Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10362/7726
Título: Aplicação de redes neuronais artificiais para aproximar o comportamento de estruturas
Autor: Almeida, Rafael Luís Ferreira de
Orientador: Cardoso, João
Palavras-chave: Redes neuronais artificiais
Fiabilidade de estruturas
Método de Monte Carlo
Hipercubo latino
MATLAB
Data de Defesa: 2012
Editora: Faculdade de Ciências e Tecnologia
Resumo: A presente dissertação tem como objetivo desenvolver redes neuronais artificiais em ambiente MATLAB para aproximar a resposta de estruturas de comportamento não linear. Numa primeira fase utiliza-se uma função não linear para testar a capacidade do MATLAB gerar redes neuronais artificiais com resultados satisfatórios. Na fase seguinte estuda-se uma treliça de seis barras, analisando-a com o programa de elementos finitos ANSYS e retirando desta forma resultados para poder treinar uma rede e posteriormente testar a sua capacidade de aproximar os resultados aos obtidos pelo programa de elementos finitos. Utiliza-se o método de Monte Carlo para determinar a probabilidade de colapso da estrutura. Para otimização estrutural recorre-se à técnica dos algoritmos genéticos, recorrendo à sua interface gráfica integrada no MATLAB. Por fim utiliza-se como exemplo uma placa reforçada da estrutura do casco de um navio, analisando-a com o programa de elementos finitos ANSYS e calculando resultados para poder treinar uma rede neuronal. Tratando-se de um problema com oito variáveis, utiliza-se a técnica do hipercubo latino por forma a cobrir o domínio pretendido, mas realizando um menor número de análises, reduzindo desta forma o tempo de cálculo. Utiliza-se no final o método de Monte Carlo para determinar a probabilidade de colapso desta estrutura.
Descrição: Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Mecânica
URI: http://hdl.handle.net/10362/7726
Aparece nas colecções:FCT: DEMI - Dissertações de Mestrado

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