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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (Unesp) | - |
Autor(es): dc.contributor | Univ Delaware UDEL | - |
Autor(es): dc.contributor | Fed Univ Itajuba UNIFEI | - |
Autor(es): dc.creator | Di Benedetto, R. M. [UNESP] | - |
Autor(es): dc.creator | Botelho, E. C. [UNESP] | - |
Autor(es): dc.creator | Janotti, A. | - |
Autor(es): dc.creator | Ancelotti Junior, A. C. | - |
Autor(es): dc.creator | Gomes, G. F. | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-22T00:57:47Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-22T00:57:47Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-06-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-06-25 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-01-31 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1016/j.compstruct.2020.113131 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/209850 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/209850 | - |
Descrição: dc.description | Soft computing techniques including artificial neural networks (ANN) and machine learning reflect new possibilities to behavior prediction models of commingled composites. This study focuses on developing an artificial neural network capable of predicting the impact energy absorption capability of thermoplastic commingled composites, in the context of crashworthiness, based on a compilation of experimental results, multiple regression analytical model and factorial design method. Furthermore, the scientific approach of this project comprises the (i) development of intelligent models for designing and manufacturing of new composite components, (ii) application of computational methods to predict material performance and behavior, and (iii) optimization of manufacturing processes. The innovativeness of this proposal is to initiate the use of computational methods to describe mechanical and structural properties of thermoplastic commingled composite materials and the development of an artificial neural network able to predict the energy absorption capability of these materials, considering some properties of polymer matrix, thermal degradation kinetics model and consolidation parameters. The obtained results from impact testing indicate that the proposed approach can predict the impact energy with satisfactory accuracy. The use of an analytical model database as input for the ANN is an innovative methodology to increase the reliability and accuracy of the ANNs. | - |
Descrição: dc.description | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) | - |
Descrição: dc.description | Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) | - |
Descrição: dc.description | FINEP | - |
Descrição: dc.description | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG) | - |
Descrição: dc.description | NSF Early Career Award | - |
Descrição: dc.description | Sao Paulo State Univ UNESP, Sch Engn, Mat & Technol Dept, Av Ariberto Pereira da Cunha 333, BR-333 Guaratingueta, SP, Brazil | - |
Descrição: dc.description | Univ Delaware UDEL, Dept Mat Sci & Engn, 212 DuPont Hall, Newark, DE 19716 USA | - |
Descrição: dc.description | Fed Univ Itajuba UNIFEI, NTC Composite Technol Ctr, Mech Engn Inst, Av BPS, BR-1303 Itajuba, MG, Brazil | - |
Descrição: dc.description | Sao Paulo State Univ UNESP, Sch Engn, Mat & Technol Dept, Av Ariberto Pereira da Cunha 333, BR-333 Guaratingueta, SP, Brazil | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 2018/24964-2 | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 2019/22173-0 | - |
Descrição: dc.description | FAPESP: 2017/16970-0 | - |
Descrição: dc.description | CNPq: 303224/2016-9 | - |
Descrição: dc.description | CNPq: 311709/2017-6 | - |
Descrição: dc.description | FINEP: 0.1.13.0169.00 | - |
Descrição: dc.description | FAPEMIG: APQ-00385-18 | - |
Descrição: dc.description | FAPEMIG: APQ-0184618 | - |
Descrição: dc.description | NSF Early Career Award: DMR-1652994 | - |
Formato: dc.format | 12 | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Publicador: dc.publisher | Elsevier B.V. | - |
Relação: dc.relation | Composite Structures | - |
???dc.source???: dc.source | Web of Science | - |
Palavras-chave: dc.subject | Design of experiments | - |
Palavras-chave: dc.subject | Commingled composites | - |
Palavras-chave: dc.subject | Crashworthiness | - |
Palavras-chave: dc.subject | Thermal degradation kinetics | - |
Palavras-chave: dc.subject | Multiple regression model | - |
Título: dc.title | Development of an artificial neural network for predicting energy absorption capability of thermoplastic commingled composites | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
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