Estudo do comportamento à fadiga de cabos condutores de energia com alma de alumínio utilizando RNAs
Redes neurais artificiais, cabos condutores de alumínio, flexão à rigidez, peso específico, constante de rigidez, Poffenberger-Swart.
As dimensões continentais do Brasil e a distância das unidades geradoras de energia (geralmente hidrelétricas) dos centros consumidores são fatores que elevam a importância das redes de distribuição, já que uma falha inesperada por fadiga nos cabos condutores, pode atingir dezenas de milhões de consumidores envolvendo, portanto, custos altíssimos. Para estimar a vida remanescente dos cabos dessas linhas são necessários laboratórios sofisticados e longos ensaios para obtenção de curvas S-N com o mesmo nível de tensão média aplicado no campo. Assim, torna-se desejável um modelo capaz de prever à resistência à fadiga de cabos condutores com eficácia, simplificando a necessidade de ensaios e os custos, além claro, dos riscos de blackout. Neste sentido, esse estudo busca criar arquiteturas de RNA capazes de estimar a resistência à fadiga de cabos condutores de alumínio, através da variação de parâmetros estruturais dos cabos como, o peso específico (W), o módulo de rigidez à flexão (EI) e a constante K de Poffenberger-Swart, levando em consideração a tensão média (carga de esticamento) e o número de ciclos a que os cabos são submetidos. O treinamento e teste das RNAs foram feitos através de um conjunto de dados obtidos a partir de ensaios de fadiga realizados no laboratório de cabos do Grupo de Fadiga, Fratura e Materiais (GFFM) da Universidade Federal de Brasília (UnB) para diferentes tipos de cabos de ligas de alumínio. Através das RNAs serão construídos diagramas de vida constante para esta família de cabos, sendo possível realizar uma comparação dos resultados obtidos experimentalmente e os obtidos pela RNAs através do erro médio quadrático. Os resultados obtidos pelas RNAs se mostraram bem promissores, conseguindo generalizar a resistência à fadiga para os cabos condutores de alumínio analisados.