Técnica de otimização multiobjetivo aplicada ao projeto preliminar de navios petroleiros.

• Ano de defesa: 2008
• Autor(a) principal: Sarzosa Burgos, Diego Felipe
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Algoritmos genéticos; Genetic algorithm; Mathematic optimization; Navio tanque (projeto); Otimização matemática; Ship tanker design
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3135/tde-07112008-092055/

Este trabalho apresenta um processo racional para a seleção das dimensões e coeficientes de forma ótimos para um navio petroleiro usando a técnica dos algoritmos genéticos. É proposto um procedimento para balanceamento em função do peso e espaço disponível de carga, determinando sua viabilidade e permitindo balancear navios de peso ou de volume. A elaboração de um procedimento e sua implementação em um programa eficiente é muito importante no dimensionamento preliminar de um navio, assim, esta pesquisa é uma divulgação da técnica dos algoritmos genéticos como uma técnica robusta para o projeto preliminar do navio. Duas funções de mérito são usadas para avaliar cada projeto: custo e vazamento médio de óleo. Estes atributos são conflitantes entre si, isto é, um baixo custo corresponde a um alto vazamento e vice-versa. O vazamento médio de óleo é avaliado com a metodologia probabilística proposta pela INTERTANKO (INTERTANKO, 2002). A avaliação do vazamento médio, através de um adimensional, considera a possibilidade de ocorrência de eventos de encalhes e/ou colisão resultando, respectivamente, em dano ao fundo e ao costado. Para a estimativa do custo são utilizados dois modelos, apresentando-se uma comparação dos seus efeitos nos valores finais das dimensões principais. Além disso, para o procedimento de balanceamento, cinco modelos de peso do casco são testados e analisados os impactos na forma e distribuição da fronteira de Pareto. Um algoritmo genético é implementado para buscar os parâmetros de projeto ótimos e identificar a fronteira não-dominada de Pareto. O algoritmo é testado com quatro funções encontradas na literatura técnica. As funções de teste são convexas, não-convexa, descontínua e uma com quatro restrições funcionais. A implementação mostra resultados similares com os apresentados na literatura. Um navio Suezmax, um Aframax e um Panamax são usados como estudo de casos para comparar os resultados obtidos com o programa implementado. Um objetivo adicional deste trabalho é expor à comunidade naval a utilidade e efetividade dos algoritmos genéticos nos problemas de projeto multiobjetivo. O enfoque desta pesquisa está na metodologia implementada e na sua recomendação para o projeto preliminar de navios.