Modelo substituto usando redes neurais artificiais para o comportamento elastoplástico de materiais fabricados por filamento fundido
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| Data de Publicação: | 2023 |
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| Título da fonte: | Manancial - Repositório Digital da UFSM |
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| Texto Completo: | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/33020 |
Resumo: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria - Campus Cachoeira do Sul, Curso de Engenharia Mecânica, RS, 2023. |
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Modelo substituto usando redes neurais artificiais para o comportamento elastoplástico de materiais fabricados por filamento fundidoSurrogate model using artificial neural networks for the elasoplastic behavior of fused filament fabricated materialsModelo constitutivo substitutoFabricação por filamento fundidoMétodo dos elementos finitosAbordagem multiescalaAnisotropiaSurrogate constitutive modelFused filament fabricationFinite element methodMultiscale approachAnisotropyCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICATrabalho de Conclusão de Curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria - Campus Cachoeira do Sul, Curso de Engenharia Mecânica, RS, 2023.High fidelity finite element simulations applied to fused filament fabrication materials re quire high computational resources. This occurs due to the non-linear behavior of the poly meric printing material and anisotropic characteristics induced by intrinsic heterogeneous morphologies observed at the lower scales. Thus, this work has the goal of developing a surrogate constitutive model based on artificial neural networks to accelerate finite ele ment simulations of 3D printed structures. A multiscale approach is adopted to obtain the training database, on which a mesoscale representative volume element is defined from experimental tests with printed samples. This representative element is submitted to peri odic boundary conditions for multiple load cases at the finite element software Abaqus™, and effective stresses and strains components are obtained via periodic homogenization to integrate the database. Python programming language is employed to create the artificial neural network, and literature based hyperparameters are defined for predicting the mate rial stress-strain relationships. The trained model is then coupled with Abaqus™ through an user subroutine, and its validation is conducted through a comparison with a finite element model with reduced scales’ characteristics at the macroscopic structure. It is observed that the surrogate method presented an adequate representation of the printed materials’ me chanical behavior, and, simultaneously, provided a 99,85% computational cost decrease for FE simulations concerning such structures.Simulações de elementos finitos de alta fidelidade aplicadas a componentes poliméricos produzidos por fabricação por filamento fundido apresentam elevado custo computacional. Isso ocorre devido ao comportamento não-linear do material e efeitos anisotrópicos induzi dos por morfologias heterogêneas intrínsecas observadas nas escalas reduzidas. Assim, este trabalho tem o objetivo de desenvolver um modelo constitutivo substituto baseado em redes neurais artificiais para acelerar simulações de estruturas impressas em 3D. Uma abordagem multiescala é adotada para obter o banco de dados de treinamento, na qual um elemento de volume representativo é definido a partir de ensaios experimentais com amostras impressas. O elemento representativo é submetido a condições de contorno periódicas para múltiplos casos de carga no software Abaqus™, e os componentes de tensão e deformação efetivos são obtidos por homogeneização periódica para formar o banco de dados. A linguagem de programação Python é usada para gerar a rede neural artificial, e hiperparâmetros baseados na literatura são definidos para predizer as relações tensão-deformação do material. O modelo treinado é acoplado ao Abaqus™ através de uma subrotina de usuário, e sua verificação é conduzida através de uma comparação com um modelo de elementos finitos com atributos das escalas reduzidas na estrutura macros cópica. É observado que o método substituto forneceu uma representação adequada do comportamento mecânico dos componentes impressos, e, simultaneamente, proporcionou uma redução de custo computacional de 99,85% para simulações de EF envolvendo tais estruturas.BrasilUFSMUFSM Cachoeira do SulTonatto, Maikson Luiz PassaiaRamos, Gustavo RobertoCunha, Estêvão Santos Laureano da2024-09-12T15:41:08Z2024-09-12T15:41:08Z2023-12-012023Trabalho de Conclusão de Curso de Graduaçãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/33020ark:/26339/001300001bd84porAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Manancial - Repositório Digital da UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSM2024-09-12T15:41:09Zoai:repositorio.ufsm.br:1/33020Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufsm.br/PUBhttps://repositorio.ufsm.br/oai/requestatendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.com||manancial@ufsm.bropendoar:2024-09-12T15:41:09Manancial - Repositório Digital da UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false |
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