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Banca de QUALIFICAÇÃO: SIMONE MANCINI

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: SIMONE MANCINI
DATA: 05/08/2021
HORA: 14:00
LOCAL: Online
TÍTULO:

REDES NEURAIS ARTIFICIAIS APLICADAS NO ESTUDO DAS PRESSÕES EM SILOS ESBELTOS CILÍNDRICOS METÁLICOS: uma abordagem sobre confiabilidade estruturalL


PALAVRAS-CHAVES:

Silo Esbelto, Pressões no Silo, Redes Neurais.


PÁGINAS: 75
GRANDE ÁREA: Ciências Agrárias
ÁREA: Engenharia Agrícola
RESUMO:

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.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - FRANCISCO CARLOS GOMES (Membro)
Externo ao Programa - FREDERICO FAULA DE SOUSA - DEA/EENG (Suplente)
Externo à Instituição - JOSE WALLACE BARBOSA DO NASCIMENTO - UFCG (Membro)
Interno - TADAYUKI YANAGI JUNIOR (Suplente)
Externo ao Programa - WILIAN SOARES LACERDA - DAT/EENG (Membro)
Notícia cadastrada em: 22/07/2021 14:58
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