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Title: Otimização de estruturas treliçadas planas e espaciais sob carregamentos estáticos e dinâmicos, usando algoritmos genéticos e redes neurais.
Authors: Fonseca, Marcelo da
metadata.dc.contributor.advisor: Neves, Francisco de Assis das
Keywords: Estruturas treliçadas
Algoritmos genéticos
Otimização estrutural
Construção metálica
Issue Date: 2007
Publisher: Programa de Pós Graduação em Engenharia Civil. Departamento de Engenharia Civil, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.
Citation: FONSECA, M. da. Otimização de estruturas treliçadas planas e espaciais sob carregamentos estáticos e dinâmicos, usando algoritmos genéticos e redes neurais. 2007. 184 f. Dissertação (Mestrado em Ciências da Engenharia Civil) - Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2007.
Abstract: 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.
metadata.dc.description.abstracten: The process of developing a structural project involves the carrying out of a cycle of tasks which are repeated in a sort of spiral during the project. The number of times that this cycle must be repeated, in the majority of cases, depends on the experience of the planning engineer, or on the innovation present in the project. Recently various modern techniques have been developed in engineering which try to minimize this dependence. This new area of knowledge in engineering is referred to as Information Engineering, and incorporates knowledge from various fields, such as systems specialists, heuristics and artificial intelligence. In this study, it was developed a computational procedure for the optimization of planar and space trusses, subjected to static and dynamic loading, in which techniques from genetic algorithms and artificial neural networks are applied, together with the finite elements method. In addition to the problem of size optimization, topology and shape optimization was considered, as well as another simultaneous approach, which combined size and shape optimization. The problem of optimization incorporated normative restrictions along with traditional restrictions. This inclusion made it possible for the answers to the problem to be closer to the reality of the project, since the normative restrictions are exactly those criteria prescribed for the norms of dimensioning. As a tool for accelerating the convergence of the genetic algorithms, we adopted adaptive genetic parameters and alternative techniques for evaluating the fitness function. The acceleration techniques, neural networks as simulators of the fitness function, and the fitness method based on similarity to the fitness function allowed for large structures to be optimized, guaranteeing the applicability of this procedure in real design.
URI: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/2706
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