OTIMIZACAO TOPOLÓGICA COM RESTRIÇÕES DE TENSÃO: UMA ABORDAGEM LIVRE DE AGREGAÇÃO

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: FERNANDO VASCONCELOS DA SENHORA
• Orientador(a): IVAN FABIO MOTA DE MENEZES
• Banca de defesa: IVAN FABIO MOTA DE MENEZES, ANDERSON PEREIRA
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
• Programa de Pós-Graduação: PPG EM ENGENHARIA MECÂNICA
• País: BR
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=31642@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=31642@2

As metodologias de projeto estrutural foram fortemente influenciadas pelo advento da computação. Os avanços nas áreas de análise numérica, como o método dos elementos finitos, e os softwares de Desenho Assistido por Computador, literalmente ajudaram a moldar o mundo como ele é hoje. Implementações computacionais das técnicas de otimização estrutural, como a otimização topológica, permitem a determinação das estruturas base, gerando uma grande quantidade de projetos novos, mais eficientes, com o potencial de mudar drasticamente o futuro das aeronaves, automóveis, edifícios, etc. Introduzir restrições de tensão na otimização topológica tradicional permite a obtenção de soluções mais seguras e confiáveis que se assemelhem mais à estrutura final. Contudo, isto não é uma tarefa trivial, apresentando várias dificuldades conceituais e numéricas. Nesta dissertação, as principais questões deste problema são discutidas e as técnicas presentes hoje na literatura são revisadas e criticadas quanto aos seus desempenhos. A principal contribuição deste trabalho é uma nova técnica baseada no Método do Lagrangiano Aumentado que lida eficientemente com um grande número de restrições. Em contraste com os métodos existentes, que são dependentes do problema e da malha, a abordagem proposta apresenta poucos parâmetros que precisam ser ajustados a cada novo caso. Para avaliar suas potencialidades, desenvolveu-se um código em MATLAB, eficaz e robusto. Diversos exemplos representativos, incluindo problemas de larga escala, são apresentados. Finalmente, as soluções obtidas, incluindo algumas complicações inesperadas, são discutidas detalhadamente e sugestões para trabalhos futuros são propostas.