Orientador: Helenice de Oliveira Florentino Silva / Banca: Daniela Renata Cantane / Banca: Marcelo de Almeida Silva / Banca: Magno Luiz de Abreu / Banca: Andrea Carla Gonçalves Vianna / Resumo: Nos últimos anos, devido à busca por fontes alternativas de energia, a cana-de-açúcar tem se destacando tanto no mercado interno como no externo, principalmente por causa do álcool combustível e da cogeração de energia através do bagaço da cana-de-açúcar. Como decorrência, a demanda por cana-de-açúcar tem aumentado cada vez mais, dessa forma, faz-se necessário obter altas produtividades, o que implica em um planejamento adequado do sistema de produção da cana-de-açúcar. Uma das etapas de maior importância desse sistema é o plantio, pois, planeja-lo constitui tarefa complexa, que requer cuidados dos gestores do setor, pois essas decisões influenciam todo o sistema de produção. Nesse contexto, evidencia-se a necessidade de técnicas que auxiliem os gerentes das empresas a planejarem o plantio, entre as quais a modelagem matemática pode funcionar como importante ferramenta. Neste trabalho, formularam-se dois modelos de otimização para auxiliar nesse planejamento. Dividiu-se a metodologia proposta em duas partes: a primeira consiste em planejar, de forma otimizada, a divisão da área de plantio em talhões, utilizando uma técnica matemática de otimização de corte, visando o máximo rendimento da colhedora da cana-de-açúcar. A segunda, em utilizar o modelo de otimização proposto para escolher a variedade de cana-de-açúcar que deve ser plantada em cada talhão e determinar em qual período do ano se deve fazer o plantio, de forma a maximizar a produção total ao longo de quatro cortes. Propôs-se também um algoritmo genético para a resolução do problema de planejamento do plantio.Os resultados apresentados mostram que as metodologias propostas mostraram-se bons instrumentos para planejar o plantio da cana de açúcar de forma otimizada, visto a redução do número de manobras em mais de 40% e o aumento da produção de cana-de-açúcar em 17,8% nas áreas ... / Abstract: Due to the search for alternative sources of energy in recent years, sugarcane has come to stand out both domestically and in foreign markets, due mainly to ethanol and power cogeneration using sugarcane bagasse. To meet the resulting demand for sugarcane, high yields must be obtained in the biofuels industry, which requires proper planning of the sugarcane crop cycle from planting to harvest. One of the most important steps of this cycle is the planting, since well-planned planting results in a number of benefits, particularly increased production. Because these decisions affect the entire crop cycle, planning of planting is a complex task that requires great care. From this complexity comes the need for techniques that help corporate managers in the creation of a planting plan, and mathematical models can be used as just such a technique. In the present study, we formulate two optimization models to assist in planning sugarcane planting. The proposed methodology is divided into two parts. The first part divides the acreage into plots using a mathematical optimization technique of cuts in an effort to maximize sugarcane yield. The second part uses the proposed optimization model to choose the variety of sugarcane that should be planted in each plot and determine in which period of the year this planting should be done, thus maximizing total production over a five-year period. We also propose a genetic algorithm to solve this optimization model. We then present the results of computational simulations of plantings performed using these tools. The proposed methodology proves to be an effective tool for optimized planning the planting of sugarcane, producing a reduction in the number of maneuvers over 40% and increasing production in 17,8% in the fields considered. / Doutor

Orientador: Maria do Socorro Nogueira Rangel / Coorientador: / Banca: Silvio Alexandre de Araújo / Banca: Deisemara Ferreira / Resumo: A Matemática est a presente no nosso dia-a-dia seja pra dizer as horas, contar dinheiro, prever o tempo. Sob o aspecto empresarial ela também se faz presente na hora de tomar decisões, por exemplo. Muitas empresas de manufatura lidam com decisões diariamente no setor de produção, dimensionando lotes e sequenciando sua produção. Entretanto, o mais comum e tomar essas decisões de forma independente, sendo que poderiam ser tomadas simultaneamente, pois agregariam melhores resultados. Neste trabalho integramos essas decisões utilizando um modelo matemático que agrega ao problema de dimensionamento de lotes, o sequenciamento da produção modelando a exclusão de subsequências através das restrições do tipo MTZ e MCF. Também estudamos essas duas formulações considerando a variável de preparo explicitamente e implicitamente resultando em quatro formulações matemáticas diferentes para o problema integrado de dimensionamento de lotes e sequenciamento da produção. Concluimos que a formulação MCF com variável de preparo explícita é mais forte que as outras formulações estudadas e que as soluções das instâncias das formulações baseadas nas restrições do tipo MTZ são bastante influenciadas pelos planos de cortes e pré-processamento inclusos no solver CPLEX. Nosso objetivo é derivar limitantes primais e duais para o problema integrado de dimensionamento de lotes e sequenciamento da produção. Para a obtenção dos limitantes primais foi proposta uma heurística gulosa. Para obter os limites duais foram estudadas a relaxação Lagrangeana e a relaxação Lagrangeana/Surrogate e os métodos usados para resolução dos duais associados foram o Algoritmo de Subgradiente e Algoritmo de Volume. O método que obteve melhor desempenho foi o dual Lagrangeano/Surrogate resolvido pelo Algoritmo de Subgradiente para a formulação com restrições do tipo MTZ e variável explícita de preparo / Abstract: Mathematics is present in our daily routine to tell time, count money, predict the weather. Many manufacturing companies deal with daily decisions in the manufacturing sector, lot-sizing and sequencing their production. However, the most usual is to