Made available in DSpace on 2016-08-29T15:32:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_6025_Dissertação Átila - Versão Final.pdf: 1436289 bytes, checksum: d082be19a6c6e491c7faa660452e547b (MD5) Previous issue date: 2012-10-19 / A pesquisa envolvida na presente dissertação se baseou no uso de funções de base radial para gerar uma nova formulação integral, que interpola diretamente o termo não homogêneo da equação diferencial de governo, no contexto do Método dos Elementos de Contorno (MEC). Propos-se o uso de funções primitivas das funções de interpolação originais no núcleo da integral de domínio, permitindo a transformação desta última numa integral de contorno, evitando assim a discretização do domínio por meio de células. Para melhor avaliação das potencialidades da formulação, os testes numéricos apresentados abordaram apenas a solução de problemas governados pela Equação de Poisson. Os problemas escolhidos dentro desta categoria possuem solução analítica, o que permitiu aferir com mais rigor a precisão dos resultados. Para melhor balizamento da eficiência da formulação proposta, todos os problemas abordados também foram resolvidos pela formulação com Dupla Reciprocidade. O custo computacional dispendido para cada uma dessas formulações também foi comparado. Para ambas as formulações também foram testados esquemas de ajuste da interpolação realizada, visando avaliar seus efeitos na precisão dos resultados e também propositando obter economia computacional em futuras aplicações em simulações na área de propagações de ondas. Palavras-chave: Método dos Elementos de Contorno, Funções de Base Radial, Equação de Poisson

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:08:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Atila Lupim Cruz.pdf: 1394501 bytes, checksum: 0954b2c5b1fdcb864ee81cef7d14e9e5 (MD5) Previous issue date: 2012-10-19 / A pesquisa envolvida na presente dissertação se baseou no uso de funções de base radial para gerar uma nova formulação integral, que interpola diretamente o termo não homogêneo da equação diferencial de governo, no contexto do Método dos Elementos de Contorno (MEC). Emprega-se o uso de funções primitivas das funções de interpolação originais no núcleo da integral de domínio, permitindo a transformação desta última numa integral de contorno, evitando assim a discretização do domínio por meio de células, semelhante ao realizado na Dupla Reciprocidade. Para melhor avaliação das potencialidades da formulação, os testes numéricos apresentados abordaram apenas a solução de problemas governados pela Equação de Poisson. Os problemas escolhidos dentro desta categoria possuem solução analítica, o que permitiu aferir com mais rigor a precisão dos resultados. Para melhor balizamento da eficiência da formulação proposta, todos os problemas abordados também foram resolvidos pela formulação com Dupla Reciprocidade. O custo computacional dispendido para cada uma dessas formulações também foi comparado. Para ambas as formulações também foram testados esquemas de ajuste da interpolação realizada, visando avaliar seus efeitos na precisão dos resultados e também propositando obter economia computacional em futuras aplicações em simulações na área de propagações de ondas / This research was based on the use of radial basis functions to generate a new integral formulation that interpolates directly the domain action, related to the inhomogeneous term of the governing differential equation, using the Boundary Element Method (BEM). The use of primitive functions of the original interpolation functions in the kernel of the inhomogeneous integral is proposed, allowing its transformation into a boundary integral, thus avoiding the domain discretization through cells, similar to that conducted in the Dual Reciprocity. To better evaluation of the capability of the proposed formulation, the numerical tests presented only solved problems governed by the Poisson Equation. Test problems chosen have known analytical solution, which allowed a better evaluation of the numerical accuracy. To better check the efficiency of the proposed formulation, all the problems were also solved by the Dual Reciprocity Boundary Element Formulation. The computational cost expended for each of these formulations was also compared. Fitting interpolation schemes for both formulations were also tested in order to evaluate their effects on the accuracy of the results and also looking for economy in future computational applications related to wave propagation problems

