Os problemas de gerenciamento da qualidade da água envolvem diversas aspirações dos usuários envolvidos, quer sejam eles os que usam o recurso hídrico para diluição de seus efluentes ou para seu consumo. Portanto, é raro que os modelos matemáticos usados para auxílio nas tomadas de decisões sejam expressos em termos de um único objetivo, como a maximização da eficiência econômica. Para o aproveitamento de um determinado sistema hídrico, deve ser considerada a distribuição eqüitativa, o uso racional, a maximização da eficiência econômica, a minimização dos impactos ambientais, entre outros. Neste contexto, três modelos de otimização multiobjetivo foram propostos e foram considerados a maximização da carga lançada pelas fontes poluidoras, a melhora qualitativa da água, e a minimização da magnitude das violações dos padrões de qualidade da água. A principal contribuição deste trabalho está na incorporação de uma restrição ao modelo de otimização multiobjetivo. A restrição proposta representa um índice que tem o intuito de distribuir eqüitativamente a eficiência do tratamento necessária entre as fontes de poluição. Sem a consideração de uma medida de eqüidade, a tentativa de maximizar a quantidade de efluentes lançados resultaria numa alocação de grandes quantidades de efluentes passíveis de serem lançados pelos usuários localizados mais a montante do rio, enquanto que os usuários à jusante deveriam tratar seus efluentes com um nível máximo de eficiência. O método utilizado para solucionar o problema foi o non-dominated sorting genetic algorithm e este estudo teve sua aplicação na bacia do rio Atibaia, SP. As soluções apresentadas pela otimização demonstram e comprovam os conflitos existentes e a competição entre os critérios considerados. O algoritmo genético demonstrou ser uma técnica efetiva para solucionar problemas de otimização multiobjetivo em aplicações de gerenciamento da qualidade da água, identificando as variáveis de decisão e a frente Pareto. / Problems of water quality management involve many aspirations of the users engaged, those that use water for wastewater dilution or for their consumption. Therefore, it is uncommon that decision-making mathematical models used are expressed in terms of a single objective, like the maximization of economic efficiency. Using a particular water system, one should consider the equitable distribution, the rational use, the maximization of economic efficiency, the minimization of environmental impacts, among others parameters. In this context, three models of multiobjective optimization were proposed and considered to maximize the wastewater discharge by point sources, the qualitative improvement of the water, minimizing the magnitude of the violations of water quality standards. The main contribution of this work was the incorporation of a restriction on the multiobjective optimization model. The proposed restriction is an index that intends to distribute equitably the efficiency of treatment needed between pollution sources. Without considering equity measure, the attempt to maximize waste discharge would result in an allocation of large quantities of waste to the upstream users, while the downstream dischargers would be required to treat their effluents at levels of maximum possible efficiency. The method used to solve the problem was the non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA) and the case study was implemented in the Atibaia river basin, SP. The solutions presented by the optimization show and prove the existing conflicts and competition among the criteria considered. The genetic algorithm has been shown to be an effective technique for solving problems of multiobjective optimization in applications of water quality management, identifying the decision variables in Pareto front.

O objetivo deste trabalho é propor um procedimento híbrido para a solução do problema de formação de células de manufatura com réplicas de máquinas. Constrói-se um modelo matemático de otimização multiobjetivo cujos valores das funções-objetivo são obtidos por meio da execução de um modelo de simulação de eventos discretos, o qual representa um sistema de manufatura celular. Em seguida, geram-se soluções eficientes segundo o conceito de otimalidade de Pareto através de um processo de busca por valores ótimos executado por um algoritmo genético. Três funções-objetivo conflitantes são consideradas: inventário em processo, movimentação intercelular e investimento total em máquinas. Um algoritmo de análise de agrupamento é utilizado para a redução do conjunto final de soluções. A eficácia do procedimento é avaliada mediante a aplicação a dois casos da literatura. Os resultados obtidos são analisados e comentados. Conclui-se, por fim, que o procedimento é capaz de gerar um conjunto de configurações sub-ótimas equivalentes para as células de manufatura, representando aproximadamente os trade-offs entre as três funções-objetivo. / The purpose of this work is to propose a hybrid procedure for solving the manufacturing cell formation problem. A multiobjective optimization model is built whose objective function values are realized by running a discrete-event simulation model, which represents a cellular manufacturing system. Thereafter, efficient solutions are generated following the Pareto optimality concept through a search for optimum values carried out by a genetic algorithm. Three conflicting objective functions are considered, namely, work-in-process, intercell moves and total machine investment. A clustering algorithm is applied to the final solution set so as to reduce it. The procedure efficacy is evaluated via its application to two cases from the literature. The obtained results are analyzed and commented. Finally, it is concluded that the procedure is capable of generating a set of equivalent sub-optimal manufacturing cell configurations, representing approximately the trade-offs betvveen the objective functions adopted.

