Djalene Maria Rocha

Título



Redes Neurais para Modelagem de Sistemas Estruturais Offshore Dinâmicos Não-Lineares com Histerese

Orientador(es)



Nelson Francisco Favilla Ebecken

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 não-lineares, 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.

Abstract



This work proposes an empirical modeling of the system formed by the riserplatform connection, in deep water. This connection has the objective of minimizing the acting bending moment, possesses high complexity and high-criticity due to economic and environmental consequences from its fault. The main element in the joint is made of elastomeric material, which reveals nonlinear hysteresis. In addition, this whole connection system presents nonlinearities due to the action of dynamic loading and large motions. TDNN and Recurrent Neural Networks are being investigated because they possess the ability to model nonlinear hysteretic behaviors and also dynamic systems. Simulation results have confirmed that Recurrent Neural Network is the one that presents the best representation of the system studied. Emphasis shall be given to the additional difficulties, which arise from the utilization of real data in the modeling process for this system.

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