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:50Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-11-27Bitstream added on 2014-06-13T19:47:13Z : No. of bitstreams: 1 altran_ab_dr_ilha.pdf: 733564 bytes, checksum: 382a61569b0f5da4ceb6a2f45c0815a4 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A previsão de carga, em sistemas de energia elétrica, constitui-se numa atividade de grande importância, tendo em vista que a maioria dos estudos realizados (fluxo de potência, despacho econômico, planejamento da expansão, compra e venda de energia, etc.) somente poderá ser efetivada se houver a disponibilidade de uma boa estimativa da carga a ser atendida. Deste modo, visando contribuir para que o planejamento e operação dos sistemas de energia elétrica ocorram de forma segura, confiável e econômica, foi desenvolvida uma metodologia para previsão de carga, a previsão multinodal, que pode ser entendida como um sistema inteligente que considera vários pontos da rede elétrica durante a realização da previsão. O sistema desenvolvido conta com o uso de uma rede neural artificial composta por vários módulos, sendo esta do tipo perceptron multicamadas, cujo treinamento é baseado no algoritmo retropropagação. Porém, foi realizada uma modificação na função de ativação da rede, em substituição à função usual, a função sigmoide, foram utilizadas as funções de base radial. Tal metodologia foi aplicada ao problema de previsão de cargas elétricas a curto-prazo (24 horas à frente) / Load forecasting in electric power systems is a very important activity due to several studies, e.g. power flow, economic dispatch, expansion planning, purchase and sale of energy that are extremely dependent on a good estimate of the load. Thus, contributing to a safe, reliable, economic and secure operation and planning this work is developed, which is an intelligent system for multinodal electric load forecasting considering several points of the network. The multinodal system is based on an artificial neural network composed of several modules. The neural network is a multilayer perceptron trained by backpropagation where the traditional sigmoide is substituted by radial basis functions. The methodology is applied to forecast loads 24 hours in advance

Em Computação Gráfica, campos vetoriais possuem diversas aplicações desde a síntese e mapeamento de texturas à animações de fluidos, produzindo efeitos amplamente utilizados na indústria do entretenimento. Para produzir tais campos, é preferível o uso de ferramentas de design em vez de simulações numéricas não só devido ao menor custo computacional mas, principalmente, por prover liberdade ao artista ao sintetizar o campo de acordo com a sua necessidade. Atualmente, na literatura, existem bons métodos de design de campos vetoriais em superfícies de objetos tridimensionais porém, o design no interior desses objetos ainda é pouco estudado, principalmente quando o campo de interesse possui propriedades específicas. O objetivo deste trabalho é desenvolver uma técnica para sintetizar campos vetoriais, com características do movimento de fluidos incompressíveis, no interior de domínios. Em uma primeira etapa, o método consiste na interpolação dos vetores de controle, com uma certa propriedade desejada, em todo o domínio. Posteriormente, o campo obtido é modificado para respeitar a geometria do contorno. / Vector fields are important to an wide range of applications on the field of Computer Graphics, from the synthesis and mapping of textures to fluid animation, producing effects widely used on the entertainment industry. To produce such fields, design tools are prefered over numerical simulations not only for its lower computational cost, but mainly by providing freedom to the artist in the creation process. Nowadays, good methods of vector field design over surfaces exist in literature, however there is only a few studies on the synthesis of vector fields of the interior of objects and even fewer when specific properties of the field are required. This work presents a technique to synthesize vector fields with properties of imcompressible fluids motion in the interior of objects. On a first step, the method consists in interpolating control vectors with a certain desired property throughout the whole domain and later the resulting field is modified to properly fit the boundary geometry of the object.

