Treinamento de redes neurais artificiais para o dimensionamento à flexão de vigas de concreto armado
Nos últimos anos as redes neurais artificiais vêm sendo empregadas em diversas linhas da área de estruturas, a exemplo do projeto e análise de componentes estruturais, estudo de otimização estrutural, análise dinâmica de estruturas, impacto de terremotos e, no monitoramento de riscos e danos. Assim, devido à crescente utilização de redes neurais artificiais, o presente trabalho tem o intuito de avaliar a aplicabilidade dessa ferramenta numérica, no desenvolvimento de modelos automatizados de dimensionamento de estruturas de concreto armado. Como estudo de caso, neste trabalho é apresentado o treinamento de redes neurais artificiais do tipo Multi-Layer Perceptron para determinar a taxa de armadura longitudinal de vigas de concreto armado, de seção retangular, submetidas à flexão simples. Os resultados encontrados demonstraram a potencialidade das redes em determinar a taxa de armadura das vigas, e que o emprego das redes apresenta uma ferramenta viável e eficiente para dimensionamento de estruturas de concreto armado.
Treinamento de redes neurais artificiais para o dimensionamento à flexão de vigas de concreto armado
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DOI: 10.22533/at.ed.39021261026
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Palavras-chave: Estruturas de concreto armado, dimensionamento à flexão, Inteligência Artificial, Redes neurais artificiais
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Keywords: Reinforced concrete structures, bending moment design, Artificial Intelligence, Artificial neural networks
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Abstract:
In recent years, artificial neural networks have been used in several lines in structures areas, such as the design and analysis of structural components, study of structural optimization, dynamic analysis of structures, earthquake impact and, in the monitoring of risks and damages. Thus, due to the growing use of artificial neural networks, this work aims to evaluate the applicability of this numerical tool to develop automated design models of reinforced concrete structures. As a case study, this work presents the training of MLP artificial neural networks to determine the longitudinal reinforcement ratio of reinforced concrete beams, considering beams with rectangular section, submitted to simple bending moment. The results point out the potential of the artificial neural networks to determine the reinforcement ratio, and the use of the networks to presents a viable and efficient tool for the design of reinforced concrete structures.
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Número de páginas: 11
- João Victor Fernandes Masalkas
- Emerson Felipe Felix
