Análise da viabilidade da utilização de uma rede neural de 3 camadas para a estimação da velocidade de flutter de uma seção típica 2D
Resumo
Os efeitos aeroelásticos tiveram uma grande influência no projeto e na performance das aeronaves desde antes do primeiro voo dos irmãos Wright. Em especial, o flutter é um problema extremamente importante no projeto aeronáutico, devido a sua capacidade destrutiva. Dessa forma, o estudo de métodos para estimar a velocidade onde ocorre o flutter é essencial para garantir um envelope de voo seguro. Entre esses métodos, a rede neural Multilayer Perceptron (MLP) é uma possível alternativa, pois ela tem a propriedade de ser uma aproximadora universal de funções. Neste sentido, este trabalho tem o objetivo de utilizar uma rede neural MLP simples para estimar a velocidade de flutter de uma seção típica submetida a um movimento de dois graus de liberdade. Com isso em mente, desenvolveu-se o equacionamento e a implementação no MATLAB do método k para uma seção típica 2D, o qual foi utilizado para a criação dos dados de treinamento, validação e teste da rede neural. Em seguida, o MATLAB foi utilizado para criar e treinar redes neurais MLP com uma camada escondida com diferentes números de neurônios. Por fim, avaliou-se a acurácia dessas redes e a validade do modelo aeroelástico produzido pela rede neural com o maior número de neurônios.
Coleções
Os arquivos de licença a seguir estão associados a este item: