Investigação da variação gradual da densidade nas propriedades mecânicas de estruturas gyroid

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Benasse, Leandro Marques
Orientador(a): Del Conte, Erik Gustavo
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do ABC
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=127342&midiaext=81479
Resumo: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nivel Superior
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spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisInvestigação da variação gradual da densidade nas propriedades mecânicas de estruturas gyroid2024-04-18Del Conte, Erik GustavoBenasse, Leandro MarquesUniversidade Federal do ABCPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de ProduçãoUFABCporSUPERFGRADIENTE DE DENSIDADEMANUFATURA ADITIVAGYROIDMINIMAL TRIPLY PERIODIC SURFACESVOLUME FRACTIONADDITIVE MANUFACTURINGPROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE PRODUÇÃOCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nivel SuperiorAs Superfícies Mínimas Triplamente Periódicas (TPMS) têm ganhado atenção devido às suas propriedades mecânicas, permitindo a produção de estruturas leves com alta resistência mecânica e grande capacidade de absorção de energia. Dentro desse contexto esse trabalho investigou o efeito da variação gradual da densidade nas propriedades mecânicas de estruturas gyroids obtidas por meio do processo de manufatura aditiva. Ainda, foi proposta a construção de um modelo de previsão da energia absorvida por meio de técnicas de machine learning a partir das variáveis controladas. As análises demonstraram que a variação da densidade gradual e do número de células dessas estruturas modificam as propriedades mecânicas. Esses resultados ilustram que as estruturas celulares graduadas têm alta perspectiva de aplicação em várias indústrias, principalmente pelo fato de que a manufatura aditiva tem sido um facilitador da fabricação de estruturas celulares complexas. Por fim um modelo de machine learning baseado em rede neural (RNN) foi aplicado com o objetivo de prever as curvas de tensãodeformação apresentando bons resultados de acurácia.http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=127342&midiaext=81479application/pdfreponame:Repositório Institucional da UFABCinstname:Universidade Federal do ABC (UFABC)instacron:UFABCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2026-01-15T22:10:46Zoai:BDTD:127342Repositório InstitucionalPUBhttp://www.biblioteca.ufabc.edu.br/oai/oai.phpopendoar:2024-12-20T15:25:57Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)false
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