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:08:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Parte Inicial.pdf: 580643 bytes, checksum: 1783483d80317ac5307ad55e7cbdb752 (MD5) Previous issue date: 2013-03-25 / O propósito da pesquisa aqui elaborada é mostrar a viabilidade da aplicação de Funções de Base Radial de Suporte Compacto (FBRSC) no processo de aproximação direta do núcleo da ação de domínio através de integração de contorno. Essa formulação utilizada no tratamento da integral de domínio é denominada como (Método dos Elementos de Contorno com Integração Direta de Contorno) MECIC. Com o intuito de se avaliar a efetividade das FBRSC como funções de interpolação, serão realizados diversos testes numéricos, onde se deseja calcular o volume de superfícies. Então, serão realizados testes bidimensionais de aproximação, variando-se o suporte das FBRSCs, a fim de analisar o comportamento dessas funções. Depois de verificar a efetividade e a precisão das FBRSCs no processo de interpolação, desenvolvem-se programas, no ambiente do Método dos Elementos de Contorno (MEC), para a solução de problemas governados pela Equação de Poisson com a Formulação MECIC associada ao conceito de interpolação com FBRSC com suporte devidamente otimizados. A aferição das soluções numéricas obtidas se dá a partir da comparação com as suas respectivas soluções analíticas, facilmente encontradas na literatura especializada. Assim, possibilita-se estimar o erro relativo e então a eficácia da Formulação MECIC com FBRSC. Uma vez comprovado a sua eficácia, a Formulação MECIC com FBRSC é testada também com o esquema de interpolação com ajuste de pontos. Durante todo o desenvolvimento, atenta-se para a importância do custo computacional da formulação, a partir da geração de tabelas com o tempo de processamento dos programas implementados no MEC. Dessa forma, avalia-se qualitativamente o desempenho das FBRSC na Formulação MECIC, visando futuras aplicações na área de propagação de ondas sísmicas / The purpose of this research is to show the viability of application of Compactly Supported Radial Basis Function (CSRBF) in the process of direct approximation of the core of the domain action through boundary integration. This formulation is termed as (Boundary Elements Method with Directs Boundary Integration) MECIC, and is used in the treatment of the domain integration. By evaluating the effectiveness of CSRBF as interpolation functions, it performed several numerical tests to calculate the volume of surfaces. Also; by varying the support of CSRBFs, it performed two-dimensional approximation tests to examine the behavior of these functions. After verifying the effectiveness and accuracy of CSRBFs in the interpolation process, it developed computational programs to solve physical problems using the MECIC formulation, which is governed by Poisson s Equation. That formulation is associated with the concept of CSRBF in which the support is properly optimized. The calibration of the numerical solutions is given by the confrontation with their respective analytical solutions, easily found in the specialized literature. In this way, it is possible to estimate the relative error and the effectiveness of the MECIC formulation in association with the CSRBF concept. It is tested also with the curve fitting interpolation scheme. Owing the importance of the computational cost of that formulation, it is generated several time tables showing the processing time of those Boundary Elements Method computational programs. Therefore; aiming future applications in the seismic propagation wave area, it was finally evaluated the qualitative performance of the CSRBF in MECIC s formulation

Em Computação Gráfica, campos vetoriais possuem diversas aplicações desde a síntese e mapeamento de texturas à animações de fluidos, produzindo efeitos amplamente utilizados na indústria do entretenimento. Para produzir tais campos, é preferível o uso de ferramentas de design em vez de simulações numéricas não só devido ao menor custo computacional mas, principalmente, por prover liberdade ao artista ao sintetizar o campo de acordo com a sua necessidade. Atualmente, na literatura, existem bons métodos de design de campos vetoriais em superfícies de objetos tridimensionais porém, o design no interior desses objetos ainda é pouco estudado, principalmente quando o campo de interesse possui propriedades específicas. O objetivo deste trabalho é desenvolver uma técnica para sintetizar campos vetoriais, com características do movimento de fluidos incompressíveis, no interior de domínios. Em uma primeira etapa, o método consiste na interpolação dos vetores de controle, com uma certa propriedade desejada, em todo o domínio. Posteriormente, o campo obtido é modificado para respeitar a geometria do contorno. / Vector fields are important to an wide range of applications on the field of Computer Graphics, from the synthesis and mapping of textures to fluid animation, producing effects widely used on the entertainment industry. To produce such fields, design tools are prefered over numerical simulations not only for its lower computational cost, but mainly by providing freedom to the artist in the creation process. Nowadays, good methods of vector field design over surfaces exist in literature, however there is only a few studies on the synthesis of vector fields of the interior of objects and even fewer when specific properties of the field are required. This work presents a technique to synthesize vector fields with properties of imcompressible fluids motion in the interior of objects. On a first step, the method consists in interpolating control vectors with a certain desired property throughout the whole domain and later the resulting field is modified to properly fit the boundary geometry of the object.

