In the past few years, there has been tremendous advances in the accuracy
and predictive capabilities of tools for the simulation of materials. Predictive
modeling has now become a powerful tool that can also deliver real value
through application and innovation to the global industry. Simulation of
forming operations, particularly using the nite element method, is clearly
dependent on the accuracy of the constitutive models. In the last years,
several methodologies were developed to improve the accuracy of constitutive
models through parameter identi cation and calibration methodologies.
However, independently of the e cacy of the calibration methods, the accuracy
of a constitutive model is always constrained to its prede ned mathematical
formulation. Additionally, using known elastoplastic formulations,
it is impossible to reproduce the material phenomena if these phenomena
are not formulated mathematically.
In the past several years, arti cial intelligence (AI) techniques have become
more robust and complex. This eld has set the ambitious goal of making
machines either seemingly or genuinely intelligent. The sub- eld of arti cial
intelligence known as machine learning attempts to make computers learn
from observations. Machine-learning algorithms are general tools that can
be tted to a vast number of problems, including predicting the stress-strain
relationship of the material.
This work proposes to model the behavior of a metal material using machinelearning
(ML) techniques and use this ML in forming simulations. Initially,
the ML model is designed and trained using a known plane stress elastoviscoplasticity
model to evaluate its competence to replace classical models.
Di erent ML topologies and optimization techniques are used to train the
model. Then, the AI model is introduced into a nite element analysis
(FEA) code, as a user subroutine, and its attainment in forming simulations
is evaluated. The replacement of classical formulations by AI techniques for
the material behavior de nition is analysed and discussed.Nos últimos anos, tem havido enormes avanços na precisão e capacidades
preditivas de ferramentas para a simulação de materiais. A modelação
preditiva tornou-se numa ferramenta poderosa que também pode agregar
um grande valor por meio de aplicações e inovações para a indústria
global. A simulação das operações de conformação, particularmente usando
o método dos elementos finitos, é claramente dependente da precisão
dos modelos constitutivos. Nos últimos anos, várias metodologias foram
desenvolvidas para melhorar a precisão de modelos constitutivos através de
metodologias de identificação e calibração de parâmetros. No entanto, independentemente
da eficácia dos métodos de calibração, a precisão de um
modelo constitutivo é sempre restrita a sua formulação matemática predefinida. Adicionalmente, usando formulações elastoplasticas conhecidas, e impossível reproduzir os fenomenos do comportamento de materiais se estes
comportamentos não forem eficazmente formulados matematicamente.
Recentemente, as tecnicas de inteligencia artificial (IA) tornaram-se mais robustas
e complexas. Este campo estabeleceu o objetivo ambicioso de tornar
as maquinas aparentemente ou genuinamente inteligentes. O sub-campo
da inteligencia artificial conhecido como aprendizagem computacional tenta
fazer com que os computadores aprendam com as observações. Os algoritmos
de aprendizagem computacional são ferramentas gerais que podem
ser adaptadas a um grande numero de problemas, incluindo a previsão da
relação tensao-deformação do material.
Este trabalho propõe modelar o comportamento de um material metalico
utilizando tecnicas de aprendizagem computacional (ML) e utilizar este ML
na modelação de simulações. Inicialmente, o modelo ML e projetado e
treinado usando um modelo de elastoviscoplasticidade em estado plano de
tensão de forma a avaliar a sua eficacia na substituição de modelos classicos.
Diferentes topologias ML e tecnicas de otimização são usadas para treinar
o modelo. Em seguida, o modelo IA e introduzido num codigo de analise
de elementos finitos (FEA), como user subroutine, e a sua concretização
em simulações de conformação e avaliada. A substituição de formulações
classicas por tecnicas de IA para a definiçao do comportamento do material
e analisada e discutida.Mestrado em Engenharia Mecânic