RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS INVERSOS EM CINÉTICA QUÍMICA USANDO REDES NEURONAIS ARTIFICIAIS

Autores

  • Emilio Borges Universidade Federal de Viçosa
  • Daniele Cristiane Menezes Universidade Federal de Viçosa

DOI:

https://doi.org/10.18540/jcecvl3iss3pp436-453

Palavras-chave:

Problemas Inversos, Cinética Química, Redes Neuronais Artificiais,

Resumo

Todos os problemas físicos suscetíveis à modelagem matemática podem ser classificados como problemas diretos ou inversos. Os problemas diretos são os mais propalados; nesses, efeitos mensuráveis são determinados a partir de causas bem conhecidas. Os problemas inversos são aqueles em que se determinam causas a partir de efeitos. São tão importantes e possuem tantas aplicações científicas quanto os diretos embora seu tratamento matemático seja quase sempre mais complexo exigindo técnicas numéricas especiais. Uma dessas técnicas é um algoritmo baseado em redes neuronais artificiais que têm sido utilizado recentemente com grande sucesso em diferentes tipos de problemas inversos. Nesse artigo discute-se a filosofia do problema inverso em Cinética Química e aplica-se o método de redes neuronais artificiais para resolvê-lo. Dois modelos para mecanismos cinéticos, protótipos de grande relevância para uma série de reações químicas e biológicas são abordados. A eficiência da rede neuronal é comparada com aquela de outras técnicas numéricas de otimização disponíveis em pacotes comerciais, os algoritmos Levenberg-Maquardt e Simplex.

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Publicado

2017-04-03

Como Citar

Borges, E., & Menezes, D. C. (2017). RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS INVERSOS EM CINÉTICA QUÍMICA USANDO REDES NEURONAIS ARTIFICIAIS. The Journal of Engineering and Exact Sciences, 3(3), 436–453. https://doi.org/10.18540/jcecvl3iss3pp436-453

Edição

Seção

Simulation, Optimization and Process Control