A Otimização Multidisciplinar em Projeto (em inglês, Multidisciplinary Design Optimization - MDO) é uma ferramenta de projeto importante e versátil e seu uso está se expandindo em diversos campos da engenharia. O foco desta metodologia é unir disciplinas envolvidas no projeto para que trabalhem suas variáveis concomitantemente em um ambiente de otimização, para obter soluções melhores. É possível utilizar MDO em qualquer fase do projeto, seja a fase conceitual, preliminar ou detalhada, desde que os modelos numéricos sejam ajustados às necessidades de cada uma delas. Este trabalho descreve o desenvolvimento de um código de MDO para o projeto conceitual de asas flexíveis de aeronaves, com restrição quanto ao fenômeno denominado flutter. Como uma ferramenta para o projetista na fase conceitual, os modelos numéricos devem ser razoavelmente precisos e rápidos. O intuito deste estudo é analisar o uso de metamodelos para a previsão do flutter de asas de aeronaves no código de MDO, ao invés de um modelo convencional, o que pode alterar significativamente o custo computacional da otimização. Para este fim são avaliados três técnicas diferentes de metamodelagem, que foram escolhidas por representarem duas classes básicas de metamodelos, a classe de métodos de interpolação e a de métodos de aproximação. Para representá-las foram escolhidos o método de interpolação por funções de base radial e o método de redes neurais artificiais, respectivamente. O terceiro método, que é considerado um método híbrido dos dois anteriores, é chamado de redes neurais por funções de bases radiais e é uma tentativa de acoplar as características de ambos em um único metamodelo. Os metamodelos são preparados utilizando um código para solução aeroelástica baseado no método dos elementos finitos acoplado com um modelo aerodinâmico linear de faixas. São apresentados resultados de desempenho dos três metamodelos, de onde se pode notar que a rede neural artificial é a mais adequada para previsão de flutter. O processo de MDO é realizado com o uso de um algoritmo genético multi-objetivo baseado em não-dominância, cujos objetivos são a maximização da velocidade crítica de flutter e a minimização da massa estrutural. Dois estudos de caso são apresentados para avaliar o desempenho do código de MDO, revelando que o processo global de otimização realiza de fato a busca pela fronteira de Pareto. / The Multidisciplinary Design Optimization, MDO, is an important and versatile design tool and its use is spreading out in several fields of engineering. The focus of this methodology is to put together disciplines involved with the design to work all their variables concomitantly, at an optimization environment to obtain better solutions. It is possible to use MDO in any stage of the design process, that is in the conceptual, preliminary or detailed design, as long as the numerical models are fitted to the needs of each of these stages. This work describes the development of a MDO code for the conceptual design of flexible aircraft wings, with restrictions regarding the phenomenon called flutter. As a tool for the designer at the conceptual stage, the numerical models must be fairly accurate and fast. The aim of this study is to analyze the use of metamodels for the flutter prediction of aircraft wings in the MDO code, instead of a conventional model itself, what may affect significantly the computational cost of the optimization. For this purpose, three different metamodeling techniques have been evaluated, representing two basic metamodel classes, that are, the interpolation and the approximation class. These classes are represented by the radial basis function interpolation method and the artificial neural networks method, respectively. The third method, which is considered as a hybrid of the other two, is called radial basis function neural networks and is an attempt of coupling the features of both in single code. Metamodels are prepared using an aeroelastic code based on finite element model coupled with linear aerodynamics. Results of the three metamodels performance are presented, from where one can note that the artificial neural network is best suited for flutter prediction. The MDO process is achieved using a non-dominance based multi-objective genetic algorithm, whose objectives are the maximization of critical flutter speed and minimization of structural mass. Two case studies are presented to evaluate the performance of the MDO code, revealing that overall optimization process actually performs the search for the Pareto frontier.

