Otimização baseada em confiabilidade utilizando métodos com gradientes e de busca global para problemas de análise estrutural

• Autor(a) principal: Corso, Leandro Luís
• Data de Publicação: 2010
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/240472
• topic: Otimização matemática; Confiabilidade; Estruturas (Engenharia); Métodos numéricos; Biomecânica

Otimizar processos relaciona-se diretamente com encontrar variáveis de projeto ótimas, ou seja, que maximizem ou minimizem certo desempenho do processo em análise. En tretanto, quando essas variáveis de projeto, ou mesmo outros parâmetros do processo, possuírem certo grau de incerteza, isso deve ser levado em conta na otimização, pois uma simples mudança de seus valores pode ocasionar a perda dn condição de otimalidade para o projeto. Nesse contexto, surge a metodologia de Otimização Baseada em Confiabilidade (RBDO), do inglês Reliability Based Design Optimization. Nesta tese são apresentadas metodologias de otimização baseadas em confiabilidade, utilizando algoritmos de busca global , com aplicações a funções não lineares. Objetivando o conheci mento dos métodos e a aferição das implementações, exemplos de trel iças espaciais encontrados na literatura são resolvidos e comparados. O método de Programação Aproximada Sequencial (do inglês Sequemia/Approximated Programming (SAP)), de laço único também foi implementado e foi mostrado por meio de comparações de exemplos encontrados na literatura, que a convergência desse método pode ocorrer para pontos de mínimos locais. Com base na literatura, e objetivando aprimorar os exemplos existentes, foram inseridas incertezns e implementadas novas restrições, nas quais o índice de confiabilidade deve ser respeitado para deslocamento, tensão e frequência. Os exemplos são resolvidos com métodos de busca global ele otimização nos quais a qualidade e eficiência dos resultados são discutidos. Como metodologias de otimização para RBDO de Laço Duplo, são implementndos os métodos de busca global: Algoritmos Genéticos (AG), Simulated Annealing (SA), Direct Search (DS) e o Particle Swarm Optimization (PSO). Um método híbrido, visando a aumentar a velocidade de convergência, é apresentando. Para isso, métodos de busca global (AG e PSO) e o método determinístico de otimização SQP (Sequential Quadratic Programming) foram associados em um mesmo método; tal procedimento é apresentado, e os resultados são discutidos em cima dos mesmos exemplos de treliças. Embora a originalidade desta tese esteja na aplicação da metodologia de RBDO com de busca global, visou-se à utilização da metodologia em problemas numéricos grandes. Para isso, devido ao fato de falta de aplicação destes conceitos na área de biomecânica, as ferramentas de RBDO desenvolvidas foram aplicadas nestes problemas. Constatou-se que procedimentos de otimização, nos casos analisados, devem efetivamente levar em conta íncertezas.