Verificando agora o comportamento dos modelos PNL e MN para compósitos a base de fibra de carbono apresenta-se o erro médio quadrático (EMQ) dos materiais estudados que estão demostrados na Figura 4.30 Tabela 4.5, onde se verifica que o modelo PNL, ao contrario do que ocorreu com os materiais a base de fibra de vidro, não apresenta bons resultados. Já o modelo que utiliza uma rede modular (MN) consegue apresentar bons resultados para todos os materiais. Comparando os resultados obtidos para o modelo PNL com 2R e 3R verifica-se uma diminuição do EMQ com o aumento do número de curvas S- N. No entanto, eles podem ainda ser considerados elevados, em comparação com os obtidos
1E-5 1E-4 1E-3 0,01
1E-5 1E-4 1E-3 0,01
EM
Q M
íni
m
o (C
onjunt
o Total de
Da
dos)
para fibra de vidro. De qualquer modo, caso se utilize o modelo PNL para materiais compósitos à base de fibra de carbono deve-se dar preferencia ao uso de três curvas S-N. Os resultados obtidos na Tabela 4.5 e na Figura 4.30 mostram que em todos os casos o modelo MN tiveram resultados melhores do que o modelo PNL. Onde se obteve menor diferença percentual, para o material T800-5245 (diferença percentual de 86,75%) e a maior para o material IM7-977(diferença percentual 95,03%). Neste caso a importância do uso da rede modular se apresenta mais evidenciada, devido à diferença entre os resultados ser muito significativa.
Tabela 4.5. Resultados dos modelos PNL e MN para o conjunto de treinamento 2R e 3R para materiais de carbono.
PNL MN
Materiais Conjunto de Dados EMQ* EMQ *
IM7-977 2R 713 — 3R 326 17 HTA-913 2R 368 — 3R 152 10 T800-5245 2R 468 — 3R 316 35 T800H-3631 2R 114 — 3R 97 7
117
Figure 4.30. Comparação entre os (RMS) do modelo PNL 2R, PLN 3R e MN 3R para materiais de fibra de carbono.
Fazendo-se uma análise qualitativa dos resultados percebe-se que o modelo PNL, possui maior diferença dos resultados na região de cargas variáveis de tração- compressão como pode ser verificado na Figura 4.31 para o IM7-977 com R = -0.3, e para o material T800-5245 (Figura 4.33) com R = -0.6 e R = -0.3. Isso ocorre devido ao equacionamento ser linear nesta região, este equacionamento pode se mostrar útil em alguns casos como para o material IM7-977 (Figura 4.31), T800-5245 (Figura 4.33) e HTA-913 (Figura 4.34). Já para o modelo MN foi verificado que a diferença nos resultados não possui região preferencial, conforme se pode verificar no exemplo da Figura 4.35 para IM7-977 e o exemplo da Figura 4.36 para o material HTA-913.
Figura 4.31. Diagrama de vida constante obtido do modelo PNL 3R para o material IM7-977.
Figura 4.32. Dispersão do EMQMIN obtido para o conjunto total de dados durante o treinamento realizado para a MN com um com junto de treinamento T800/3631 (R= 10, -
0.681, 0.1). -1000 -500 0 500 1000 1500 0 200 400 600 800 1000 1200 102 103 104 105 106 107 R = -1.5 R = -0.3 R = -1 R = 10 R = 0.1
Am
pli
tude de
Te
nsã
o (M
P
a)
Tensão Média (MPa)
1E-5 1E-4 1E-3 0,01
1E-5 1E-4 1E-3 0,01
EM
Q M
íni
m
o (C
onjunt
o Total de
Da
dos)
119
Figura 4.33. Diagrama de vida constante obtido do modelo PNL 3R para o material T800- 5245.
Figura 4.34. Diagrama de vida constante obtido do modelo PNL 3R para o material HTA- 913. -800 -400 0 400 800 1200 1600 0 200 400 600 800 1000 1200 102 103 104 105 106 107 R = 0.5 R = - 0.6 R = -1.5 R = -1 R = -0.3 R = 10 R = 0.1
Am
pli
tude de
Te
nsã
o (M
P
a)
Tensão Média (MPa)
-1000 -750 -500 -250 0 250 500 750 1000 1250 0 200 400 600 800 1000 102 103 104 105 106 107 R = -1.5 R = -1 R = - 0.3 R = 10 R = 0.1
Am
pli
tude de
Te
nsã
o (M
P
a)
Figura 4.35. Diagrama de vida constante obtido do modelo MN para o material IM7-977.
121
Considerando a capacidade de generalização e robustez do modelo MN, novamente se verificou que a dispersão dos valores de EMQ para cada material a base de fibra de carbono é satisfatória, como se pode verificar no exemplo da Figura 4.32 para o material T800-3631.
C
apítulo V
123
Conclusões
A partir dos resultados apresentados, pode-se concluir que todas as curvas S-N de probabilidade apresentam resultados conservadores quando comparados às probabilidades de número de ciclos obtidas para cada nível de tensão individual.
As curvas S-N de probabilidade generalizada, tanto para a equação exponencial quanto para a lei de potência, representam melhor o comportamento probabilístico à fadiga do material do que suas equações restritas, isso é particularmente melhor verificado para o material IM7-977, onde se verifica resultados insatisfatórios nas equações restritas em relação ao obtido para cada nível de tensão.
Segundo os resultados obtidos, as curvas S-N de probabilidade baseadas na equação exponencial devem ser utilizadas com cautela, pois conforme foi verificado anteriormente, podem não representar o comportamento probabilístico à fadiga do compósito apresentando valores incoerentes (amplitude de tensão negativa).
A rede modular não obteve robustez suficiente na analise com três curvas S-N de probabilidade (usando a lei de potência generalizada) para 5% de falha. Apesar de algumas arquiteturas apresentarem resultados satisfatórios quando comparados a trabalhos anteriores.
O modelo (PNL) deve ser aplicado principalmente em materiais de fibra de vidro usando apenas duas curvas S-N (2R), pois como visto este modelo possuí melhor robustez e estabilidade com materiais que possuam pequenas quantidades de curvas S-N (inferiores a três).
menos três curvas S-N, devido a esta ter robustez e o uso da rede modular apresenta resultados mais precisos na análise do comportamento à fadiga, independentemente do material usado para análise, porém para os materiais compósitos de fibra de carbono a diferença no resultado é mais evidente.
125 Sugestões para Futuros Trabalhos
Analise de outros fatores desconsiderados nessa Tese tais como o ângulo entre cada camada.
Verificação, para outros materiais compósitos, dos resultados com o modelo probabilístico proposto nesta Tese.
Aplicar aos resultados probabilísticos o teste de hipótese, bem como fazer uma análise estatística mais detalhada.
126
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