Exploring the mechanical behavior of friction material composites using artificial intelligence - Matté, Daniel (2024)
A aplicação de técnicas de inteligência artificial está se tornando cada vez mais valiosa para diversas áreas do conhecimento, pois permite extrair informações, prever padrões, trabalhar com problemas complexos e gerar soluções que não seriam alcançáveis por outras técnicas sem um custo computacional extremamente elevado ou então, inúmeras experimentos físicos, com altos custos de execução e que muitas vezes não alcançam o resultado desejado. Neste trabalho, a inteligência artificial (IA) foi utilizada para criar modelos matemáticos para quatro propriedades de compósitos de materiais de atrito a partir de um extenso banco de dados que contém a composição química e suas propriedades mecânicas. Foi proposto um algoritmo capaz de prever resultados mecânicos de materiais de atrito com base na composição química, otimizar uma composição existente e propor novas composições (até então inexistentes) com base nos valores desejados de cada propriedade mecânica. O algoritmo combina instruções baseadas em regras, redes neurais e otimização de enxame de partículas. Foram produzidas amostras físicas baseadas na previsão do algoritmo, que possibilitaram avaliar o poder preditivo dos modelos e entender melhor a necessidade de melhorias na ferramenta construída para previsão de novos materiais de atrito. Notavelmente, as redes neurais artificiais, uma vez treinadas, demonstraram um erro quadrático médio médio (RMSE) que foi 30,8 % menor em comparação com o uso de ajustes multilineares para prever novos resultados de composições anteriormente inexistentes. [resumo fornecido pelo autor]