[pt] Os pórticos espaciais de aço são amplamente utilizados na engenharia civil, desempenhando um papel essencial em diversas construções, como centros comerciais, residências e estádios. Apesar de suas vantagens em resistência e leveza, o aumento da altura dessas estruturas apresenta desafios significativos, tais como deslocamentos devido ao vento e comprometimento do comportamento dinâmico. Para lidar com tais questões, sistemas de contraventamento são empregados, sendo essenciais para garantir também a estabilidade estrutural. A presente tese propõe uma abordagem abrangente para otimizar pórticos espaciais de aço, com o objetivo de equilibrar custo e desempenho. Além da minimização de custos, os objetivos incluem maximizar a frequência natural de vibração, o fator de carga crítica relacionado à flambagem global, bem como reduzir o máximo deslocamento no topo, o número de perfis distintos e o peso total da estrutura. A metodologia adotada envolve a aplicação de quatro algoritmos evolutivos baseados em evolução diferencial e uma análise multicritério de tomada de decisões para a extração das soluções das frentes de Pareto, considerando diferentes cenários de estudo. Destaca-se como aspecto inovador a consideração conjunta de variáveis de projeto, como o sistema de contraventamento, o conjunto de orientações dos eixos principais de inércia dos pilares e perfis comerciais, permitindo a avaliação simultânea de até quatro funções objetivo, além da inclusão de restrições adicionais. Os experimentos numéricos realizados demonstram a eficácia das metodologias propostas, fornecendo soluções viáveis para diferentes cenários com objetivos diversos. Também é explorada a automatização do agrupamento de pilares nos experimentos numéricos, através da formulação multiobjetivo, bem como a consideração de efeitos de segunda ordem na análise estrutural. Os resultados obtidos oferecem informações valiosas aos projetistas, permitindo a extração de soluções da frente de Pareto que balanceiam os objetivos conflitantes, resultando em estruturas mais eficientes, econômicas e sustentáveis. / [en] Steel space frames are widely used in various civil engineering projects such as shopping centers, residences, and stadiums. Despite their strength and lightness, increasing their height poses challenges like wind-induced displacements and compromised dynamic behavior. To address these issues, bracing systems are employed to also ensure the structural stability. This thesis presents a comprehensive approach to optimizing steel space frames, aiming to balance cost and performance. Alongside cost reduction, objectives include maximizing natural frequency of vibration, the critical load factor for global buckling, and minimizing maximum displacement at the top, the number of distinct profiles, and total weight of the structure. The methodology involves using four evolutionary algorithms based on differential evolution and a multi-criteria decision-making analysis to extract solutions from the Pareto front for different study scenarios. An innovative aspect is the integrated assessment of design variables, including the bracing system configuration, orientations of the principal inertia axes of the columns, and commercial profiles. This allows simultaneous evaluation of up to four objective functions, along with additional design constraints. Numerical experiments demonstrate the effectiveness of the proposed methodologies, offering feasible solutions for various scenarios with different objectives. The automation of column grouping and consideration of second-order effects in structural analysis are also explored. The results provide valuable insights to designers, enabling them to extract solutions from the Pareto front that balance conflicting objectives, resulting in more efficient, economical, and sustainable structures.

[pt] Os Robôs Móveis são cada vez mais inteligentes, para que eles tenham a capacidade de semover livremente no interior deumambiente, evitando obstáculos e sem assistência de um ser humano, precisam possuir um conhecimento prévio do ambiente e de sua localização. Nessa situação, o robô precisa construir um mapa local de seu ambiente durante a execução de sua missão e, simultaneamente, determinar sua localização. Este problema é conhecido como Mapeamento e Localização Simultâneas (SLAM). As soluções típicas para o problema de SLAM utilizam principalmente dois tipos de sensores: (i) odômetros, que fornecem informações de movimento do robô móvel e (ii) sensores de distância, que proporcionam informação da percepção do ambiente. Neste trabalho, apresenta-se uma solução probabilistica para o problema SLAM usando o algoritmo DP-SLAM puramente baseado em medidas de um LRF (Laser Range Finder), com foco em ambientes internos estruturados. Considera-se que o robô móvel está equipado com um único sensor 2DLRF, sem nenhuma informação de odometria, a qual é substituída pela informação obtida da máxima sobreposição de duas leituras consecutivas do sensor LRF, mediante algoritmos de Correspondência de Varreduras (Scan Matching). O algoritmo de Correspondência de Varreduras usado realiza uma Transformada de Distribuições Normais (NDT) para aproximar uma função de sobreposição. Para melhorar o desempenho deste algoritmo e lidar com o LRF de baixo custo, uma reamostragem dos pontos das leituras fornecidas pelo LRF é utilizada, a qual preserva uma maior densidade de pontos da varredura nos locais onde haja características importantes do ambiente. A sobreposição entre duas leituras é otimizada fazendo o uso do algoritmo de Evolução Diferencial (ED). Durante o desenvolvimento deste trabalho, o robô móvel iRobot Create, equipado com o sensor LRF Hokuyo URG-04lx, foi utilizado para coletar dados reais de ambientes internos, e diversos mapas 2D gerados são apresentados como resultados. / [en] The robot to have the ability to move within an environment without the assistance of a human being, it is required to have a knowledge of the environment and its location within it at the same time. In many robotic applications, it is not possible to have an a priori map of the environment. In that situation, the robot needs to build a local map of its environment while executing its mission and, simultaneously, determine its location. A typical solution for the Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) problem primarily uses two types of sensors: i) an odometer that provides information of the robot’s movement and ii) a range measurement that provides perception of the environment. In this work, a solution for the SLAM problem is presented using a DP-SLAM algorithm purely based on laser readings, focused on structured indoor environments. It considers that the mobile robot only uses a single 2D Laser Range Finder (LRF), and the odometry sensor is replaced by the information obtained from the overlapping of two consecutive laser scans. The Normal Distributions Transform (NDT) algorithm of the scan matching is used to approximate a function of the map overlapping. To improve the performance of this algorithm and deal with low-quality range data from a compact LRF, a scan point resampling is used to preserve a higher point density of high information features from the scan. An evolution differential algorithm is presented to optimize the overlapping process of two scans. During the development of this work, the mobile robot iRobot Create, assembled with one LRF Hokuyo URG-04LX, is used to collect real data in several indoor environments, generating 2D maps presented as results.