PROJETO DE PESQUISA · L4
Substituto aprendido para coeficientes de pressão de vento em edificações leves
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1. Contexto e problema
Coeficientes de pressão externa e interna por direção e geometria exigem ensaio ou simulação demorados. Modelos aprendidos informados por física podem entregar resultados em milissegundos, se validados por faixa de uso.
2. Pergunta de pesquisa
Um modelo aprendido reproduz Cpe e Cpi por direção e geometria com erro aceitável frente a ensaio e simulação?
3. Objetivos
Geral: Construir e validar um substituto rápido para coeficientes de pressão em galpões e coberturas leves.
Específicos:
- Reunir bases abertas de ensaio em túnel de vento e gerar simulações próprias.
- Treinar redes informadas por física e operadores neurais.
- Verificar o erro por faixa de uso e definir o domínio de validade.
4. Métodos
Simulação numérica de escoamento (LES ou RANS) para dados de treino; redes neurais informadas por física e operador neural de Fourier; verificação contra ensaios publicados.
5. Infraestrutura computacional e de dados
GPU é essencial: geração de dados e treino.
Parque disponível: GPU RTX 5060 Ti (16 GB) em estação local, servidor VPS com o site Ventos de Toledo, API de modelos de linguagem. Ampliação de GPU: A CONFERIR conforme edital.
6. Produtos esperados
- Biblioteca de coeficientes por geometria, com erro publicado.
- Artigo de validação.
- Integração ao motor direcional.
7. Escalabilidade
Qualquer geometria e qualquer norma.
8. Riscos e mitigação
- Extrapolação fora do domínio treinado: bloquear uso fora da faixa.
- Custo de simulação: priorizar geometrias típicas.
9. Ética, dados e lgpd
Declarar que o substituto é triagem até a validação por faixa.
10. Indicadores de sucesso
Erro médio e máximo por faixa; tempo por avaliação.
11. Referências e status de verificação
VISTA = conteúdo consultado diretamente. A CONFERIR = citação conhecida da literatura, ainda sem verificação de DOI e página; não citar em peça externa antes de conferir.
12. Cronograma e orçamento
Cronograma de 24 meses em quatro semestres (coleta e base, modelagem, validação, publicação e escala): A CONFERIR conforme edital. Orçamento (bolsas, GPU, campo, publicação): A CONFERIR. Fontes possíveis de fomento, ainda a confirmar abertura e regras: CNPq, Fundação Araucária, Finep, Fundo da própria instituição.
13. Pendências antes de submeter
- Conferir DOI, volume e página das referências marcadas A CONFERIR.
- Definir equipe, bolsistas e orientações com a coordenação do Bio Park.
- Confirmar edital, prazos e contrapartida.
- Revisão jurídica de termo de uso, LGPD e propriedade intelectual dos dados.
Referências e status de verificação
| Cód. | Referência | Status | Fonte |
|---|---|---|---|
| R14 | PINN (J. Comput. Phys. 2019) | A CONFERIR | — |
| R15 | Fourier Neural Operator (ICLR 2021) | A CONFERIR | — |
| R16 | ML informado por física para pressão de vento e sensores | VISTA | experts.illinois.edu |
| R17 | Método baseado em GAN para pressão de vento em superfícies | VISTA | scholar.xjtlu.edu.cn |
Autores omitidos nesta página (constam no .docx original). VISTA = conteúdo consultado diretamente; A CONFERIR = citação conhecida da literatura, sem verificação de DOI e página: não citar em peça externa antes de conferir.