Redes neurais para modelagem de sistemas estruturais offshore dinâmicos não lineares com histerese

Autores

  • Djalene Maria Rocha CENPES - Petrobrás
  • Dary Lottmar Kayser Junior CENPES - Petrobrás
  • Nelson Francisco Favilla Ebecken COPPE - UFRJ
  • Luiz Pereira Calôba COPPE - UFRJ

Resumo

Este trabalho propõe um modelo empírico para o sistema com histerese formado por um tipo de conexão elastomérica riser-plataforma, em águas profundas. A conexão tem o objetivo de minimizar os momentos fletores atuantes, possui grande complexidade e alta criticidade devido às conseqüências econômicas e ambientais decorrentes de sua falha. O elemento principal da junta é composto de material elastomérico com comportamento histerético não-linear. Além disso, o sistema composto por essa conexão também apresenta não-linearidades devido à ação das cargas dinâmicas e devido aos grandes deslocamentos. Redes Neurais TDNN e Recorrentes são investigadas por possuírem a habilidade de modelar comportamentos histeréticos nãolineares, bem como de sistemas dinâmicos. Verificou-se que o modelo de Redes Neurais Recorrentes apresenta os melhores resultados para o sistema estudado. Devem ser ressaltadas ainda as dificuldades adicionais ao processo de modelagem deste sistema relacionadas ao emprego dos dados reais.

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Publicado

2007-12-01

Como Citar

Rocha, D. M., Kayser Junior, D. L., Favilla Ebecken, N. F., & Calôba, L. P. (2007). Redes neurais para modelagem de sistemas estruturais offshore dinâmicos não lineares com histerese. Cadernos Do IME - Série Estatística, 23(2), 30. Recuperado de https://www.e-publicacoes.uerj.br/cadest/article/view/15766

Edição

Seção

Artigos Serie Estatística