Title

ESTUDO DA APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS À OBTENÇÃO DA CURVA LIMITE DE CONFORMABILIDADE

ESTUDO DA APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS À OBTENÇÃO DA CURVA LIMITE DE CONFORMABILIDADE

Authorship

PETER MORELATO, ANDERSON; M R CACCIOPPOLI, JOSÉ

PETER MORELATO, ANDERSON

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M R CACCIOPPOLI, JOSÉ

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DOI

10.5151/2594-5297-LAC01863

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Abstract

Foi realizado um estudo da aplicação de Redes Neurais Artificiais na obtenção das Curvas Limite de Conformabilidade (CLC) de metais pelo método Nakazima, objetivando a redução do número de corpos-de-prova (CP's) necessários a serem ensaiados. Foram analisados diversos tipos e estruturas de Redes Neurais, sendo determinada a mais "aplicável". Optou-se por uma rede de Função de Base Radial ("Radial Basis Function"), com sigrna de 0,4 e treinada para alcançar erros inferiores a 0,Ol. Foi demonstrado que o número de CP's necessários ao método Nakazima pode ser reduzido a apenas 5 (cinco). Este resultado foi obtido aplicando-se a Rede Neural acima citada às CLC's de aços inoxidáveis (especificações 302, 304 e 409), aços baixo carbono recozidos (dois aços efervescentes e um aço acalmado ao alumínio), aços IF e de duas ligas não-ferrosas (latões). Para os aços inoxidáveis 304 e 430, foram identificados os cinco corpos de prova mais adequados à obtenção da CLC. Entretanto, este resultado não pode ser generalizado para os outros materiais e investigações adicionais devem ser realizadas.

Foi realizado um estudo da aplicação de Redes Neurais Artificiais na obtenção das Curvas Limite de Conformabilidade (CLC) de metais pelo método Nakazima, objetivando a redução do número de corpos-de-prova (CP's) necessários a serem ensaiados. Foram analisados diversos tipos e estruturas de Redes Neurais, sendo determinada a mais "aplicável". Optou-se por uma rede de Função de Base Radial ("Radial Basis Function"), com sigrna de 0,4 e treinada para alcançar erros inferiores a 0,Ol. Foi demonstrado que o número de CP's necessários ao método Nakazima pode ser reduzido a apenas 5 (cinco). Este resultado foi obtido aplicando-se a Rede Neural acima citada às CLC's de aços inoxidáveis (especificações 302, 304 e 409), aços baixo carbono recozidos (dois aços efervescentes e um aço acalmado ao alumínio), aços IF e de duas ligas não-ferrosas (latões). Para os aços inoxidáveis 304 e 430, foram identificados os cinco corpos de prova mais adequados à obtenção da CLC. Entretanto, este resultado não pode ser generalizado para os outros materiais e investigações adicionais devem ser realizadas.

Keywords

estampagem, conformabilidade, CLC, redes neurais artificiais, RBF.

estampagem, conformabilidade, CLC, redes neurais artificiais, RBF.