Avaliação do comportamento mecânico de nanocompósitos extrudados de poli (ácido lático) / nanocristais de celulose usando modelo preditivo baseado em rede neurais artificiais
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Data
2024
Autores
Tobón López, Jorge Hernando
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Resumo
A crescente demanda por materiais sustentáveis e de alto desempenho tem impulsionado o interesse no uso de ferramentas avançadas, como Redes Neurais Artificiais (RNAs), no desenvolvimento de biocompósitos. Essas ferramentas permitem prever as propriedades dos materiais, como aqueles que combinam o Poli(ácido láctico) (PLA), um polímero biodegradável amplamente utilizado em diferentes campos da engenharia, e nanocristais de celulose (NCC), um reforço renovável com propriedades relevantes. O objetivo foi explorar o uso de Redes Neurais Artificiais (RNAs) para prever o comportamento e as propriedades mecânicas de nanocompósitos de PLA/NCC, preparados por processos de extrusão e injeção. O estudo detalha a preparação de nanocompósitos de PLA reforçados com NCC, seguida de ensaios de tração para avaliar suas propriedades mecânicas, na sequência, modelos matemáticos baseados em RNAs são explorados para previsão do comportamento e das propriedades mecânicas. Os resultados e contribuições indicam que a adição de NCCs, na composição escolhida (1%, 3% e 5% de NCC em massa), impacta negativamente nas propriedades de tração, incluindo o módulo de Young (redução de 25% em média, comparado ao PLA puro), conforme evidenciado pela matriz de correlação de Pearson. Isso sugere que a incorporação de partículas rígidas, abaixo do limite de percolação, reduz a capacidade de deformação do PLA, prejudicando suas propriedades finais. Um modelo preditivo de rede neural foi desenvolvido e aplicado para modelar as curvas tensão-deformação, permitindo a previsão precisa de parâmetros mecânicos como tensão máxima, módulo de Young e alongamento máximo. Os resultados mostram que o modelo de RNA exibiu valores de RMSE (Root Means Squared Error) próximo de zero e R² de 0,999, demostrando uma alta correspondência entre valores preditos e experimentais, bem como uma adequada precisão do modelo e a eficiência das RNAs na predição do comportamento e propriedades dos nanocompósitos. Outra contribuição deste estudo foi o desenvolvimento de um software para calcular os parâmetros que caracterizam as propriedades das curvas do ensaio de tração. A aplicação do modelo de RNA e do software desenvolvido, mostrou-se uma alternativa eficiente para reduzir a necessidade de extensos experimentos físicos, economizando tempo, custos e recursos na caracterização destes materiais. Além disso, a abordagem utilizada pode ser empregada em outros tipos de materiais.
Resumen
La creciente demanda de materiales sostenibles y de alto rendimiento ha impulsado el interés en el uso de herramientas avanzadas, como Redes Neuronales Artificiales (RNAs), en el desarrollo de biocompuestos. Estas herramientas permiten predecir las propiedades de los materiales, como aquellos que combinan el Poli(ácido láctico) (PLA), un polímero biodegradable ampliamente utilizado en diferentes campos de la ingeniería, y nanocristales de celulosa (NCC), un refuerzo renovable con propiedades relevantes. El objetivo fue explorar el uso de Redes Neuronales Artificiales (RNAs) para predecir el comportamiento y las propiedades mecánicas de nanocompuestos de PLA/NCC, preparados mediante procesos de extrusión e inyección. El estudio detalla la preparación de nanocompuestos de PLA reforzados con NCC, seguida de ensayos de tracción para evaluar sus propiedades mecánicas. Posteriormente, se exploran modelos matemáticos basados en RNAs para predecir el comportamiento y las propiedades mecánicas. Los resultados y contribuciones indican que la adición de NCCs, en la composición elegida (1%, 3% y 5% en masa de NCC), impacta negativamente las propiedades de tracción, incluyendo el módulo de Young (reducción promedio del 25% en comparación con el PLA puro), como lo evidencia la matriz de correlación de Pearson. Esto sugiere que la incorporación de partículas rígidas, por debajo del límite de percolación, reduce la capacidad de deformación del PLA, perjudicando sus propiedades finales. Se desarrolló y aplicó un modelo predictivo de red neuronal para modelar las curvas tensión-deformación, lo que permitió predecir con precisión parámetros mecánicos como la tensión máxima, el módulo de Young y el alargamiento máximo. Los resultados muestran que el modelo de RNA exhibió valores de RMSE (Root Mean Squared Error) cercanos a cero y un R² de 0,999, demostrando una alta correspondencia entre valores predichos y experimentales, así como una adecuada precisión del modelo y la eficiencia de las RNAs en la predicción del comportamiento y propiedades de los nanocompuestos. Otra contribución de este estudio fue el desarrollo de un software para calcular los parámetros que caracterizan las propiedades de las curvas del ensayo de tracción. La aplicación del modelo de RNA y del software desarrollado se mostró como una alternativa eficiente para reducir la necesidad de extensos experimentos físicos, ahorrando tiempo, costos y recursos en la caracterización de estos materiales. Además, el enfoque utilizado puede emplearse en otros tipos de materiales.
Abstract
The growing demand for sustainable and high-performance materials has driven interest in the use of advanced tools, such as Artificial Neural Networks (ANNs), in the development of biocomposites. These tools enable the prediction of material properties, such as those combining Poly(lactic acid) (PLA), a biodegradable polymer widely used in various engineering fields, and cellulose nanocrystals (NCC), a renewable reinforcement with relevant properties. The objective was to explore the use of Artificial Neural Networks (ANNs) to predict the behavior and mechanical properties of PLA/NCC nanocomposites, prepared through extrusion and injection processes. The study details the preparation of PLA nanocomposites reinforced with NCC, followed by tensile tests to evaluate their mechanical properties. Subsequently, mathematical models based on ANNs are explored to predict the behavior and mechanical properties. The results and contributions indicate that the addition of NCCs, in the chosen composition (1%, 3%, and 5% mass of NCC), negatively impacts tensile properties, including the Young's modulus (average reduction of 25% compared to pure PLA), as evidenced by the Pearson correlation matrix. This suggests that incorporating rigid particles below the percolation threshold reduces PLA's deformation capacity, impairing its final properties. A predictive neural network model was developed and applied to model stress-strain curves, enabling the accurate prediction of mechanical parameters such as maximum stress, Young's modulus, and maximum elongation. The results show that the ANN model exhibited RMSE (Root Mean Squared Error) values close to zero and an R² of 0.999, demonstrating a high correlation between predicted and experimental values, as well as the model's adequate precision and the efficiency of ANNs in predicting the behavior and properties of nanocomposites. Another contribution of this study was the development of software to calculate the parameters characterizing the properties of the tensile test curves. The application of the ANN model and the developed software proved to be an efficient alternative to reducing the need for extensive physical experiments, saving time, costs, and resources in the characterization of these materials. Moreover, the approach used can be employed in other types of materials.
Descrição
Trabalho de Conclusão do Curso apresentado ao Instituto Latino-Americano de Tecnologia, Infraestruturae Território da Universidade Federal da Integração Latino-Americana, como requisito parcial para à obtenção do título de bacharel em Engenharia de Materiais.
Palavras-chave
poli(ácido láctico), nanocristais de celulose, Redes neurais (Neurobiologia), Nanocompósitos (Materiais)