[pt] As cargas concentradas em vigas de aço são freqüentemente
encontradas na prática da engenharia civil. Nas situações
onde o local de aplicação da carga é fixo, enrijecedores
transversais de alma podem ser usados para aumentar a
resistência, mas devem ser evitados sempre que possível
por
razões econômicas. Para cargas móveis, é fundamental
conhecer a resistência última das almas não enrijecidas.
Diversas teorias foram desenvolvidas para uma
melhor formulação deste problema mas, ainda assim, o erro
das fórmulas de previsão é superior a 20%. Duas são as
causas desta dificuldade de se encontrar uma equação mais
precisa: o grande número de parâmetros que influenciam o
comportamento de uma viga sujeita a cargas concentradas,
e
o número insuficiente de dados experimentais presentes na
literatura para o desenvolvimento de uma análise
paramétrica completa.
Se por um lado a criação de novos resultados
experimentais é um processo que envolve tempo e dinheiro,
os métodos numéricos utilizados para gerar novos dados
ainda apresentam diferenças significativas.
As redes neurais foram inspiradas na estrutura do
cérebro, a fim de apresentarem características humanas
como
o aprendizado por experiência e a generalização de novos
exemplos a partir dos apresentados. Estas características
mostram a possibilidade da utilização das redes neurais
no
estudo de problemas complexos, de difícil resolução por
programas convencionais, como a previsão da carga última
de
vigas de aço sujeitas a cargas concentradas.
Este trabalho tem o objetivo de avaliar e
investigar o comportamento estrutural de cargas
concentradas, através de uma análise paramétrica que
permita identificar a influência dos diversos parâmetros
que controlam o problema. Para viabilizar esta análise,
torna-se necessária a geração de novos dados. Desta
forma,
será investigada a possibilidade da aplicação das redes
neurais na previsão da carga crítica de vigas sujeitas a
cargas concentradas, a partir de um treinamento destas
redes utilizando os resultados experimentais existentes
na
literatura.
Uma revisão bibliográfica do problema foi feita,
bem como uma avaliação criteriosa dos resultados a serem
utilizados no treinamento das redes. Para a avaliação
e/ou
novo treinamento do modelo de redes neurais, também foi
estudada a utilização de resultados numéricos gerados
através do método de elementos finitos. Estas simulações
numéricas foram executadas utilizando um sistema de
interface desenvolvido neste trabalho para integrar
programas de pré-processamento, análise e pós-
processamento. As simulações numéricas encontradas na
literatura também foram analisadas para avaliar sua
incorporação ao conjunto de dados de treinamento de redes
neurais.
A partir da validação do modelo de redes neurais
adotado, através de uma comparação dos resultados
fornecidos pelas redes com os valores fornecidos pelas
fórmulas de previsão existentes, uma análise paramétrica
poderá ser executada dentro dos limites do treinamento
das
redes neurais. Estas redes poderão então ser utilizadas
como uma nova ferramenta na previsão da carga crítica de
vigas de aço submetidas a cargas concentradas.
Os resultados obtidos neste trabalho poderão
permitir, no futuro, o desenvolvimento de uma fórmula de
projeto mais precisa. De posse desta nova fórmula, uma
sugestão para sua incorporação em normas de projeto de
estruturas de aço poderá ser feita, garantindo desta
forma
um dimensionamento mais seguro e econômico. / [en] Concentrated loads on steel beams are frequently found in
structural
engineering practice. In situations where the location of
the load is fixed, traverse
web stiffeners can be used to provide an adequate increased
resistance, but for
economic reasons should be avoided whenever possible. For
moving loads, the
knowledge of the unstiffened web resistance becomes
imperative.
Many theories were developed for a better understanding of
the problem,
however, a 20% error is still present in the current design
formulas. A more accurate
design formula for this structural problem is very
difficult to be obtained, due to the
influence of several interdependent parameters. On the
other hand, creating new
experimental results is very expensive and time consuming.
As an alternative,
numerical methods were used to generate new data but they
still present significant
differences.
The neural networks were inspired in brain structure, to
present human
characteristics such as: learning from experience; and
generalization of new data
from a current set of standards. These characteristics
demonstrate the possibility of
using the neural networks to investigate complex problems
which could not be solved
by conventional programs, such as the forecasting of the
ultimate strength of steel
beams subjected to concentrated loads.
