Redes neurais artificiais aplicadas no estudo das pressões em silos esbeltos cilíndricos metálicos: uma abordagem sobre confiabilidade estrutural - Mancini, Simone (2022)
A avaliação estrutural dos silos a partir da predição das pressões é um tema de grande interesse de pesquisadores, projetistas e fabricantes. O número de variáveis envolvidas geram incertezas nos cálculos e grande número de falhas e ocorrências de colapsos neste tipo de estruturas. Para compensar as normas, majoram os valores de pressões. Objetivou-se com o presente trabalho desenvolver um modelo de predição das pressões em comparação aos dados experimentais. Para obtenção dos dados foi usado o silo-piloto proposto por Pieper e Schutz, adotado pela norma DIN 1055 (1987). No modelo, foram utilizadas paredes de chapa lisa e fundo plano, variando a relação altura/diâmetro entre 4, 6 e 8. Foram observados e coletados valores de dados de pressões horizontais e de atrito do produto milho com a parede ao longo do silo, para pressões de carregamento e descarregamento. Os resultados das pressões obtidas experimentalmente foram inseridos em um algoritmo utilizando Redes Neurais Artificiais (ANN) do tipo Perceptron multicamadas. As pressões experimentais obtidas nas paredes do silo, durante as etapas de carregamento e descarregamento, foram comparadas com os valores gerados pela ANN, assim como com os valores calculados pelas Normas AS 3774 (1996) e EN 1991-4 (2006). A estimativa da ANN foi obtida com grau de confiabilidade de 90%, demonstrando viabilidade do seu uso nas predições de pressões em silos. Os indicativos estatísticos calculados mostram os valores do Erro Médio Quadrático das pressões horizontais e de atrito, 0,074 e 0 067 respectivamente para carregamento e 0,071 e 0,072 para o descarregamento. No comparativo dos métodos testados, a ANN foi a que melhor estimou os dados de pressão.