Disciplina

Área

Área Científica de Projecto Mecânico e Materiais Estruturais > Materiais Estruturais

Activa nos planos curriculares

MEM 2017 > MEM 2017 > 2º Ciclo > Modelação em Engenharia de Materiais

MEMat 2021 > MEMat 2021 > 2º Ciclo > Área Principal > Modelação em Engenharia de Materiais

Nível

50% da classificação do exame final (nota mínima: 9,5) + 20% da classificação dos trabalhos práticos feitos nas aulas + 30% da classificação do trabalho computacional (nota mínima: 9,5), envolvendo o uso aprofundado de um software de elementos finitos.

Tipo

Estruturante

Regime

Semestral

Carga Horária

1º Semestre

1.75 h/semana

59.5 h/semestre

Objectivos

O aluno deverá adquirir competências: na modelação de fenómenos e processos em Ciência e Engenharia de Materiais (CEM), usando em particular o método dos elementos finitos; de utilização de software especializado no âmbito da CEM; no desenvolvimento e utilização de modelos computacionais como ferramenta de projecto; de compreensão da importância duma abordagem de modelação, em comparação com as abordagens teórica e experimental, seja por exemplo como ferramenta de visualização e de auxílio à compreensão dos fenómenos, seja como ferramenta de simulação de ensaios ou do processamento de materiais.

Programa

1. Introdução à modelação em ciência e engenharia de materiais. Definição de modelo. Modelação e simulação. Abordagem de Ashby. Simplificação de modelos e análise de escalas (scaling). 2. O método dos elementos finitos. Introdução. Resolução de problemas unidimensionais de valores de fronteira. Formulação fraca de Galerkin. Elementos unidimensionais. Elementos lineares e quadráticos. Conectividade. Problemas bidimensionais, tridimensionais. Problemas transientes. Integração numérica, variáveis naturais. Aproximação da geometria. Formulação isoparamétrica. Erro numérico. Uso de software comercial ou livre (GPL). Trabalho computacional. 3. Outras técnicas de modelação. Redes neuronais. Introdução. Aprendizagem supervisionada. Treino.validação e generalização. Backpropagation. Aplicações.Tópicos avançados: método dos elementos de fronteira, métodos meshless; optimização e problemas inversos.

Metodologia de avaliação

50% da classificação do exame final (nota mínima: 9,5) + 20% da classificação dos trabalhos práticos feitos nas aulas + 30% da classificação do trabalho computacional (nota mínima: 9,5), envolvendo o uso aprofundado de um software de elementos finitos.

Pré-requisitos

Competências básicas de matemática e programação, equivalentes às que são obtidas no 1º ciclo dum curso de engenharia.

Componente Laboratorial

NA.

Princípios Éticos

Todos os membros do grupo são responsáveis pelo trabalho do grupo. Em qualquer avaliação, todo o aluno deve divulgar honestamente qualquer ajuda recebida e fontes usadas. Numa Avaliação oral, todo aluno deverá ser capaz de apresentar e responder a perguntas sobre toda a avaliação.

Componente de Programação e Computação

- Os alunos irão desenvolver nesta UC as suas competências de computação, por via da natureza intrínseca da metodologia central do curso, em que se destaca a utilização do método dos elementos finitos. - Os alunos irão usar competências de programação já adquiridas, seja na utilização de software livre (GPL), seja na escrita de sub-rotinas próprias, no caso de software comercial. - A componente computacional corresponde a 75% da nota do trabalho computacional.

Componente de Competências Transversais

-Pensamento Crítico e Inovador (p.e. criatividade, pensamento estratégico, abordagens à resolução de problemas) -Competências Interpessoais (p.e. apresentações orais, competências de comunicação e organizacionais, trabalho em equipa, etc.) -Competências Intrapessoais (p.e. autodisciplina, entusiasmo, perseverança, auto-motivação, etc.) A avaliação das competências transversais corresponde a 25% da nota do trabalho computacional, alvo de entrega de relatório e apresentação e discussão oral.

Bibliografia

Principal

"Numerical Modeling in Materials Science and Engineering"

Rappaz, Michel, Bellet, Michel, Deville, Michel

2003

Springer


"Introduction to the Finite Element Method"

J. N. Reddy

2019

McGraw-Hill.


"Neural Networks and Learning Machines"

Simon O. Haykin

2009

Pearson