OTIMIZAÇÃO DE RISERS COMPÓSITOS UTILIZANDO ALGORITMOS BIOINSPIRADOS
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Data de Publicação: | 2017 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia |
Texto Completo: | https://periodicos.unb.br/index.php/ripe/article/view/20861 |
Resumo: | Este trabalho apresenta uma metodologia para otimização de risers de material compósito em configuração de catenária livre, visando a redução do custo de fabricação através da minimização da quantidade de material compósito utilizado. As variáveis de projeto são o número de lâminas, a orientação e a espessura de cada uma delas, estando limitadas a valores discretos. O modelo inclui restrições de resistência e estabilidade do riser. Devido ao uso de variáveis discretas, a otimização é feita utilizando dois tipos de algoritmos bioinspirados: os Algoritmos Genéticos (AG) e a Otimização por Nuvem de Partículas (PSO). A formulação utiliza uma metodologia de análise global-local, sendo um modelo de cabo inextensível utilizado na análise global e a Teoria Clássica da Laminação (TCL) utilizada na análise local. Foram investigadas alternativas de projeto considerado as propriedades do material compósito no estado não degradado e no estado degradado. Os resultados obtidos pelos dois algortimos convergiram e foram coerentes com o esperado: a espessura da parede do riser é maior quando se considera o efeito da corrente. As propriedades (degradadas ou não degradadas) do material compósito, entretanto, não influenciaram na espessura final otimizada. Destaca-se, por fim, o desempenho do PSO, que atingiu convergência mais rápido junto à melhores taxas de sucesso em comparação aos AG. |
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OTIMIZAÇÃO DE RISERS COMPÓSITOS UTILIZANDO ALGORITMOS BIOINSPIRADOSOtimização. Materiais compósitos. Risers.Este trabalho apresenta uma metodologia para otimização de risers de material compósito em configuração de catenária livre, visando a redução do custo de fabricação através da minimização da quantidade de material compósito utilizado. As variáveis de projeto são o número de lâminas, a orientação e a espessura de cada uma delas, estando limitadas a valores discretos. O modelo inclui restrições de resistência e estabilidade do riser. Devido ao uso de variáveis discretas, a otimização é feita utilizando dois tipos de algoritmos bioinspirados: os Algoritmos Genéticos (AG) e a Otimização por Nuvem de Partículas (PSO). A formulação utiliza uma metodologia de análise global-local, sendo um modelo de cabo inextensível utilizado na análise global e a Teoria Clássica da Laminação (TCL) utilizada na análise local. Foram investigadas alternativas de projeto considerado as propriedades do material compósito no estado não degradado e no estado degradado. Os resultados obtidos pelos dois algortimos convergiram e foram coerentes com o esperado: a espessura da parede do riser é maior quando se considera o efeito da corrente. As propriedades (degradadas ou não degradadas) do material compósito, entretanto, não influenciaram na espessura final otimizada. Destaca-se, por fim, o desempenho do PSO, que atingiu convergência mais rápido junto à melhores taxas de sucesso em comparação aos AG.Programa de Pós-Graduação em Integridade de Materiais da Engenharia2017-02-08info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://periodicos.unb.br/index.php/ripe/article/view/2086110.26512/ripe.v2i25.20861Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia; Vol. 2 No. 25 (2016): UNDERGRADUATE POSTER SESSION (I); 185-194Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia; v. 2 n. 25 (2016): UNDERGRADUATE POSTER SESSION (I); 185-1942447-6102reponame:Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenhariainstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBporhttps://periodicos.unb.br/index.php/ripe/article/view/20861/19231Copyright (c) 2018 Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia - RIPEinfo:eu-repo/semantics/openAccessMaia, Marina AlvesParente Junior, Evandro2019-06-18T14:58:04Zoai:ojs.pkp.sfu.ca:article/20861Revistahttps://periodicos.unb.br/index.php/ripePUBhttps://periodicos.unb.br/index.php/ripe/oaianflor@unb.br2447-61022447-6102opendoar:2019-06-18T14:58:04Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia - Universidade de Brasília (UnB)false |
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