O sucesso da utilização dos polímeros nos mais variados campos de aplicação, é devido à facilidade e à amplitude com que se podem variar as características finais dos mesmos através de pequenas modificações na composição ou no tamanho das cadeias poliméricas. Entretanto, o desenvolvimento de novos materiais poliméricos é um processo longo e dispendioso, pois implica numa grande série de testes e verificações para determinar quais as condições de processo necessárias para produzir um polímero com determinadas características.

            Através de modelos matemáticos que relacionam as características finais dos polímeros com as condições de polimerização, este processo pode ser substancialmente simplificado.

            Com o objetivo de contribuir no aperfeiçoamento das propriedades do material polimérico, estimando parâmetros das equações que descrevem o processo de polimerização, em base de dados obtidos através de experiências realizadas em laboratório, foram implementados dois dos principais métodos de otimização: redes neurais e enxame de partículas.

            Redes Neurais são sistemas computacionais, que simulam as habilidades do sistema nervoso biológico com capacidade de adquirir, armazenar e utilizar conhecimento experimental.

            Enxame de partículas é um método de otimização não determinístico, bastante eficiente, robusto e de simples implementação computacional proposto, em 1995, pôr Eberhart & Kennedy.

Foi feita a escolha da linguagem C para resolução do problema, e optou-se pelos métodos de otimização enxame de partículas e redes neurais.

Para a implemetação da rede neural foi utilizada a função de ativação sigmóidal. A rede foi constituida de 3 camadas, a camada de entrada com 4 neurônios, a camada intermediária 35 e a camada de saída 2.

A fase de treinamento ocorre até ser atingido um certo nível de erro. Após, a inserção de padrões de entrada que ajudem na correto aprendizado da rede, os pesos são gravados em um arquivo e não são mais modificados.

Estes pesos somente serão lidos quando se desejar obter uma saída em função de uma entrada pela rede neural.

Na implementação do método de enxame de partículas utilizou-se uma rede neural 100% treinada como função objetivo.

Foi treinado uma rede neural com 4 entradas (Al, Ni, T e P) e 2 saídas (Peso Molecular e Atividade), a fim de obter a maior Atividade para determinado Peso Molecular.

Como o método enxame de partículas não possui um conjunto perfeitos de parâmetros, foram feitos vários testes buscando o melhor conjunto de parâmetros.

Após perceber que o método não estava se comportando da forma desejada, pois as partículas não possuíam “auto-confiança” suficiente, foi feita o aumento da inércia, favorecendo a exploração global, e os resultados da atividade aumentaram, já que as partículas estavam se prendendo muito facilmente ao primeiro máximo encontrado.

Utilizando 9 experiências realizadas em laboratório, que foram usadas como padrões para o treinamento das Redes Neurais, varia-se o Alumínio de 1,4 a 2,3, Níquel de 5 à 11, Temperatura de 0 à 50, Pressão de 1 à 3 e o Peso Molecular de 6,96 à 15. Obteve-se valores para a Atividade de 380 à 3490, com uma média para os valores de Atividade de 1243.

Usando a rede Neural, os resultados obtidos são próximos ou exatamente iguais aos resultados experimentais, demonstrando uma grande porcentagem de acerto. Estes resultados comprovam que as Redes Neurais são um ótimo método de otimização para resolução do problema.

Os testes feitos com o enxame, buscando o melhor conjunto de parâmetros em relação a número de partículas, varia-se o número de partículas de 250 a 750. Com 250 partículas, os valores de atividade nos 20 experimentos realizados foram mais irregulares, de 1296 à 2754, com 500 partículas, os valores encontram-se entre 2098 e 2701 e com 750 partículas de 1921 a 2754.

Em relação número de iterações, nos 20 experimentos, a atividade varia de 1295 a 2754, e o nº de iterações de 50 a 200. O menor e o maior valor de atividade foram atingidos, respectivamente, no experimento 2 e 17, com 50 iterações.

A otimização de processos de polimerização apresenta grande importância contribuindo no aperfeiçoamento das propriedades do material polimérico, diminuindo assim o tempo e o custo do desenvolvimento.

Diferentes métodos de otimização têm sido propostos para obter soluções de qualidade. Neste trabalho investigou-se o uso de redes neurais e enxame de partículas, fazendo uma análise para a obtenção do melhor conjunto de parâmetros do método, onde se obtiveram resultados considerados excelentes, pois em quase todos os experimentos  conseguiu-se reproduzir exatamente os resultados obtidos em laboratório, assim como obter as condições reacionais ideais para maior atividade em cima de um determinado peso molecular.

Instituição de fomento: CNPQ (Centro Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico).

Trabalho de Iniciação Científica