Utilizzo di reti neurali per la caratterizzazione elasto-plastica di materiali sottoposti a prova di indentazione

Per caratterizzare un materiale dal punto di vista meccanico, esistono diverse prove, tra le quali vi è quella di indentazione. Essa è una prova non distruttiva, per cui può essere utilizzata non solo su provini costruiti ad hoc ma anche su componenti di macchina. Inoltre, da essa possono essere estratte le informazioni riguardanti la curva tensione deformazione del materiale, ma per fare ciò, non esiste una formulazione analitica.
In questo lavoro viene presentato un metodo basato sulle reti neurali, il quale è capace di riconoscere il materiale, che è sottoposto ad una prova di indentazione, attraverso l'analisi degli spostamenti che esso subisce.
Tale rete viene addestrata tramite il metodo back-propagation, il quale utilizza un insieme di esempi per adattare la rete al problema in esame.
In particolare, è stato sviluppato un software che, sulla base di simulazioni FEM della prova di indentazione, permette di creare una rete neurale capace di riconoscere le caratteristiche meccaniche del componente sottoposto alla prova.
Questa rete permette di ottenere risultati soddisfacenti se le caratteristiche dei materiali che si vogliono determinare sono comprese nel range di quelli utilizzati per l'addestramento.