Determinação das ações atuantes nos silos através de redes neurais artificiais

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorGomes, Francisco Carlos-
Autor(es): dc.contributorLacerda, Wilian Soares-
Autor(es): dc.contributorYanagi Júnior, Tadayuki-
Autor(es): dc.contributorNascimento, José Wallace Barbosa-
Autor(es): dc.creatorReis, Sebastião Giovani dos-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T11:18:23Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T11:18:23Z-
Data de envio: dc.date.issued2014-08-01-
Data de envio: dc.date.issued2014-08-01-
Data de envio: dc.date.issued2014-08-01-
Data de envio: dc.date.issued2011-02-25-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/1977-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1138049-
Descrição: dc.descriptionStorage of bulk products is performed in buildings called silos, which are typically used in industry, agriculture, steel and ports, among others. These silos can be built with several types of materials such as concrete, steel mill, wood, mortar, etc.. Most of the silos in the world does not present ideal conditions of operation due to poor knowledge of the pressures, flow and also due to the large number of variables that affect the behavior of the products stored in silos. This explains the large number of accidents and collapse. Objective with this research was to determine and evaluate the methods of calculation of the pressures acting in silos and the flow of product through an artificial intelligence technique known as Artificial Neural Networks. This is a powerful computational tool used in different areas of science and is inspired by the neural structure of intelligent organisms, acquiring knowledge through experience. Using this tool provides alternative methods for analysis of these actions, providing reliable results in accordance with key international regulatory codes.-
Descrição: dc.descriptionModelagem de Sistemas Biológicos-
Descrição: dc.descriptionO Armazenamento de produtos a granel é realizado em construções denominados silos, os quais são tipicamente utilizados na indústria, agricultura, siderurgia e portos, entre outros. Esses silos podem ser construídos com os mais diversos tipos de materiais, tais como, concreto armado, aço, madeira, argamassa armada, etc. A maioria dos silos existentes no mundo não apresenta condições ideais de operação devido ao pouco conhecimento das pressões, fluxo e também devido ao grande número de variáveis envolvidas, que afetam o comportamento dos produtos armazenados nos silos. Isso explica a grande quantidade de acidentes e colapsos. Objetiva-se com este trabalho, determinar e avaliar os métodos de cálculo das pressões atuantes nos silos e o escoamento do produto através de uma técnica de inteligência artificial conhecida como Redes Neurais Artificiais. Esta é uma forte ferramenta computacional utilizada em diferentes áreas da ciência e é inspirada na estrutura neural de organismos inteligentes, que adquirem conhecimento através da experiência. A utilização dessa ferramenta proporciona métodos alternativos para análises dessas ações, fornecendo resultados confiáveis de acordo com os principais códigos normativos internacionais.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS-
Publicador: dc.publisherDEG - Programa de Pós-graduação-
Publicador: dc.publisherUFLA-
Publicador: dc.publisherBRASIL-
Direitos: dc.rightsacesso aberto-
Palavras-chave: dc.subjectRedes neurais (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectEscoamento-
Palavras-chave: dc.subjectSilos-
Palavras-chave: dc.subjectTreinamento-
Palavras-chave: dc.subjectNeural networks-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ_NÃO_INFORMADO-
Título: dc.titleDeterminação das ações atuantes nos silos através de redes neurais artificiais-
Título: dc.titleDetermination of active actions in silos through artificial neural networks-
Tipo de arquivo: dc.typedissertação-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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