Made available in DSpace on 2016-08-10T10:40:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Roberto Capparelli Marcal.pdf: 1385634 bytes, checksum: 037e447d80e3c2c33c23560ac2c75dca (MD5) Previous issue date: 2015-03-05 / This study aimed to construct a model for the simultaneous optimization of the topology and design of compressed air pipeline networks. The proposed model consists of two parts; the objective functions and a set of constraints. This model is a nonlinear mixed multiobjective programming. The function of this model is to optimize the diameters of the tubes and the topology of an air system under study, presenting a set of effective solutions while minimizing costs and pressure drop, given the constraints that enable each point of air consumption is treated in their minimum requirements of flow and pressure. For the verification of the proposed model behavior, data from a small network and obtained were applied efficient solutions for decision making. / Este trabalho teve como objetivo a construção de um modelo para a otimização simultânea da topologia e do dimensionamento de redes de ar comprimido. O modelo proposto é composto de duas partes: as funções objetivos e um conjunto de restrições. Este modelo é um modelo de programação não linear misto multiobjetivo. A função deste modelo é otimizar os diâmetros e a topologia dos tubos de uma rede de ar em estudo, apresentando um conjunto de soluções eficientes minimizando os custos e a perda de carga e atendendo as restrições que possibilitem que cada ponto de consumo de ar comprimido seja atendido em seus requerimentos mínimos de vazão e pressão. Para a verificação do comportamento do modelo proposto, foram aplicados dados de uma rede de pequeno porte e obtidos as soluções eficientes para a tomada de decisão.

Neste trabalho é desenvolvida uma metodologia de otimização multiobjetivo baseada no NSGA-II (Nondominated Sorting Genetic Algorithm), a qual visa a otimização do projeto de máquinas de indução pentafásicas. A escolha deste tipo de máquina se justifica pelo fato de que elas apresentam vantagens importantes quando comparadas com as trifásicas convencionais, tais como maior potência e maior torque para um mesmo volume de material ativo, além da possibilidade de operar na ocorrência de falhas (perda de uma ou duas fases). Na otimização de máquinas de indução vários objetivos podem ser definidos, sendo estes muitas vezes conflitantes. Neste contexto, este trabalho visa obter soluções que representam um compromisso entre dois objetivos: rendimento e custo do material ativo (ferro e material condutor). O algoritmo de otimização desenvolvido e implementado utiliza dois controles de diversidade da população, um baseado no fenótipo dos indivíduos, que é característico do NSGA-II, e outro adicional que é baseado no genótipo. A geometria do estator e do rotor da máquina e o seu modo de acionamento são parametrizados por 14 variáveis inteiras. O método desenvolvido foi implementado no Matlab R e aplicado a um caso prático de otimização de uma máquina de indução pentafásica considerando os dois objetivos citados. Os resultados práticos mostram que o método é capaz de obter projetos otimizados com maior rendimento e menor custo aproveitando as características particulares deste tipo de máquina. / In this work, it is developed a method of multiobjective optimization based on NSGAII (Nondominated Sorting Genetic Algorithm), which aims at optimizing the design of five-phase induction machines. The choice of this particular type of machine is justified by the fact that they have important advantages over conventional three-phase machines, such as higher power and higher torque for the same volume of material; in addition, they can operate under fault (loss of one or even two phases). When optimizing induction machines, several objectives can be defined, which are often conflicting. In this context, this work aims to obtain solutions that represent a trade-off between two objectives: efficiency and cost of active material (iron and conductor materials). The optimization algorithm that was developed and implemented uses two types of control for the diversity of the population, one based on the phenotype of the individuals, characteristic of the NSGA-II, and another one based on the genotype. The geometrical dimensions of the stator and rotor, together with the driving strategy, are parameterized by 14 integer variables. The developed method was implemented using Matlab R and applied to a practical case of a five-phase induction machine considering the aforementioned objectives. The practical results show that the method can lead to an optimized design with higher efficiency and at a lower cost, accounting for the special characteristics of this type of machine.

