Otimização topologica de estruturas utilizando algoritmos geneticos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pizzirani, Flavia
Data de Publicação: 2003
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1593886
Resumo: Orientador : Renato Pavanello
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spelling Otimização topologica de estruturas utilizando algoritmos geneticosAlgoritmos genéticosMétodo dos elementos finitosOtimização estruturalOrientador : Renato PavanelloDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia MecanicaResumo: Este trabalho apresenta uma investigação sobre a aplicação de Algoritmos Genéticos em otimização estrutural. A otimização topológica de estruturas reticuladas e de problemas de estado plano de tensões é realizada usando-se Algoritmos Genéticos. Os Algoritmos Genéticos são mecanismos de busca baseados na teoria da Seleção Natural de Charles Darwin e nos mecanismos da genética. Estes algoritmos trabalham com uma população de possíveis soluções que evoluem de acordo com operadores genéticos probabilísticos. Neste trabalho faz-se uma revisão bibliográfica sobre o uso dos Algoritmos Genéticos aplicados ao problema de otimização topológica. Realiza-se uma modelagem clássica em elementos finitos para análise linear estática das estruturas que serve de base para avaliar as funções de fitness do problema. O algoritmo implementado é baseado em uma codificação binária, que permite descrever a presença ou ausência de material em um determinado espaço de trabalho. O problema de minimização de massa, sujeito a restrições mecânicas de deslocamento e tensões máximas é resolvido usando-se um esquema de penalidades. São estudados vários parâmetros do algoritmo, tais como, repetibilidade, esquemas de penalização e tipos de crossover. No decorrer do trabalho são apresentados exemplos e ao final estão as conclusões e sugestões para trabalhos futuros na áreaAbstract: This work presents an investigation about the aplication of Genetic Algorithms in structural optimization. The topological optimization of trusses and bidimensional elasticity problems is carried out using Genetic Algorithms. The Genetic Algorithms are search mechanisms based on Charles Darwin's Natural Selection Theory and in genetic mechanisms. These algorithms work with a population of possible solutions that evolve based on probabilistic genetic operators. In this work a bibliographical review about the use of Genetic Algorithms applied to the problem of topological optimization. A linear static analysis is done with the Finite Element Method for modelling structures. This analisys serves as a basis to evaluate the fitness functions of the problem. The implemented algorithm is based on a binary codification that allows describe the presence or absence of material in a determined workspace. The minimization of mass problem, when subjected to mechanical restrictions of displacement and maximum tensions, is decided using a scheme of penalties. Some parameters of the algorithm, such as repeatability, projects of penalization and types of crossover, are studied. In elapsing of the work some examples are presented and in the end some conclusions and suggestions for future works in the area are givenMestradoMecânica dos Sólidos e Projeto MecânicoMestre em Engenharia Mecânica[s.n.]Pavanello, Renato, 1959-Nóbrega, Eurípedes Guilherme de OliveiraLopes, Vera Lúcia da RochaUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia MecânicaPrograma de Pós-Graduação não informadoUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASPizzirani, Flavia20032003-02-27T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf104p. : il.(Broch.)https://hdl.handle.net/20.500.12733/1593886PIZZIRANI, Flavia. Otimização topologica de estruturas utilizando algoritmos geneticos. 2003. 104p. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1593886. Acesso em: 2 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/281218porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T03:45:43Zoai::281218Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T03:45:43Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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