Redes neurais artificiais aplicadas para a predição do comportamento dinâmico-mecânico de compósitos de matriz epóxi reforçados com fibras de carbono

Brito Júnior, C.A.R., Bezerra, E.M., Pardini, L.C., Ancelotti Júnior, A.C., Pereira, M.S., De Barros, E., De Camargo, L.R.

Redes neurais artificiais aplicadas para a predição do comportamento dinâmico-mecânico de compósitos de matriz epóxi reforçados com fibras de carbono

AUTOR(ES)

Brito Júnior, C.A.R., Bezerra, E.M., Pardini, L.C., Ancelotti Júnior, A.C., Pereira, M.S., De Barros, E., De Camargo, L.R.

FONTE

Matéria (Rio de Janeiro)

DATA DE PUBLICAÇÃO

2007

RESUMO

Neste trabalho, o algoritmo Levenberg-Marquardt foi aplicado para predizer o comportamento dinâmico-mecânico de compósitos de matriz epóxi reforçados com fibras de carbono. Empregou-se o ensaio de vibração amortecida (ASTM E-756) para viga do tipo engastada-livre que forneceu experimentalmente as curvas de amplitude em função do tempo de resposta. O compósito é de uso aeronáutico tendo configuração [0º/45º/90º/0º]S. Uma rede neural do tipo "perceptron" de múltiplas camadas foi empregada, e os resultados mostraram que a aplicação do algoritmo de aprendizado Levenberg-Marquardt conduz a uma elevada qualidade preditiva para compósitos de matriz epóxi, uma vez que o coeficiente de desempenho (B) apresentou-se superior a 0.9 para 64% dos conjuntos testados. Os testes iniciais consideraram uma arquitetura simples 2-[30-30]2-1 resultando em uma baixa qualidade preditiva. Entretanto, o aumento do número de neurônios nas camadas escondidas resultou em uma arquitetura otimizada 2-[100-100]2-1.

ASSUNTO(S)

redes neurais artificiais (rna) compósitos fibra de carbono propriedades dinâmico-mecânicas