PREDIÇÃO DE FALHAS ESTRUTURAIS E OTIMIZAÇÃO DE DESEMPENHO EM PROTÓTIPOS DE AERODESIGN COM MODELOS DE MACHINE LEARNING

Descrição

3.1 OBJETIVO GERAL Construir um modelo preditivo baseado em ML e IA para aprimorar o desempenho e prevenir falhas estruturais em protótipos de aeronaves Aerodesign, por meio da aplicação de critérios de falha e otimização de projeto realizada pela equipe Skywards UFVoa. Além disso, validar a metodologia com base em referencial teórico e condições reais de competição, disponibilizando os resultados para a comunidade acadêmica e garantindo a segurança e eficiência no desenvolvimento de aeronaves desenvolvidas pela equipe. 3.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS 1. Desenvolver e aprimorar modelos de ML e IA para predição de falhas estruturais e otimização de desempenho em protótipos de aeronaves Aerodesign. 2. Realizar ensaios mecânicos e simulações operacionais de desempenho pertinentes à realidade da equipe, a fim de obter e caracterizar as propriedades mecânicas dos materiais empregados na construção do protótipo da aeronave e seu desempenho operacional via simulações computacionais. 3. Registrar e analisar dados de desempenho operacional dos protótipos, via simulações computacionais e dados de voo, para aprimorar os modelos de otimização. 4. Avaliar a precisão e robustez dos modelos preditivos e da metodologia em condições reais da competição SAE Aerodesign. 5. Organizar um banco de dados e publicar os resultados em relatórios e artigos científicos para a equipe e a comunidade.

Palavras-chave

• PREDIÇÃO DE FALHAS ESTRUTURAIS
• AERODESIGN
• MACHINE LEARNING

Grupo de pesquisa

Materiais e Processos de Fabricação

Financiamento

Com financiamento