Predição do comportamento térmico de tubos compósitos através de redes neurais

Autor(es)

Sheila Contant ^[1] ; Liliane M. F. Lona ^[2] ; Verônica M. A. Calado ^[3]

Afiliação do(s) autor(es)

^[1] Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Química

^[2] Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Química

^[3] Universidade Federal do Rio de Janeiro. Escola de Química

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: POLIMEROS-CIENCIA E TECNOLOGIA; v. 14, n. 5, p. 295-300, 2004-12-00.
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Química
• Assunto(s): Materiais compósitos Redes neurais

Resumo

Compósitos poliméricos (plásticos reforçados) são materiais formados a partir de um reforço (fase descontínua, normalmente uma fibra) e uma matriz polimérica. Esse tipo de material apresenta várias vantagens em relação aos materiais convencionais de engenharia. Entre os métodos de fabricação de compósitos poliméricos está o filament winding (filamento contínuo ou enrolamento filamentar), um processo empregado na fabricação de sólidos de revolução, como tubos e tanques. Neste trabalho, redes neurais artificiais, uma ferramenta computacional inspirada no funcionamento do cérebro humano, foram aplicadas ao processo de filament winding para predição do comportamento térmico de tubos compósitos durante a etapa de cura. Informações sobre o comportamento térmico das peças compósitas podem auxiliar na seleção do ciclo de cura, que é um dos desafios na obtenção de peças de qualidade e a um baixo custo. As redes neurais foram treinadas com dados obtidos através do modelo Lee-Springer. A metodologia foi validada com resultados experimentais da literatura. (AU)

• Processo FAPESP: 00/10090-7 - Aplicação de redes neurais no processo de filament winding
• Beneficiário: Sheila Contant
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado