Um método de reanálise adaptativa para otimização estrutural usando um algoritmo genético não-geracional

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Loureiro, Michelli Marlane Silva
• Orientador(a): Lemonge, Afonso Celso de Castro
• Banca de defesa: Greco, Marcelo , Kripka, Moacir , Toledo, Elson Magalhães , Bernardino, Heder Soares
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Juiz de Fora
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional
• Departamento: ICE – Instituto de Ciências Exatas
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Reanálise Adaptativa; Otimização Estrutural; Algoritmo Genético Não-Geracional; Adaptive Reanalysis; Structural Optimization; Steady State Genetic Algorithm
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
• Link de acesso: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/1393

Algoritmos Genéticos (AG’s) são ferramentas de grande poder computacional quando utilizadas em problemas de otimização em que a solução não pode ser obtida de forma trivial. Apesar de ser uma excelente ferramenta, o AG tem um alto custo computacional devido ao elevado número de avaliações necessárias para a obtenção de uma solução factível. Além disso, em otimização estrutural, a avaliação de uma solução candidata pode resultar na resolução de um sistema de equações. A solução deste sistema na maioria das vezes demanda alto custo computacional. Dessa forma, a fim de reduzir o custo computacional, uma técnica de reanálise por aproximação combinada é utilizada. Esta técnica reduz a dimensão do sistema para um número de vetores base previamente definido. Na formulação padrão, a escolha do número de vetores base não é feita de forma automática. Então, o método de reanálise será usado em um esquema adaptativo, proposto aqui, em que, o número de vetores base serão escolhidos e alterados ao longo do processo de otimização. Com o objetivo de obter o menor número possível de análises completas, a matriz de rigidez inicial também será alterada ao longo do processo de otimização. Para ilustrar a eficácia da formulação proposta, exemplos clássicos de otimização estrutural são analisados. Os exemplos numéricos mostram que o esquema adaptativo proposto fornece resultados com boa precisão e, em algumas situações, melhores, ou seja, menor peso com menor custo computacional, comparados com outras estratégias da literatura.