A Otimização Multidisciplinar em Projeto (em inglês, Multidisciplinary Design Optimization - MDO) é uma ferramenta de projeto importante e versátil e seu uso está se expandindo em diversos campos da engenharia. O foco desta metodologia é unir disciplinas envolvidas no projeto para que trabalhem suas variáveis concomitantemente em um ambiente de otimização, para obter soluções melhores. É possível utilizar MDO em qualquer fase do projeto, seja a fase conceitual, preliminar ou detalhada, desde que os modelos numéricos sejam ajustados às necessidades de cada uma delas. Este trabalho descreve o desenvolvimento de um código de MDO para o projeto conceitual de asas flexíveis de aeronaves, com restrição quanto ao fenômeno denominado flutter. Como uma ferramenta para o projetista na fase conceitual, os modelos numéricos devem ser razoavelmente precisos e rápidos. O intuito deste estudo é analisar o uso de metamodelos para a previsão do flutter de asas de aeronaves no código de MDO, ao invés de um modelo convencional, o que pode alterar significativamente o custo computacional da otimização. Para este fim são avaliados três técnicas diferentes de metamodelagem, que foram escolhidas por representarem duas classes básicas de metamodelos, a classe de métodos de interpolação e a de métodos de aproximação. Para representá-las foram escolhidos o método de interpolação por funções de base radial e o método de redes neurais artificiais, respectivamente. O terceiro método, que é considerado um método híbrido dos dois anteriores, é chamado de redes neurais por funções de bases radiais e é uma tentativa de acoplar as características de ambos em um único metamodelo. Os metamodelos são preparados utilizando um código para solução aeroelástica baseado no método dos elementos finitos acoplado com um modelo aerodinâmico linear de faixas. São apresentados resultados de desempenho dos três metamodelos, de onde se pode notar que a rede neural artificial é a mais adequada para previsão de flutter. O processo de MDO é realizado com o uso de um algoritmo genético multi-objetivo baseado em não-dominância, cujos objetivos são a maximização da velocidade crítica de flutter e a minimização da massa estrutural. Dois estudos de caso são apresentados para avaliar o desempenho do código de MDO, revelando que o processo global de otimização realiza de fato a busca pela fronteira de Pareto. / The Multidisciplinary Design Optimization, MDO, is an important and versatile design tool and its use is spreading out in several fields of engineering. The focus of this methodology is to put together disciplines involved with the design to work all their variables concomitantly, at an optimization environment to obtain better solutions. It is possible to use MDO in any stage of the design process, that is in the conceptual, preliminary or detailed design, as long as the numerical models are fitted to the needs of each of these stages. This work describes the development of a MDO code for the conceptual design of flexible aircraft wings, with restrictions regarding the phenomenon called flutter. As a tool for the designer at the conceptual stage, the numerical models must be fairly accurate and fast. The aim of this study is to analyze the use of metamodels for the flutter prediction of aircraft wings in the MDO code, instead of a conventional model itself, what may affect significantly the computational cost of the optimization. For this purpose, three different metamodeling techniques have been evaluated, representing two basic metamodel classes, that are, the interpolation and the approximation class. These classes are represented by the radial basis function interpolation method and the artificial neural networks method, respectively. The third method, which is considered as a hybrid of the other two, is called radial basis function neural networks and is an attempt of coupling the features of both in single code. Metamodels are prepared using an aeroelastic code based on finite element model coupled with linear aerodynamics. Results of the three metamodels performance are presented, from where one can note that the artificial neural network is best suited for flutter prediction. The MDO process is achieved using a non-dominance based multi-objective genetic algorithm, whose objectives are the maximization of critical flutter speed and minimization of structural mass. Two case studies are presented to evaluate the performance of the MDO code, revealing that overall optimization process actually performs the search for the Pareto frontier.