Otimização eficiente de asa em material compósito via algorítmo genético

• Autor(a) principal: Saullo Giovani Pereira Castro
• Data de Publicação: 2009
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA
• Texto Completo: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=1268
• topic: Projeto estrutural; Asas; Otimização; Algoritmos genéticos; Materiais compósitos; Laminados; Estruturas de aeronaves; Engenharia aeronáutica

Este trabalho investiga a aplicação de algoritmos genéticos no projeto estrutural preliminar de uma asa fabricada com materiais compósitos. O objetivo desta otimização é basicamente a minimização do peso estrutural, sujeito às restrições de projeto de carga crítica de flambagem e índice de falha dos laminados (HILL). As variáveis de projeto são classificadas em variáveis de dimensionamento (230 variáveis) e variáveis geométricas (47 variáveis). As variáveis de dimensionamento dos revestimentos, das longarinas e das nervuras da asa são as direções principais dos laminados, o número de camadas a 0, 90, -45 e +45 e a seqüência de laminação. Entre as variáveis geométricas estão as posições das nervuras com relação à raiz da asa na direção da envergadura e os ângulos das nervuras em relação ao eixo longitudinal do avião. A seqüência de laminação utilizada é consistente com o processo de fabricação por "Automatic Tape Laying" - ATL. É proposto um novo processo de otimização onde as etapas de projeto em CAD e o processamento da geometria obtida em CAE (processadores de malha de elementos finitos), visando geração de malhas, são substituídas por um gerador de malhas programado em "Visual Basic for Applications" - VBA, integrado ao "Microsoft Excel ". Este novo processo acelera a análise dos indivíduos permitindo maior rapidez na evolução do algoritmo genético. Quanto à estratégia de otimização, esta foi voltada para redução do tempo computacional. Malhas muito refinadas inviabilizam a aplicação do algoritmo em problemas com muitas variáveis, pois o número de iterações para a convergência aumenta muito com o número de variáveis. Para minimizar este problema se utilizou uma estratégia de otimização onde as malhas de elementos finitos tem seu refinamento variável. Nas primeiras gerações da otimização as malhas são mais grosseiras, permitindo boa exploração do espaço amostral sem aumento significativo do custo computacional. Na medida que a otimização vai convergindo a malha passa a ser mais refinada, possibilitando obtenção de resultados mais confiáveis ao fim da otimização.Além do refinamento progressivo utilizou-se da separação de variáveis para dar mais eficiência ao processo de otimização. Variáveis associadas somente aos laminados foram otimizadas em série com a otimização das variáveis associadas somente à geometria. Este processo de separação das variáveis em subproblemas mostrou-se bastante eficiente já que evita o agrupamento em um mesmo problema de variáveis de naturezas tão diferentes, além de permitir processamento com número reduzido de variáveis em cada etapa. Na etapa de otimização dos laminados se buscou a minimização do peso estrutural, enquanto na etapa de otimização do posicionamento das nervuras buscou-se a maximização do fator de carga crítica de flambagem. Após o estudo detalhado da influência dos parâmetros do algoritmo genético no comportamento da otimização foi possível a criação de diretrizes àqueles que buscam maior eficiência (menor custo computacional) em uma otimização qualquer.