Redes neurais para modelagem de sistemas estruturais offshore dinâmicos não lineares com histerese
| Autor: | Djalene Maria Rocha, Dary Lottmar Kayser Junior, Nelson Francisco Favilla Ebecken, Luiz Pereira Calôba |
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| Jazyk: | English<br />Spanish; Castilian<br />Portuguese |
| Rok vydání: | 2014 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Cadernos do IME: Série Estatística, Vol 23, Iss 2 (2014) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 1413-9022 2317-4536 |
| DOI: | 10.12957/cadest.2007.15766 |
| Popis: | Este trabalho propõe um modelo empírico para o sistema com histerese formado por um tipo de conexão elastomérica riser-plataforma, em águas profundas. A conexão tem o objetivo de minimizar os momentos fletores atuantes, possui grande complexidade e alta criticidade devido às conseqüências econômicas e ambientais decorrentes de sua falha. O elemento principal da junta é composto de material elastomérico com comportamento histerético não-linear. Além disso, o sistema composto por essa conexão também apresenta não-linearidades devido à ação das cargas dinâmicas e devido aos grandes deslocamentos. Redes Neurais TDNN e Recorrentes são investigadas por possuírem a habilidade de modelar comportamentos histeréticos nãolineares, bem como de sistemas dinâmicos. Verificou-se que o modelo de Redes Neurais Recorrentes apresenta os melhores resultados para o sistema estudado. Devem ser ressaltadas ainda as dificuldades adicionais ao processo de modelagem deste sistema relacionadas ao emprego dos dados reais. |
| Databáze: | Directory of Open Access Journals |
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