REDES NEURAIS ARTIFICIAIS APLICADAS NO ESTUDO DAS PRESSÕES EM SILOS ESBELTOS CILÍNDRICOS METÁLICOS: uma abordagem sobre confiabilidade estruturalL
Silo Esbelto, Pressões no Silo, Redes Neurais.
A predição das pressões em silos e, consequentemente a avaliação estrutural é de grande interesse de estudos de pesquisadores e projetistas. Podemos considerar que o grau de incerteza nos cálculos e problemas de operação tem repercutido no número de falhas e ocorrências de colapso, no Brasil e no mundo. O objetivo do trabalho é propor um modelo de predição das pressões em comparativo às normas e dados experimentais. As pressões medidas nas paredes do corpo do silo durante as etapas de carregamento e descarregamento serão confrontadas com os valores teóricos, estimados pelas Redes Neurais Artificiais. Na fase experimental será usado o modelo de silo-piloto proposto por Pieper e Schutz padronizado pela norma Europeia DIN 1055 (DIN, 1987) utilizando no corpo do silo a parede lisa, com fundo plano, variando a relação altura/diâmetro. Os resultados das pressões obtidas experimentalmente, serão inseridos em um algoritmo utilizando Redes Neurais Artificiais do tipo Perceptron Multicamadas – MLP que utilizará para o treinamento da rede o algoritmo de Backpropagation. Através do modelo das RNA’s, dos dados experimentais e dos dados calculados pelas principais normas, propõe-se o estudo de avaliação de integridade estrutural, através das predições das pressões.