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Structural optimization through generative adversarial networks (2024)

  • Authors:
  • Autor USP: PEREIRA, LUCAS MATHEUS SILVA - EP
  • Unidade: EP
  • Sigla do Departamento: PMR
  • Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; MÉTODO DOS ELEMENTOS FINITOS; REDES NEURAIS
  • Agências de fomento:
  • Language: Inglês
  • Abstract: O método dos elementos finitos (MEF) é uma alternativa numérica à solução analítica de equações diferenciais. Paralelamente, a Inteligência Artificial (ou IA) busca entender as entidades inteligentes. Ela se preocupa em projetar máquinas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência, imitando o raciocínio humano. Já o Aprendizado de Máquina (AM) é uma forma de treinar um algoritmo para que ele possa aprender, ao invés de se programar rotinas com instruções específicas para a execução de uma tarefa. Dentre as técnicas de AM, este trabalho faz uso de redes neurais artificiais (RNAs). Particularmente, uma arquitetura com duas redes neurais profundas (RNPs) será treinada para prever a geometria resultante de otimização topológica. Primeiramente, um modelo MEF será desenvolvido e validado. Depois, esse modelo será usado para gerar um dataset. Esse, por sua vez, será processado pela rede durante o treinamento para uma tarefa de regressão. Neste trabalho: serão explorados os prós e contras do uso de redes neurais para análise estrutural; serão gerados dados úteis de FEA; e se gerenciará experimentos virtuais de aprendizagem profunda usando uma rede neural.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 16.08.2024
  • Acesso à fonte
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      PEREIRA, Lucas Matheus Silva. Structural optimization through generative adversarial networks. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3151/tde-11072025-113625/pt-br.php. Acesso em: 28 jan. 2026.
    • APA

      Pereira, L. M. S. (2024). Structural optimization through generative adversarial networks (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3151/tde-11072025-113625/pt-br.php
    • NLM

      Pereira LMS. Structural optimization through generative adversarial networks [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3151/tde-11072025-113625/pt-br.php
    • Vancouver

      Pereira LMS. Structural optimization through generative adversarial networks [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3151/tde-11072025-113625/pt-br.php

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