Otimização estrutural de uma torre de linha de transmissão de energia elétrica - Ogata, Marcos Wilson (2022)
O projeto estrutural de torres de linhas de transmissão engloba vários aspectos, que exigem do projetista atenção especial. A segurança destas torres, geralmente estruturadas em aço, passa pelo seu correto dimensionamento, considerando cargas e combinações de ações adequadas. Como parte integrante e essencial de um sistema de distribuição de energia elétrica, a redução de custos na produção de cada torre, aliada à sua segurança e baixa necessidade de manutenção, pode levar a ganhos consideráveis de recursos, minimizando perdas. Portanto, o trabalho investiga a otimização estrutural de uma dessas torres, sob diversos aspectos e abordagens, visando economia e segurança. O objetivo é desenvolver uma metodologia para a incorporação das técnicas de otimização ao projeto estrutural de torres de linhas de transmissão. São apresentados estudos empregando os algoritmos: Differential Evolution (DE), Particle Swarm Optimization (PSO), Quantum Particle Swarm Optimization (QPSO) e Generalized Normal Distribution Optimization (GNDO). Neste trabalho, os esforços e deslocamentos são determinados por análise linear estática, utilizando elementos de pórtico espacial, e as condições de segurança são avaliadas com base nos requisitos normativos. Assim sendo, o algoritmo que teve melhor desempenho foi o GNDO, gerando uma solução ótima com 9,778 toneladas, que respeita todos os critérios de projeto e restrições adotados. Além disto, evidenciou-se que a escolha adequada da velocidade básica do vento é crítica para o peso final da torre, sendo que pequenas alterações nesta variável geram impactos significativos na solução ótima. Porém, considerar direções de vento além de 0°, 45° e 90° não traz grande melhoria na solução ótima do projeto estudado. Por fim, mostrou-se que, para a torre analisada, não é necessário adotar um número excessivo de variáveis de projeto, deste que estas sejam definidas adequadamente, e não de forma arbitrária.