Navegando por Autor "Diniz, Bruno da Cunha"
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Tese Desenvolvimento de diagramas de vida constante probabilísticos de compósitos utilizando RNA modular(2017-03-20) Diniz, Bruno da Cunha; Freire Júnior, Raimundo Carlos Silverio; ; http://lattes.cnpq.br/1042806990155996; ; http://lattes.cnpq.br/2022146558295249; Belisio, Adriano Silva; ; http://lattes.cnpq.br/7913271812346790; Melo, Anderson Clayton Alves de; ; http://lattes.cnpq.br/5242440649066569; Costa Júnior, João Carlos Arantes; ; http://lattes.cnpq.br/5028446242533356; Felipe, Raimundo Nonato Barbosa; ; http://lattes.cnpq.br/7520491414631153Em projetos mecânicos, além dos carregamentos estáticos, outro tipo de solicitação muito frequente é o carregamento cíclico nos quais a carga varia ao longo do tempo. Estruturas e equipamentos, quando sujeitos a esses carregamentos, devem ser submetidos a uma grande quantidade de ensaios mecânicos para sua caracterização. Porém, devido ao tempo e custo elevados dos ensaios para caracterização do comportamento devido aos carregamentos cíclicos, a situação ideal seria obtê-lo com um número mínimo de amostras e, por conta disso, desenvolveu-se em trabalhos anteriores modelos matemáticos que representavam o comportamento à fadiga de compósitos com uma quantidade mínima de dados experimentais. Apesar dos resultados se apresentarem satisfatórios na imensa maioria dos casos, estes modelos sempre consideram um comportamento determinístico do material, desprezando-se um fator de grande importância na fadiga, a dispersão dos resultados. Conforme é de conhecimento da literatura, a dispersão dos resultados faz com que seja sempre necessária uma análise probabilística e, na maioria dos casos, utiliza-se uma distribuição de probabilidade de Weibull, obtendo-se uma curva S-N de probabilidade. Com isso, este trabalho tem como objetivo desenvolver uma Rede Neural Artificial (RNA) de arquitetura modular e verificar se a mesma é capaz de modelar o comportamento probabilístico à fadiga dos compósitos laminados com apenas três curvas S-N como dados de entrada, desenvolvendo um algoritmo capaz de analisar qualquer valor de probabilidade de falha desejado, aplicando o equacionamento da distribuição de Weibull, utilizando duas metodologias de obtenção de seus parâmetros, aqui considerados constantes para todo material, somente após o treinamento da rede, o qual foi realizado com dados determinísticos. A partir dos resultados obtidos, pode-se concluir que a robustez do algoritmo foi percebida para os dados determinísticos e ocorreu uma boa repetibilidade nas respostas obtidas. Com intuito de avaliar a capacidade de generalização das RNA probabilísticas, criaram-se os diagramas de vida constante (Diagramas de Goodman) para os materiais analisados e os mesmos foram comparados com os valores obtidos pelas curvas S-N de probabilidade, onde foram percebidos resultados satisfatórios.Dissertação Desenvolvimento de perfis aerodinâmicos a partir de suas características utilizando redes neurais artificiais(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2013-02-15) Diniz, Bruno da Cunha; Freire Júnior, Raimundo Carlos Silvério; ; http://lattes.cnpq.br/1042806990155996; ; http://lattes.cnpq.br/2022146558295249; Lima, João Alves de; ; http://lattes.cnpq.br/2699729486137957; Souza, Sandi Itamar Schafer de; ; http://lattes.cnpq.br/7400466085627528; Goulart, Jhon Nero Vaz; ; http://lattes.cnpq.br/7863382021033244Uma das maiores preocupações atuais na Engenharia é o desenvolvimento de aeronaves que possuam baixo consumo e alto desempenho. Para isso, são estudados e projetados perfis aerodinâmicos que tenham um valor elevado de coeficiente de sustentação e um valor baixo para o coeficiente de arrasto, gerando um perfil de alta eficiência. Quanto maior o valor da eficiência, menor será o consumo de combustível da aeronave, melhorando assim, o