Análise de sensibilidade (eliminando o que não importa)
Antes de treinar um modelo pesado, roda-se um planejamento estatístico simples
(Plackett-Burman, Box-Behnken) com poucas simulações. Estudos mostram que ν, E e ep frequentemente não
afetam o formato do ângulo de repouso de um monte estático — fixam-se essas variáveis e o algoritmo foca
nos coeficientes de atrito estático e rolamento, que comandam segregação e empacotamento.
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A construção do espaço paramétrico
Fixados os parâmetros irrelevantes e assumida a faixa reduzida de rigidez,
monta-se a caixa de calibração. Exemplo para um leito de sementes:
Parâmetro
Valor / Faixa
G (módulo de cisalhamento)
fixo em 5×10⁶ Pa
ρ (densidade)
fixa no valor real medido (ex.: 1157 kg/m³ para soja)
ep (coef. restituição)
0,3 a 0,6
μs (atrito estático)
0,1 a 0,8
μr (atrito rolamento)
0,01 a 0,15
🧠Com essas fronteiras, o computador executa dezenas de simulações (ex. Box-Behnken) combinando os
extremos. Os resultados (ângulos de repouso, índice de segregação) alimentam uma Rede Neural Artificial
(ANN), que aprende a relação entre propriedades e física do escoamento e localiza, dentro da caixa, o ponto
em que as partículas virtuais se comportam como as reais.
Prof. Cláudio Roberto Duarte — UFU · DEM & LIGGGHTSFonte: dem_detalhamento.php — Tópico 3