Desenvolvimento de diagramas de Goodman para os compósitos aeronáuticos AS4-PW E T700-PW utilizando uma RNA modular

Materiais Compósitos, quando submetidos a carregamentos cíclicos, tendem a sofrer falha por fadiga. Dessa forma, a correta caracterização de seu comportamento frente a esse tipo de falha torna-se primordial para qualquer projeto mecânico. Todavia, ensaios de fadiga para compósitos são financeiramente inacessíveis, em grande parte dos casos. Haja vista essa limitação, o presente trabalho, em continuação a trabalhos anteriores, busca desenvolver Diagramas de Goodman para descrever o comportamento à fadiga de outros materiais compósitos (ainda não averiguados) através da aplicação de uma Rede Neural Artificial, utilizando uma quantidade mínima de dados experimentais. Os materiais estudados possuem importância para a Indústria Aeronáutica, sendo eles: AS4-PW e T700-PW. Fez-se uso de uma Rede Neural Artificial Modular, que foi treinada com dados experimentais de três curvas S-N e, posteriormente, validada através de dados experimentais ausentes em seu treino. Por fim, com os pesos sinápticos obtidos, concluiu-se que a rede apresenta boa robustez e boa capacidade de generalização a partir da avaliação das curvas do Diagrama de Goodman em comparação aos valores experimentais.