The main objective of this work is to investigate the
structural behavior of
concentrated loads, by means of a parametrical analysis.
This analysis can surely
help to identify the influence of the several
interdependent parameters. Thus, the
possibility of using neural networks to generate new data
is investigated.
A literature survey of the problem is presented, as well as
a critical
evaluation of the experimental results to be used as the
training data set of the neural
networks. In order to evaluate or train the neural
networks, the use of finite element
simulations will be analyzed. These numerical simulations
will be performed using a
finite element method interface system which was developed
to integrate the
preprocessing, analysis and post-processing programs. The
use of numerical results
present in the literature is also analyzed and discussed.
In order to validate the neural networks model, the results
are compared
with existing design formulas enabling the parametrical
analysis to be executed. The
neural networks model can also be used as a new tool to
forecast the ultimate load of
steel beams subjected to concentrated loads. / [es] Las cargas concentradas en vigas de acero son frecuentemente encontradas en la práctica de la ingeniería civil.
En las situaciones donde el local de aplicación de la carga es fijo, enrijecedores transversales de alma pueden ser
usados para aumentar la resistencia, mas deben ser evitados siempre que sea posible por razones económicas.
Para cargas móviles, es fundamental conocer la resistencia de las almas no enrijecidas. Aunque diversas teorías
han sido desarrolladas para obtener una mejor formulación de este problema, todavía el error de las fórmulas de
previsión es superior al 20%. La dificuldad de encontrar una ecuación más precisa tiene dos causas: el gran
número de parámetros que influyen en el comportamiento de una viga sujeta a cargas concentradas, y el número
insuficiente de datos experimentales presentes en la literatura para el desarrollo de un análisis paramétrico
completo. Si por un lado la creación de nuevos resultados experimentales es un proceso que lleva tiempo y dinero,
los métodos numéricos utilizados para generar nuevos datos presentan diferencias significativas. Las redes
neurales fueron inspiradas en la extructura del cerebro, con el objetivo de representar características humanas
como el aprendizaje por experiencia y la generalización de nuevos ejemplos a partir de los presentados. Estas
características indican la posibilidad de utilizar las redes neurales en el estudio de problemas complejos, de difícil
resolución por programas convencionales, como la previsión de la carga de vigas de acero sujetas a cargas
concentradas. Este trabajo tiene como objetivo evaluar e investigar el comportamiento extructural de cargas
concentradas, a través de un análisis paramétrico que permita identificar la influencia de los diversos parámetros
que controlan el problema. Para realizar este análisis, se hace necesario generar nuevos datos. De esta forma, se
investigará la posibilidad de aplicar redes neurales en la previsión de la carga crítica de vigas sujetas a cargas
concentradas, utilizando los resultados experimentales existentes en la literatura como conjunto de
entrenamiento. Fue realizada una revisión bibliográfica del problema, así como una evaluación de los resultados a
utilizar en el entrenamiento de las redes. Para la evaluación y/o nuevo entrenamiento del modelo de redes
neurales, se estudió la utilización de resultados numéricos generados a través del método de elementos finitos.
Estas simulaciones numéricas se ejecutaron utilizando un sistema de interface desarrollado en este trabajo para
integrar programas de preprocesamiento, análisis y posprocesamiento. Las simulaciones numéricas encontradas
en la literatura también fueron analizadas para evaluar su incorporación al conjunto de datos de entrenamiento de
la red neural. A partir de la evaluación del modelo de redes neurales adoptado, se comparan los resultados
obtenidos a través de la red neural con los resultados que arrojan las fórmulas de previsión existentes. Estas
redes podrán ser utilizadas como una nueva herramienta en la previsión de la carga crítica de vigas de acero
sometidas a cargas concentradas. Los resultados obtenidos en este trabajo podrán permitir, en el futuro, el
desarrollo de una fórmula de proyecto más precisa. Ya con esta nueva fórmula, se podrá sugerir su incorporación
en normas de proyecto de extructurasde acero, garantizando de esta forma un dimensionamento más seguro y
económico.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:1259 |
| Date | 19 February 2001 |
| Creators | ELAINE TOSCANO FONSECA FALCAO DA SILVA |
| Contributors | SEBASTIAO ARTHUR LOPES DE ANDRADE |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Spanish |
| Type | TEXTO |
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