Influência das Imperfeições Superficiais nas Propriedades Estruturais de Casca Cilíndrica Composta: Uma Abordagem de Modelagem e Predição

Autores

  • Guilherme Conrado de Souza Silva
  • Guilherme Ferreira Gomes

DOI:

https://doi.org/10.29327/1626690.7-123

Palavras-chave:

Aprendizado de Máquina, Materiais Compósitos, Método dos Elementos Finitos, Monitoramento da Integridade Estrutural

Resumo

Os resultados iniciais da análise da estrutura sem danos, conforme apresentado na Figura 3, demonstram uma correlação significativa entre o CV da espessura média e as respostas estruturais, como TW, ωn e λ. Com o aumento do CV, o parâmetro TW, que reflete a probabilidade de falha estrutural, também cresce. Embora, no contexto da pesquisa, os valores de TW não tenham atingido níveis que indiquem falha iminente, sua elevação reforça a vulnerabilidade da estrutura. Em contrapartida, tanto ωn quanto λ diminuem com o aumento do CV, indicando perda de rigidez e estabilidade estrutural. A observação de flambagem local na casca cilíndrica, com CV próximo a 30%, destaca a sensibilidade da estrutura a grandes imperfeições na espessura.
Na avaliação dos modelos de AM aplicados à previsão dos parâmetros de dano, os resultados demonstraram baixo desempenho. Os modelos analisados apresentaram previsões imprecisas, evidenciadas pelos erros consideráveis e pelos gráficos de resíduos que mostraram dificuldades em capturar padrões nos dados. A Figura 6 revela que, embora as cinco melhores previsões tenham apresentado resultados relativamente aceitáveis, os parâmetros z, θ e α foram os mais suscetíveis a erros, enquanto b e r apresentaram maior precisão, mas ainda insatisfatória.
Por outro lado, os modelos de AM aplicados à previsão do CV da espessura média apresentaram resultados mais promissores. A análise dos resíduos e erros de previsão, apresentada na Figura 7, reflete um desempenho mais satisfatório para o CV, com menor dispersão de erros. Em resumo, a análise demonstrou que a previsão do CV da espessura média é satisfatória, mas a previsão dos parâmetros de dano requer maior desenvolvimento, seja em termos de refinamento dos dados ou de um modelo numérico com dano mais representativo. Esses achados são valiosos para o aprimoramento de estratégias de SHM em estruturas de CFRP, além de fornecer direções para futuras pesquisas nessa área.

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Publicado

17.09.2025