Otimização estrutural mono e multi-objetivo de treliças considerando frequências naturais de vibração, carga crítica de flambagem e agrupamento ótimo de barras e materiais

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Carvalho, José Pedro Gonçalves
• Orientador(a): Lemonge, Afonso Celso de Castro
• Banca de defesa: Lima, Beatriz de Souza Leite Pires de , Bernardino, Heder Soares
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em EngenhariaCivil (PEC)
• Departamento: Faculdade de Engenharia
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Otimização estrutural; Agrupamento automático de barras e materiais; Evolução diferencial; Structural optimization; Automatic member and material grouping; Differential evolution
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVIL
• Link de acesso: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/10052

No cotidiano, problemas de otimização estrutural têm sido cada vez mais frequentes. Por exemplo, é desejável que se minimize o custo e, ao mesmo tempo, se maximize o desempenho destas estruturas quanto às suas condições de uso e/ou segurança. Em sua grande maioria, tais problemas apresentam restrições que devem ser satisfeitas, como, por exemplo, tensões e deslocamentos máximos, frequências naturais de vibração mínimas, fatores de cargas críticas mínimos, dentre outros. Esta dissertação tem como objetivo resolver alguns problemas de otimização estrutural encontrados na literatura além de propor novos problemas. São analisados problemas de otimização mono e multi-objetivo nas classes de otimização dimensional, de forma, topológica e/ou de configuração, de forma isolada ou simultânea, de estruturas reticuladas. As variáveis de projeto podem contínuas, discretas ou mistas. Destaca-se o agrupamento automático de barras e materiais como um dos objetivos deste trabalho. Nos problemas multi-objetivo são usadas estratégias para a extração das soluções desejadas pelo Tomador de Decisões do Pareto. Para resolver tais problemas foram implementados os algoritmos Third Evolution Step Differential Evolution (GDE3) e Craziness Based Particle Swarm Optimization (CRPSO) com o acoplamento do Método de Penalização Adaptativa (APM) para o tratamento de restrições. São apresentadas comparações de resultados para os experimentos já encontrados na literatura. Além disso, são disponibilizados resultados novos para comparações futuras na literatura em razão da proposição de problemas novos de otimização no contexto desta dissertação.