O comportamento viscoelástico não linear de materiais ainda é representado de forma rudimentar por modelos constitutivos analíticos. É proposto o uso de redes neurais artificiais para representar o comportamento viscoelástico de materiais sob carregamentos uniaxiais. Alguns exemplos são desenvolvidos usando redes neurais que geram sua própria arquitetura e também redes neurais recorrentes para representar o comportamento viscoelástico de materiais. Os resultados obtidos podem ser considerados animadores. As vantagens observadas no uso de redes neurais artificiais para representar o comportamento de materiais são as seguintes: nenhuma hipótese a respeito do comportamento do material é necessária; o comportamento do material é apreendido diretamente dos dados de ensaios; e não é necessário nenhuma aproximação numérica para usar uma rede neural artificial já treinada.

The non linear viscoelastic material behavior is poorly represented by constitutive equations. The present5 study proposes a neural network approach for non linear viscoelastic behavior under uniaxial loading. Some examples were done using self-growing neural networks and recurrent neural networks modeling non linear viscoelastic behavior. The results were encouraging. The main beneficts of neural network approach are: no assumptions about the material behavior are required; the material behavior can be represented directly from experimental data; once trained no numerical approximations are required when using the neural network.