Redução do número de simulações para identificação de parâmetros de modelos DEM usando redes neurais e planejamento de experimentos

Abstract

RESUMO O Método de Elementos Discretos (Discrete Element Method - DEM) vem sendo uma ferramenta amplamente usada para simulação de fluxo de material granulado, que abrange diversas aplicações industriais. Para que os resultados da modelagem DEM sejam representativos, é necessário que os valores dos parâmetros de entrada (parâmetros da lei de contato ou microscópicos) do material sejam identificados. Neste procedimento, uma grande dificuldade é o alto custo computacional quando há muitas partículas pequenas e de formas irregulares. Assim, em simulações DEM, é prática comum usar partículas esféricas e em maior escala com a inclusão do parâmetro atrito de rolamento para aumentar a resistência ao cisalhamento. Para usual identificação de parâmetros DEM usando partículas esféricas aumentadas, realizam-se experimentos de laboratório e mede-se uma ou mais propriedades macroscópicas do material particulado. Então, ajustam-se os parâmetros microscópicos até que a predição da propriedade macroscópica do material seja alcançada (geralmente o ângulo de repouso). Em geral, este processo de identificação de parâmetros pode levar muito tempo, pois muitas simulações numéricas serão necessárias devido à multidimensionalidade de parâmetros. A fim de reduzir o número de simulações DEM para se determinar um adequado conjunto de parâmetros de entrada, este trabalho apresenta um método utilizando Planejamento de Experimentos para o planejamento de simulações DEM usando apenas 1/16 de um Fatorial Completo. Esse conjunto de simulações DEM possibilita a geração de uma Rede Neural Artificial que reproduz as simulações DEM, fazendo com que as demais simulações do fatorial completo seja realizada pela rede neural, reduzindo bastante o tempo das demais simulações para atingir o fatorial completo. Desta forma, com o modelo de regressão pela rede neural determina-se um adequado conjunto de parâmetros de entrada do modelo DEM que fornece o comportamento macroscópico almejado do material particulado. O método proposto foi aplicado em um estudo de caso da literatura. Como resultado, o número de simulações DEM foi reduzido em 66,7% para identificar um conjunto de parâmetros de entrada para predição do ângulo de repouso de um minério de ferro coesivo.

The rural community in Northeast Brazil: a scenario of reflection to formulate local development and sustainable entrepreneurship policies

“…For J. G. R. Matos, R. M. B. Matos, and Almeida (2007), the strengths are pillars and attributions provided by the environment to explore opportunities and minimize threats. From the perspective of land productivity, Ali, Agiekum, and Adadi (2021) qualify strengths, such as adequacy of environmental conditions, precipitation, temperature and soil conditions, as fundamental for the agricultural development of a country.…”

“…Thus, weaknesses are absences that inhibit the performance capacity of a given environment and must be overcome to avoid failure (J. G. R. Matos et al, 2007).…”

Comunidade rural do Nordeste brasileiro: um cenário de reflexão para a formulação de políticas de desenvolvimento local e empreendedorismo sustentável

“…Assim, as fraquezas são ausências que inibem a capacidade de desempenho de determinado ambiente e devem ser superadas para evitar o fracasso (J. G. R. Matos et al, 2007).…”