O objetivo deste trabalho é propor um procedimento híbrido para a solução do problema de formação de células de manufatura com réplicas de máquinas. Constrói-se um modelo matemático de otimização multiobjetivo cujos valores das funções-objetivo são obtidos por meio da execução de um modelo de simulação de eventos discretos, o qual representa um sistema de manufatura celular. Em seguida, geram-se soluções eficientes segundo o conceito de otimalidade de Pareto através de um processo de busca por valores ótimos executado por um algoritmo genético. Três funções-objetivo conflitantes são consideradas: inventário em processo, movimentação intercelular e investimento total em máquinas. Um algoritmo de análise de agrupamento é utilizado para a redução do conjunto final de soluções. A eficácia do procedimento é avaliada mediante a aplicação a dois casos da literatura. Os resultados obtidos são analisados e comentados. Conclui-se, por fim, que o procedimento é capaz de gerar um conjunto de configurações sub-ótimas equivalentes para as células de manufatura, representando aproximadamente os trade-offs entre as três funções-objetivo. / The purpose of this work is to propose a hybrid procedure for solving the manufacturing cell formation problem. A multiobjective optimization model is built whose objective function values are realized by running a discrete-event simulation model, which represents a cellular manufacturing system. Thereafter, efficient solutions are generated following the Pareto optimality concept through a search for optimum values carried out by a genetic algorithm. Three conflicting objective functions are considered, namely, work-in-process, intercell moves and total machine investment. A clustering algorithm is applied to the final solution set so as to reduce it. The procedure efficacy is evaluated via its application to two cases from the literature. The obtained results are analyzed and commented. Finally, it is concluded that the procedure is capable of generating a set of equivalent sub-optimal manufacturing cell configurations, representing approximately the trade-offs betvveen the objective functions adopted.

Submitted by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2014-11-12T17:15:36Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Anselmo Claudino de Sousa - 2013.pdf: 4168276 bytes, checksum: 160f3cce0baa970d16c2d97f90fe53ed (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2014-11-12T17:15:55Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Anselmo Claudino de Sousa - 2013.pdf: 4168276 bytes, checksum: 160f3cce0baa970d16c2d97f90fe53ed (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-11-12T17:15:55Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Anselmo Claudino de Sousa - 2013.pdf: 4168276 bytes, checksum: 160f3cce0baa970d16c2d97f90fe53ed (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2013-08-29 / The world population has becoming an urban society. The concentration of people in cities contributes to increase the demand on public services, especially on the water supply systems. Thus it is imperative that these systems are able to meet this growing supply of drinking water with lower operating costs. Requiring the supply companies, as well as expansion of these systems, the proper operation and efficient. In this work, a model for multi-objective optimization of the operation of the water distribution system was developed in order to achieve efficiency hydropower. Three objectives were considered: (i) reduction of real losses, (ii) reduction of the cost of electricity, and (iii) maximizing system reliability. The optimization model was designed for the construction of an interface between a hydraulic simulator and algorithms NSGAII and SPEA. The model system was applied to a hypothetical water distribution and it was proved to be suitable to generate an optimal set of operating rules. The use of multi-objective optimization model is recommend to promote the efficiency of hydropower water distribution systems existing in both macro and micro distribution. / A população mundial vem se consolidando como uma sociedade urbana. A concentração de pessoas nas cidades contribui para aumentar a demanda sobre os serviços públicos, principalmente sobre os sistemas de abastecimento de água. Dessa maneira é imprescindível que esses sistemas sejam capazes de atender a essa oferta crescente por água potável com menor custo operacional. Requerendo das companhias de abastecimento, além da expansão dos sistemas, a sua operação adequada e eficiente. Neste trabalho é desenvolvido um modelo multiobjetivo para otimização da operação de sistema de distribuição de água, visando alcançar a eficiência hidroenergética considerando três objetivos: (i) redução das perdas reais; (ii) redução do custo de energia elétrica; e (iii) maximização da confiabilidade do sistema. O modelo de otimização foi concebido pela construção de uma interface entre um simulador hidráulico e os algoritmos NSGAII e SPEA. O modelo foi aplicado a um sistema de distribuição de água hipotético, e demonstrou ser adequado para gerar um conjunto de regras operacionais ótimas. Recomenda-se o uso do modelo de otimização multiobjetivo para promover a eficiência hidroenergética de sistemas de distribuição de água existentes, tanto na macro quanto na micro distribuição.

