[pt] Um problema de programação ou escalonamento de produção tem como finalidade determinar uma seqüência factível de processamento de um conjunto de operações e de um conjunto de recursos ao longo de um intervalo de tempo, visando otimizar uma ou mais medidas de desempenho, geralmente associadas ao fator tempo ou ao balanceamento de uso dos recursos. Nesse problema, podem existir ainda restrições de precedência entre as operações e de disponibilidade de recursos por operação. Tais operações formam parte das tarefas ou pedidos de clientes por bens ou serviços. Problemas de escalonamento podem ser difíceis, particularmente, porque o tempo é um limitante para se buscar a melhor seqüência entre as seqüências factíveis possíveis. Porém, encontrar boas soluções para problemas complexos de otimização em um intervalo de tempo aceitável é crucial em sistemas produtivos competitivos, onde os problemas de escalonamento são comumente encontrados. A dissertação tem como foco o desenvolvimento de um novo método computacional para resolver problemas de escalonamento nos ambientes de operações: flow shop, flexible job shop, integrated resource selection and operation sequences e advanced planning and scheduling. Inspirado no método de Newton para problemas de otimização contínua multiobjetivo de Fliege et al. (2008), o método proposto é adaptado a cada ambiente de operação. Exemplos e experimentos numéricos com o método proposto são apresentados para cada ambiente de operações, assim como são realizadas comparações com algoritmos existentes. / [en] The production scheduling problem aims to determine a feasible sequence operation processes and resources over a period of time to optimize one or more measures of performance, usually associated with the time factor or balancing the use of resources. In this problem, precedence constraints between operations and availability of resources per operation may exist. Such operations are part of the tasks or customer orders for products or services. Scheduling problems can be difficult, particularly because time is a limiting factor to get the best sequence among possible feasible sequences. However, finding good solutions for complex optimization problems in an acceptable amount time is crucial in competitive production systems, where the scheduling problems are usually found. The dissertation is focused on the development of a new computational method for solving scheduling problems in the operations environments: flow shop, flexible job shop, integrated resource selection and operation sequences and advanced planning and scheduling. Inspired by Newton s method for continuous multiobjective optimization problems of Fliege et al. (2008), the proposed method is adapted to each operating environment. Examples and numerical experiments with the proposed method are presented for each operating environment, showing some comparisons with existing algorithms, as well.

[pt] A representação matemática de comportamentos complexos em materiais exige formulações constitutivas sofisticada, como é o caso de modelos com múltiplas superfícies de plastificação. Assim, um modelo elastoplástico complexo demanda um procedimento robusto de integração das equações de evolução plástica. O desenvolvimento de esquemas de integração para modelos de plasticidade é um tópico de pesquisa importante, já que estes estão diretamente ligados à acurácia e eficiência de simulações numéricas de materiais como metais, concretos, solos e rochas. O desempenho da solução de elementos finitos é diretamente afetado pelas características de convergência do procedimento de atualização de estados. Dessa forma, este trabalho explora a implementação de modelos constitutivos complexos, focando em modelos genéricos com múltiplas superfícies de plastificação. Este estudo formula e avalia algoritmos de atualização de estado que formam uma estrutura robusta para a simulação de materiais regidos por múltiplas superfícies de plastificação. Algoritmos de integração implícita são desenvolvidos com ênfase na obtenção de robustez, abrangência e flexibilidade para lidar eficazmente com aplicações complexas de plasticidade. Os algoritmos de atualização de estado, baseados no método de Euler implícito e nos métodos de Newton-Raphson e Newton-Krylov, são formulados utilizando estratégias de busca unidimensional para melhorar suas características de convergência. Além disso, é implementado um esquema de subincrementação para proporcionar mais robustez ao procedimento de atualização de estado. A flexibilidade dos algoritmos é explorada, considerando várias condições de tensão, como os estados plano de tensões e plano de deformações, num esquema de integração único e versátil. Neste cenário, a robustez e o desempenho dos algoritmos são avaliados através de aplicações clássicas de elementos finitos. Além disso, o cenário desenvolvido no contexto de modelos com múltiplas superfícies de plastificação é aplicado para formular um modelo elastoplástico com dano acoplado, que é avaliado através