seu desempenho. Neste sentido, este trabalho objetiva desenvolver uma ferramenta para criação de perfis aerodinâmicos a partir de características desejadas, como coeficiente de sustentação e de arrasto e eficiência máxima, utilizando-se um algoritmo baseado em uma Rede Neural Artificial (RNA). Para isso, inicialmente foram coletados uma base de dados de características aerodinâmicas de um total de 300 perfis, a partir do software XFoil. Então, através de uma rotina implementada no software MATLAB, foram treinadas diversas arquiteturas de redes, entre modulares e hierárquicas, utilizando-se o algoritmo de Retropropagação e a regra do Momento. Para análise dos resultados, foi utilizada a técnica de validação cruzada, avaliando a rede que possuiu o menor valor de Erro Médio Quadrático (EMQ). Neste caso, o melhor resultado obtido foi para uma arquitetura hierárquica com dois módulos e uma camada de neurônios ocultos. Os perfis aerodinâmicos desenvolvidos por essa rede, nas regiões de menor EMQ, foram comparados aos mesmos perfis importados ao software XFoil. O presente trabalho oferece como contribuição, em relação a outros trabalhos que envolvem RNA aplicada à mecânica dos fluidos, o desenvolvimento de perfis aerodinâmicos a partir de suas características aerodinâmicasTese Estudo do comportamento à fadiga de cabos condutores de energia com alma de alumínio utilizando redes neurais artificiais(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2020-10-30) Câmara, Eduardo César Bezerra; Freire Júnior, Raimundo Carlos Silvério; ; http://lattes.cnpq.br/1042806990155996; ; http://lattes.cnpq.br/1654889819568367; Diniz, Bruno da Cunha; ; http://lattes.cnpq.br/2022146558295249; Araújo, José Alexander; ; http://lattes.cnpq.br/4144409737965759; Cardoso, Raphael Araújo; ; http://lattes.cnpq.br/4020351126682611; Bessa, Wallace Moreira; ; http://lattes.cnpq.br/3256782908311485As dimensões continentais do Brasil e a distância das unidades geradoras de energia (geralmente hidrelétricas) dos centros consumidores são fatores que elevam a importância das redes de distribuição, já que uma falha inesperada por fadiga nos cabos condutores pode atingir dezenas de milhões de consumidores envolvendo, portanto, custos altíssimos. Para estimar a vida remanescente dos cabos dessas linhas são necessários laboratórios sofisticados e longos ensaios para obtenção de curvas S-N com o mesmo nível de tensão média aplicado no campo. Assim, torna-se desejável um modelo capaz de prever a resistência à fadiga de cabos condutores com eficácia, simplificando a necessidade de ensaios e os custos, além, claro, dos riscos de blackout. Nesse sentido, este estudo busca desenvolver arquiteturas de Redes Neurais Artificiais (RNAs) capazes de estimar a resistência à fadiga de cabos condutores de alumínio, através da variação de parâmetros estruturais dos cabos como, o peso específico (W), o módulo de rigidez à flexão (EI) e a constante K de Poffenberger-Swart, levando em consideração a tensão média (carga de esticamento) e o número de ciclos a que os cabos são submetidos. O treinamento e validação das RNAs foram feitos através de um conjunto de dados obtidos a partir de ensaios de fadiga realizados no laboratório de cabos do Grupo de Fadiga, Fratura e Materiais (GFFM) da Universidade de Brasília (UnB) para diferentes tipos de cabos de ligas de alumínio. Através das RNAs são construídos diagramas de vida constante para essa família de cabos, sendo possível realizar uma comparação dos resultados obtidos experimentalmente e os obtidos pela RNAs através do erro médio quadrático. Os resultados obtidos pelas RNAs se mostraram adequados, baseados principalmente no baixo erro médio quadrático obtido para as diferentes arquiteturas de rede treinadas e validadas e nas curvas de vida constante geradas, atestando, assim, a boa generalização da resistência à fadiga dos cabos condutores de alumínio analisados.