Otimização de estruturas treliçadas planas e espaciais sob carregamentos estáticos e dinâmicos, usando algoritmos genéticos e redes neurais.

• Ano de defesa: 2007
• Autor(a) principal: Fonseca, Marcelo da
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Programa de Pós Graduação em Engenharia Civil. Departamento de Engenharia Civil, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.
• Palavras-chave em Português: Estruturas treliçadas; Algoritmos genéticos; Otimização estrutural; Construção metálica
• Link de acesso: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/2706

O processo de elaboração de um projeto estrutural envolve a realização de um ciclo de tarefas que são repetidas por meio da técnica de espiral de projeto. O número de vezes em que este ciclo é repetido, na maioria das vezes, depende da experiência do engenheiro projetista ou da inovação presente no projeto. Recentemente, têm surgido, na engenharia, várias técnicas modernas que tentam minimizar essa dependência. Essa nova área do conhecimento dentro da engenharia é referida como Engenharia da Informação e incorpora conhecimentos de vários campos, tais como, sistemas especialistas, heurísticas, inteligência artificial etc. Neste trabalho, desenvolveu-se um procedimento computacional para a otimização de estruturas treliçadas planas e espaciais submetidas a carregamentos estáticos e dinâmicos, em que são aplicadas as técnicas dos algoritmos genéticos e das redes neurais artificiais, juntamente com o método dos elementos finitos. Além do problema de otimização dimensional, considerou-se, também, a otimização topológica e de forma e outra abordagem, simultânea, em que se combinou a otimização dimensional e de forma. O problema da otimização incorporou às suas restrições tradicionais, as restrições normativas. Essa inclusão propiciou que as respostas do problema estivessem mais próximas à realidade do projeto, pois as restrições normativas são justamente os critérios prescritos nas normas de dimensionamento. Como ferramenta de aceleração da convergência dos algoritmos genéticos, adotaram-se os parâmetros genéticos adaptativos e técnicas alternativas para a avaliação da função aptidão. As técnicas de aceleração, as redes neurais como simuladores da função aptidão e o método da aptidão baseada em similaridade da função aptidão permitiram que grandes estruturas fossem otimizadas, garantindo a aplicabilidade desse procedimento em projetos reais.