de ensaios experimentais em estruturas de concreto. Os resultados obtidos evidenciam a eficácia dos algoritmos de atualização de estado propostos na integração de equações de modelos com múltiplas superfícies de plastificação e a sua capacidade para lidar com problemas desafiadores de elementos finitos. / [en] The mathematical representation of complex material behavior requires a sophisticated constitutive formulation, as it is the case of multisurface plasticity. Hence, a complex elastoplastic model demands a robust integration procedure for the plastic evolution equations. Developing integration schemes for plasticity models is an important research topic because these schemes are directly related to the accuracy and efficiency of numerical simulations for materials such as metals, concrete, soils and rocks. The performance of the finite element solution is directly influenced by the convergence characteristics of the state-update procedure. Therefore, this work explores the implementation of complex constitutive models, focusing on generic multisurface plasticity models. This study formulates and evaluates state-update algorithms that form a robust framework for simulating materials governed by multisurface plasticity. Implicit integration algorithms are developed with an emphasis on achieving robustness, comprehensiveness and flexibility to handle cumbersome plasticity applications effectively. The state-update algorithms, based on the backward Euler method and the Newton-Raphson and Newton-Krylov methods, are formulated using line search strategies to improve their convergence characteristics. Additionally, a substepping scheme is implemented to provide further robustness to the state-update procedure. The flexibility of the algorithms is explored, considering various stress conditions such as plane stress and plane strain states, within a single, versatile integration scheme. In this scenario, the robustness and performance of the algorithms are assessed through classical finite element applications. Furthermore, the developed multisurface plasticity background is applied to formulate a coupled elastoplastic-damage model, which is evaluated using experimental tests in concrete structures. The achieved results highlight the effectiveness of the proposed state-update algorithms in integrating multisurface plasticity equations and their ability to handle challenging finite element problems.

[pt] Este trabalho apresenta aplicações da técnica de otimização topológica para problemas de escoamento com fluidos não Newtonianos, usando o método dos elementos virtuais (VEM) em domínios bidimensionais arbitrários. O objetivo é projetar a trajetória ótima, a partir da minimização da energia dissipativa, de um escoamento governado pelas equações de Navier-Stokes-Brinkman e do modelo não Newtoniano de Carreau-Yasuda. A abordagem de porosidade proposta por (Borrvall e Petersson, 2003) [1] é usada na formulação do problema de otimização topológica. Para resolver este problema numericamente é usado o método VEM, recentemente proposto. A principal característica que diferencia o VEM do método dos elementos finitos (FEM) é que as funções de interpolação no interior dos elementos não precisam ser computadas explicitamente. Isso ocorre porque a integração é feita em funções polinomiais e bases de ordem inferior, permitindo assim uma grande flexibilidade no que diz respeito ao uso de elementos não convexos. Portanto, o cálculo das matrizes e vetores elementares se reduz à avaliação de grandezas geométricas nos contornos desses elementos. Finalmente, são apresentados exemplos numéricos representativos para demonstrar a eficiência do VEM em comparação com o FEM e a aplicabilidade da otimização topológica para esta classe de problemas de escoamento. / [en] This work presents selected applications of topology optimization for non-Newtonian fluid flow problems using the virtual element method (VEM) in arbitrary two-dimensional domains. The objective is to design an optimal layout into a fluid flow domain to minimize dissipative energy governed by the Navier-Stokes-Brinkman and non-Newtonian Carreau-Yasuda model equations. The porosity approach proposed by (Borrvall and Petersson, 2003) [1] is used in the topology optimization formulation. To solve this problem numerically, the recently proposed VEM method is used. The key feature that distinguishes VEM from the standard finite element method (FEM) is that the interpolation functions in the interior of the elements do not need to be computed explicitly. This is because the integration is on lower-order polynomial and basis functions, and there is great flexibility by using a non-convex element. Therefore, the computation of the main element matrices and vectors are reduced to the evaluation of geometric quantities on the boundary of the elements. Finally, several numerical examples are provided to demonstrate the efficiency of the VEM compared to FEM and the applicability of the topology optimization to fluid flow problems.