Título: Estudo da Robustez e da Capacidade de Generalização dos Algoritmos RPROP e Backpropagation na Modelagem do Comportamento à Fadiga de Compósitos
Autores: Freire Júnior, Raimundo Carlos Silverio; Dória Neto, Adrião Duarte; Aquino, Eve Maria Freire de
Resumo: O objetivo deste trabalho é comparar dois algoritmos de treinamento na obtenção de uma rede neural para o modelamento do comportamento à fadiga de um material compósito, de modo que, se possa obter esse comportamento utilizando-se de uma quantidade reduzida de curvas S-N. Utilizando-se no treinamento os algoritmos Back-propagation e o RPROP testados a partir da técnica da validação cruzada. Durante o treinamento, a capacidade de generalização e robustez são fatores preponderantes diante da quantidade reduzida de curvas S-N. A partir dos resultados obtidos percebeu-se que os dois algoritmos de treinamento conseguiram generalizar o comportamento à fadiga do material porém somente o algoritmo de retropropagação pela regra do momento produziu resultados mais robustos do que a rede treinada com o algoritmo RPROP.
Palavras-chave: RPROP; Back-propagation; Fadiga; Materiais Compósitos
Páginas: 6
Código DOI: 10.21528/CBRN2005-057
Artigo em PDF: CBRN2005_057.pdf
Arquivo BibTex: CBRN2005_057.bib