Aplicação de algoritmos de morfogênese adaptativa modificado e de otimização robusta em problemas de placas finas enrijecidas

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorAnflor, Carla Tatiana Mota-
Autor(es): dc.contributorJorge, Ariosto Bretanha-
Autor(es): dc.creatorSouza, Beatriz Ferreira-
Data de aceite: dc.date.accessioned2021-10-14T17:59:03Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2021-10-14T17:59:03Z-
Data de envio: dc.date.issued2021-08-11-
Data de envio: dc.date.issued2021-08-11-
Data de envio: dc.date.issued2021-08-11-
Data de envio: dc.date.issued2021-04-27-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.unb.br/handle/10482/41618-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/620834-
Descrição: dc.descriptionDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, Programa de Pós-Graduação em Integridade de Materiais da Engenharia, 2021.-
Descrição: dc.descriptionPlacas enrijecidas são amplamente utilizadas em estruturas com alto desempenho, principalmente, quando o fator resistência/peso é relevante. Nessas estruturas, as variáveis geométricas podem influenciar consideravelmente em sua capacidade de carga. Desse modo, o principal objetivo foi determinar a geometria ótima de placa fina enrijecida simplesmente apoiada que minimize o deslocamento máximo fora do plano, seguindo restrições de tensão máxima de von Mises. A estrutura é sujeita a um carregamento uniformemente distribuído e possui uma restrição de volume total de material constante. O trabalho contemplou a influência do volume, número, ângulo, posição e área da seção transversal dos enrijecedores no deslocamento máximo e na tensão máxima de von Mises. Os três algoritmos utilizados foram desenvolvidos especialmente para resolução do problema proposto, sendo possível operá-los em paralelo ou isoladamente. O Algoritmo Genético Híbrido foi aplicado para definir o caminho de carga da estrutura e as variáveis geométricas iniciais, possuindo um módulo integrado de busca local que aumenta a capacidade de exploração e adaptação do problema. O Algoritmo de Morfogênese Adaptativa Modificado foi inspirado no padrão de formação de nervuras de folhas para definir a topologia dos enrijecedores nas placas, sendo empregado na avaliação dos ângulos e na relação de áreas entre enrijecedores. O Algoritmo de Otimização Robusta utilizou múltiplos objetivos na determinação da posição dos enrijecedores para o melhoramento do campo de deslocamentos. Os resultados comprovaram que próximo à Frente de Pareto, o deslocamento máximo é pouco sensível às mudanças de variáveis de decisão do projeto, sendo um ponto de ótimo robusto. Além disso, os resultados obtidos foram confrontados com dados disponíveis na literatura, o que mostrou a relevância do estudo e a validação da metodologia proposta. Em condições equivalentes de quantidade de enrijecedores, o Algoritmo de Morfogênese apresentou resultados melhores do que aqueles obtidos com enrijecedores perpendiculares, sendo considerado bastante competente e eficaz na otimização de placas finas enrijecidas. Por fim, as placas otimizadas por Morfogênese tiveram o deslocamento máximo fora do plano reduzido em até 98% e a tensão de von Mises em até 78%, se comparados à placa de referência de mesmo volume.-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).-
Descrição: dc.descriptionStiffened plates are widely used in structures with high performance, especially when the resistance/weight factor is relevant. In these structures, geometric variables can significantly influence their carrying capacity. In this way, the main objective was to determine the optimum geometry of stiffened thin plate simply supported that minimizes the maximum displacement outside the plane, following maximum von Mises stress restrictions. The structure is subjected to a uniformly distributed load and has a constant total volume restriction of material. The work considered the influence of the volume, number, angle, position and cross-sectional area of the stiffeners in the maximum displacement and in the maximum von Mises stress. The three algorithms used were developed especially for solving the proposed problem, being possible to operate them in parallel or in isolation. The Hybrid Genetic Algorithm was applied to define the load path of the structure and the initial geometric variables, having an integrated local search module that increases the ability to explore and adapt the problem. The Modified Adaptive Morphogenesis Algorithm was inspired by the pattern of leaf vein formation to define the topology of the stiffeners in the plates, being used in the assessment of angles and in the relationship of areas between stiffeners. The Robust Optimization Algorithm used multiple objectives in determining the position of the stiffeners to improve the displacement field. The results showed that near to the Pareto Front, the maximum displacement is not very sensitive to changes in project decision variables, being an optimum robust point. Moreover, the results obtained were compared with data available in the literature, which showed the relevance of the study and the validation of the proposed methodology. Under equivalent conditions of quantity of stiffeners, the Morphogenesis Algorithm showed better results than those obtained with perpendicular stiffeners, being considered quite competent and effective in the optimization of stiffened thin plates. Finally, the plates optimized by Morphogenesis had the maximum displacement outside the plane reduced by up to 98% and the von Mises stress by up to 78%, when compared to the reference plate of the same volume.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Direitos: dc.rightsAcesso Aberto-
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Palavras-chave: dc.subjectAlgoritmo de morfogênese adaptativa-
Palavras-chave: dc.subjectOtimização robusta-
Palavras-chave: dc.subjectAlgoritmo genético híbrido-
Palavras-chave: dc.subjectPlacas finas enrijecidas-
Título: dc.titleAplicação de algoritmos de morfogênese adaptativa modificado e de otimização robusta em problemas de placas finas enrijecidas-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional – UNB

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