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Title: Determinação das propriedades mecânicas de uma córnea utilizando otimização
Other Titles: Determination of the mechanical properties of a cornea using optimization
???metadata.dc.creator???: Magalhães, Hanna Sérgia Sousa de
???metadata.dc.contributor.advisor1???: Magalhães, Ricardo Rodrigues
???metadata.dc.contributor.referee1???: Magalhães, Ricardo Rodrigues
???metadata.dc.contributor.referee2???: Oliveira, Juliano Elvis de
???metadata.dc.contributor.referee3???: Vitor, Giovani Bernardes
Keywords: Inteligência artificial
Otimização por enxame de partículas
Método dos elementos finitos
Córnea
Artificial intelligence
Particle swarm optimization
Finite element method
???metadata.dc.date.submitted???: 19-Aug-2016
Issue Date: 20-Jan-2017
???metadata.dc.description.sponsorship???: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Citation: MAGALHÃES, H. S. S. de. Determinação das propriedades mecânicas de uma córnea utilizando otimização. 2016. 109 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Automação)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2016.
???metadata.dc.description.resumo???: Otimização por Enxame de Partículas (PSO) é uma técnica de inteligência artificial (AI), que pode ser usada para encontrar soluções aproximadas para problemas numéricos de maximização e minimização extremamente difíceis. Neste trabalho, utilizou-se um algoritmo PSO para comparar os deslocamentos sofridos por uma amostra de córnea humana submetida à uma pressão interna de 45 mmHg com resultados de simulações numéricas e identificar valores otimizados para propriedades hiperelásticas da córnea (µ e α). Por meio dos resultados das simulações via análise inversa pelo Método dos Elementos Finitos (MEF), em conjunto com o algoritmo PSO, foram encontrados valores otimizados de µ = 0,047 e α = 106,7. Quando comparado com resultados otimizados por meio de um software comercial, foram encontrados erros de aproximadamente 0,15%. Por meio dos resultados obtidos, verificou-se ainda que, variando os valores dos coeficientes de inércia da partícula no algoritmo PSO, os resultados podem sofrer ligeira melhoria, o que demonstra potencial uso do PSO em conjunto com análise inversa do MEF para caracterização de materiais hiperelásticos.
Abstract: Particle Swarm Optimization (PSO) is an artificial intelligence technique (AI) that can be used to find approximate solutions to numerical problems of maximization and minimization. In this study, it was used a PSO algorithm to compare displacements from human cornea sample subjected to internal pressure of 45 mmHg. Results of numerical simulations were provided which identified optimized values for hyperelastic properties of the cornea (μ and α). By means of the results from numerical simulations via inverse analysis by the Finite Element Method (FEM), in conjunction with the PSO algorithm, optimized values of μ = 0.047 and α = 106.7 were found. When compared with optimized results from commercial software, errors around 0.15% were found. Results showed that, varying the values of particle inertia coefficients in the PSO algorithm, simulated displacements have improved when compared to experimental data. This demonstrates the potential use of PSO algorithm in conjunction with the FEM inverse analysis for hyperelastic materials characterization.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/12172
Publisher: Universidade Federal de Lavras
???metadata.dc.language???: por
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