O dimensionamento otimizado de sistemas de distribuição de águas tem originado centenas de trabalhos científicos nas últimas quatro décadas. Vários pesquisadores têm buscado encontrar uma metodologia capaz de dimensionar essas redes considerando diversos aspectos e incertezas características desse tipo de projeto. No entanto, os resultados da maioria das metodologias desenvolvidas não podem ser aplicados na prática. O objetivo deste trabalho é elaborar uma metodologia de dimensionamento de redes de distribuição de água considerando um enfoque multiobjetivo. A metodologia desenvolvida considera três aspectos referentes ao projeto desses sistemas: custo; confiabilidade e perdas por vazamentos. Para tanto, empregou-se um método de otimização multiobjetivo baseado em algoritmos genéticos para a geração do conjunto de soluções não-dominadas e um método multicriterial para escolha da alternativa final. Para representar os objetivos do problema, foram testadas nove funções: custo, vazamentos, entropia, resiliência, tolerância à falha, expansibilidade, efeito do envelhecimento e resilientropia, sendo que sete destas são específicas para a representação da confiabilidade. Para se avaliar as alternativas geradas foi desenvolvido um modelo de análise hidráulica que fosse capaz de trabalhar com vazamentos e com demandas dependente da pressão. Os métodos escolhidos foram o Híbrido de Nielsen e o Gradiente. Das funções testadas, a resilientropia, proposta originalmente neste trabalho, foi a que melhor se ajustou ao conceito formal de confiabilidade, representado pela função tolerância. Os resultados encontrados pela metodologia mostraram-se promissores, uma vez esta foi capaz de encontrar redes eficientes ao final das simulações. / The topic \"Optimized design of water distribution systems\" has generated hundreds of scientific publications in the last four decades. Several researchers have searched for a technology which would take into account a variety of aspects and uncertainties innate to the design of such networks. However, the results of most methodologies developed are not practical. The objective of this work is to develop a methodology for water distribution systems design that has a multi-objective focus. The methodology developed focuses in three aspects of the design of such systems: cost, reliability and losses by leaking. A multiobjective optimization method based on generic algorithms, generating a set of non-defined solutions, and a multi-criteria method for choosing the final alternative, was employed. Nine functions representing the objectives of the problem (method) were tested: cost, leakages, entropy, resilience, failure tolerance, expansibility, aging effect and resilienthropy, seven of which are specific to representing reliability. In order to evaluate the generated alternatives, a hydraulic analysis model, that could handle leakages and pressure dependent demands, was developed. The chosen methods were Nielsen\'s Hybrid, and the Gradient. Of all tested functions, resilientropy, originally proposed in this work, proved to be the one best adjusted to the formal concept of reliability, represented by the tolerance function. The results obtained by this methodology are promising, as they produced efficient distribution networks at the end of the simulations performed.

