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

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2007
Autor(a) principal: Fonseca, Marcelo da
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
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.
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/2706
Resumo: 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.