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Título: MODELING YOUNGS MODULUS OF NANOCOMPOSITES THROUGH COMPUTATIONAL INTELLIGENCE
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): LEANDRO FONTOURA CUPERTINO

Colaborador(es):  MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO - Orientador
JOSE ROBERTO MORAES D ALMEIDA - Coorientador
Catalogação:  17/03/2010 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=15391@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=15391@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.15391

Resumo:
Composite materials became very popular due to its improvements on certain properties achieved from the mixture of two different components. Recently, the use of nanofillers in the manufacture of composites has been widely studied due to the improvement of properties at low concentrations of nanofillers, enabling the creation of lightweight materials. Some of the existing models for the Young modulus of the nanocomposites have low accuracy or are limited in terms of the maximum filler fraction possible. Others are appropriate only for a given combination of matrix and filler. The objective of this work is to use Artificial Neural Networks as a function approximation method capable of modeling such property for various matrix/nanofillers, taking into account their characteristics, without losing accuracy. The validation of this approximator is performed comparing its results with other models proposed in the literature. Once validated, a Genetic Algorithm is used with the Neural Network to define which would be the ideal setting for three case studies: one that maximizes the value of composite’s Young’s modulus, other that maximizes the relative modulus and a third one that maximizes the relative modulus and minimizes the amount of load used, reducing the cost of project. Computational Intelligence techniques employed on the modeling and synthesis of nanostructured materials proved to be adequate tools, since it generated a good approximation of the data with errors lower than 5%, and determined the material’s parameters for synthesis with the desired Young’s modulus.

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