Critério de falha.

Resumo

É de grande relevância investigar possíveis falhas em materiais compósitos visando Ã  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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Referências

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Publicado

2017-01-25

Como Citar

Diniz, C. A., Cunha Júnior, S. S. da, Ancelotti Júnior, A. C., Gomes, G. F., Bicalho, R., & Campos, R. B. (2017). OTIMIZAÇÃO ESTRUTURAL DE ELEMENTOS EM COMPÓSITOS USANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS. Revista Interdisciplinar De Pesquisa Em Engenharia, 2(10), 51–60. https://doi.org/10.26512/ripe.v2i10.21727

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