<div>Cables play an important role in the design of a power system. DC cable design presents unique challenges due to the fact that space charge can accumulate within the dielectric over time. Space charge accumulation is a function of temperature, electric field, and dielectric properties. Of particular concern is that the space charge leads to electric fields that are sufficient to break down the cable, particularly during transient conditions such as voltage reversal.</div><div><br></div><div>In this research, a focus is on the development of a coupled thermal- and electricalequivalent-circuit model that is general and provides the ability to predict the electric fields and space charge accumulation within single and multi-conductor DC cables. In contrast to traditional analytical models, the approach is more general, allowing for exploration of a wide spectrum of geometries. In contrast to traditional numerical methods, including finite element or finite difference, apriori knowledge of the electric field behavior is used to discretize the dielectric into a small number of electric flux tubes. The electric field dynamics within each tube are then modeled using a first order nonlinear differential equation. The relatively coarse discretization enables the solution to be computed rapidly. This is useful in population-based design where a large number of candidate evaluations is necessary to explore a design space. The modeling approach has been validated using several examples presented in the literature. In addition, its usefulness has been highlighted in the optimization of a 20 kV cable wherein objectives include minimization of mass and loss. </div>

Composite structures can lower the weight of an airliner significantly. Due to the higher process complexity and the high material cost, however, the low weight often comes with a significant increase in production cost. The application of cost-effective design strategies is one mean to meet this challenge. In this thesis, a simplified form of direct operating cost is suggested as a comparative value that in combination with multidisciplinary optimization enables the evaluation of a design solution in terms of cost and weight. The proposed cost optimization framework takes into account the manufacturing cost, the non-destructive testing cost and the lifetime fuel consumption based on the weight of the aircraft, thus using a simplified version of the direct operating cost as the objective function. The manufacturing cost can be estimated by means of different techniques. For the proposed optimization framework, feature-based parametric cost models prove to be most suitable. Paper A contains a parametric study in which a skin/stringer panel is optimized for a series of cost/weight ratios (weight penalties) and material configurations. The weight penalty (defined as the specific lifetime fuel burn) is dependent on the fuel consumption of the aircraft, the fuel price and the viewpoint of the optimizer. It is concluded that the ideal choice of the design solution is neither low-cost nor low-weight but rather a combination thereof. Paper B proposes the inclusion of non-destructive testing cost in the design process of composite components, and the adjustment of the design strength of each laminate according to inspection parameters. Hence, the scan pitch of the ultrasonic testing is regarded as a variable, representing an index for the guaranteed material quality. It is shown that the cost for non-destructive testing can be lowered if the quality level of the laminate is assigned and adjusted in an early design stage. In Paper C and Paper D the parameters of the manufacturing processes are upgraded during the cost optimization of the component. In Paper C, the framework is extended by the cost-efficient adaptation of parameters in order to reflect the situation when machining an aluminum component. For different weight penalties, the spar thickness and stringer geometry of the provided case study vary. In addition, another cutter is chosen with regard to the modified shape of the stringer. In Paper D, the methodology is extended to the draping of composite fabrics, thus optimizing not only the stacking layup, but also the draping strategy itself. As in the previous cases, the design alters for different settings of the weight penalty. In particular, one can see a distinct change in fiber layup between the minimum weight and the minimum cost solution. Paper E summarizes the work proposed in Papers A-D and provides a case study on a C-spar component. Five material systems are used for this case study and compared in terms of cost and weight. The case study shows the impact of the weight penalty, the material cost and the labor rate on the choice of the material system. For low weight penalties, for example, the aluminum spar is the most cost-effective solution. For high weight penalties, the RTM system is favorable. The paper also discusses shortcomings with the presented methodology and thereby opens up for future method developments. / QC 20100723 / European Framework Program 6, project ALCAS, AIP4-CT-2003-516092 / Nationella flygtekniska forskningsprogrammet (NFFP) 4, project kostnadseffektiv kompositstruktur (KEKS)

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