Otimização de torres autoportantes de aço para linhas de transmissão utilizando algoritmos genéticos
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFMG |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/1843/47381 |
Resumo: | Torres treliçadas de aço são amplamente utilizadas nas linhas de transmissão (LT’s) para sustentação dos cabos condutores de energia elétrica na trajetória da linha. Neste tipo de empreendimento, é usual a utilização de uma mesma solução estrutural em múltiplos pontos ao longo da linha, o que possibilita significativa redução de custos por meio da otimização dos projetos das torres. Este trabalho propõe o desenvolvimento de uma metodologia de otimização baseada no conceito dos Algoritmos Genéticos para redução do peso dos elementos de aço que compõem as torres autoportantes através da variação das dimensões da base e do topo do tronco inclinado. Para a implementação do algoritmo, foi necessário o desenvolvimento de um sistema composto por módulos de parametrização geométrica, determinação de ações, análise estrutural e dimensionamento da estrutura baseado nos critérios da norma ASCE 10-15. Simulações com um problema clássico de referência de otimização estrutural de uma torre de 25 barras foram realizadas com o objetivo de validação da metodologia proposta. Em seguida, foi realizada a avaliação do desempenho da aplicação da metodologia para a otimização de uma torre autoportante de 525 kV do tipo cara-de-gato. A comparação dos resultados com o projeto de referência de uma torre equivalente, atualmente em operação no Brasil, demonstrou a eficácia da metodologia proposta para otimização de projetos de torres autoportantes. |
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Para a implementação do algoritmo, foi necessário o desenvolvimento de um sistema composto por módulos de parametrização geométrica, determinação de ações, análise estrutural e dimensionamento da estrutura baseado nos critérios da norma ASCE 10-15. Simulações com um problema clássico de referência de otimização estrutural de uma torre de 25 barras foram realizadas com o objetivo de validação da metodologia proposta. Em seguida, foi realizada a avaliação do desempenho da aplicação da metodologia para a otimização de uma torre autoportante de 525 kV do tipo cara-de-gato. A comparação dos resultados com o projeto de referência de uma torre equivalente, atualmente em operação no Brasil, demonstrou a eficácia da metodologia proposta para otimização de projetos de torres autoportantes.Steel latticed towers are widely used as supports to conductors on transmission lines. On such projects, it is usual to use the same structural solution repeatedly along the line, what allows to achieve significant cost reduction due to structure’s design optimization. This work proposes the development of an optimization methodology based on the Genetic Algorithms concept to reduce self-supporting tower’s self-weight through the variation of its body base and top dimensions. To execute the algorithm, it was necessary to implement a system composed of modules for geometric parameterization, determination of loads, structural analysis, and sizing accordingly to ASCE 10-15. A 25-bar truss benchmark was optimized, and the results showed that the proposed methodology is effective. Besides, the performance of the methodology to optimize a self-supporting 525 kV cat-face tower was evaluated. The comparison of the results with the project of an equivalent tower which is in operation in Brazil proved the effectiveness of the proposed methodology for self-supporting towers optimization.porUniversidade Federal de Minas GeraisPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de EstruturasUFMGBrasilENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ESTRUTURASEngenharia de estruturasOtimização estruturalAlgoritmos genéticosLinhas elétricas aéreasTreliças de açoOtimização estruturalAlgoritmos genéticosLinhas aéreas de transmissãoEstruturas de suspensão de LTsTreliças de açoOtimização de torres autoportantes de aço para linhas de transmissão utilizando algoritmos genéticosOptimization of self-supporting steel towers for transmission lines with genetic algorithmsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALOtimização de Torres Autoportantes de Aço para Linhas de Transmissão utilizando Algoritmos Genéticos.pdfOtimização de Torres Autoportantes de Aço para Linhas de Transmissão utilizando Algoritmos Genéticos.pdfapplication/pdf3487668https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/47381/3/Otimiza%c3%a7%c3%a3o%20de%20Torres%20Autoportantes%20de%20A%c3%a7o%20para%20Linhas%20de%20Transmiss%c3%a3o%20utilizando%20Algoritmos%20Gen%c3%a9ticos.pdf7378989b223fb1f513d3d227cb32648cMD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82118https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/47381/4/license.txtcda590c95a0b51b4d15f60c9642ca272MD541843/473812022-11-22 12:30:06.152oai:repositorio.ufmg.br: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ório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2022-11-22T15:30:06Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
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