take these decisions considering two independent problems, and not simultaneously, as it adds better results. In this work we integrate these decisions through a mathematical model that adds to the problem of lot sizing, sequencing decisions using constraints of the type MTZ and MCF. We also study these two formulations, considering the set up decisions explicitly and implicitly resulting in four di erent mathematical formulations for the integrated problem. We conclude that the MCF formulation with the explicit set up variable is stronger than the other formulations studied and the solutions of the instances of formulations based on constraints of MTZ type are strongly in uenced by the cutting planes and pre-processing included in the solver CPLEX. We aimed to derive primal and dual bounds for the integrated problem of lot sizing and sequencing of production. To obtain the primal bound we proposed a greedy heuristic. The dual bounds were obtained studying the Lagrangean and the Lagrangean / Surrogate relaxation and the methods used to solve the dual associates were the subgradient algorithm and Volume algorithm. The method with better performance was the dual Lagrangian / Surrogate solved by subgradient Algorithm for formulation with constraints MTZ type and explicit set up variable / Mestre

Orientador: Santiago del Rio Oliveira / Banca: Vicente Luiz Scalon / Banca: Avalone, Elson / Resumo: Desenvolver e projetar plantas de potência otimizadas é uma constante e antiga busca da engenharia de energia. Para tal, os modelos de ciclos foram constantemente aprimorados ao longo do tempo. Através de estudos que procuram incorporar funções que descrevam a realidade mais precisamente, o equacionamento de irreversibilidades presentes nos processos e dispositivos reais de interações de trabalho e calor é vasto na literatura. Uma modelagem matemática foi desenvolvida para um ciclo Brayton irreversível com inter-resfriamento, regeneração e reaquecimento. As irreversibilidades consideradas são provenientes das resistências térmicas nos trocadores de calor do ciclo, do comportamento não isentrópicos dos elementos de expansão e compressão, da perda de calor para o reservatório frio e das perdas de carga nas tubulações ao longo do escoamento do fluido de trabalho. O método de otimização escolhido foi uma função termoeconômica a qual relaciona potência líquida com diversos tipos de custos de uma planta de potência, tais como custos de investimentos, de combustíveis, ambientais e de operação e manutenção. A modelagem matemática consistiu em determinar todas as temperaturas e parâmetros de interesse do ciclo através do conhecimento de apenas uma temperatura, denominada temperatura de controle. A partir de variações nesta temperatura foi possível estabelecer o comportamento dos demais parâmetros do ciclo e relacioná-los com irreversibilidades e parâmetros construtivos. O presente tra... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Developing and designing optimized power plants is a constant and ancient search for energy engineering. For this, cycles models have been constantly improved over time. Through studies that seek to incorporate functions that describe the reality more precisely, the equating of irreversibility present in real processes and devices of work and heat transfer interactions is vast in the literature. A mathematical modeling has been developed for an irreversible Brayton cycle with inter-cooling, regeneration and reheating. The irreversibility considered are due to thermal resistances in the heat exchangers of the cycle, to the non-isentropic behavior of the elements for expansion and compression, to the heat loss to the could reservoir and to the head loss on the pipes along the working fluid flow. The optimization method chosen was a thermoeconomic function that relates the net power to various types of costs of a power plant, such as investment costs, fuel costs, environmental costs and operation and maintenance costs. The mathematical modeling consisted on determining all the cycle temperatures and parameters of interest through the knowledge of only one temperature, called control temperature. From variations in this temperature, it was possible to establish the behavior of the other parameters of the cycle and relate them to irreversibility and constructive parameters. The present work presented a model of Brayton cycle not found in the literature, coupled several sources of ... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Um método híbrido aplicado é proposto para um problema inverso que trata de uma cavidade tridimensional preenchida com meio transparente. As paredes são assumidas cinza e difusas, e o único mecanismo de transferência de calor presente é a radiação térmica. É um caso idealizado, mas que encontra ampla aplicação em sistemas de engenharia. Prescrevem-se duas condições de contorno na base da cavidade – temperatura e fluxo de calor – e, para satisfazêlas, buscam-se o fluxo de calor e a distribuição espacial dos aquecedores. Na superfície superior, que contêm os aquecedores, nenhuma condição de contorno é imposta. Este tipo de problema, quando solucionado através de técnicas convencionais, envolve um procedimento de tentativa e erro, que, além de demandar um elevado tempo computacional, conduz a resultados pouco precisos. Na análise inversa, opta-se por otimização ou pela aplicação de um método de regularização, pois o problema resultante é mal condicionado por envolver a equação integral de Fredholm de primeira espécie. Neste trabalho, optou-se por acoplar otimização e regularização como uma alternativa baseada no emprego distinto dessas duas formas de abordagem. A tarefa de busca por posições para os aquecedores ficou por conta do método da Otimização Extrema Generalizada, enquanto o método de regularização da Decomposição em Valores Singulares Truncada calcula o fluxo de calor dos aquecedores para cada configuração gerada pelo processo de otimização. A aplicação da técnica híbrida conduziu a resultados mais precisos do que aqueles que normalmente se obtêm apenas com regularização, reduzindo consideravelmente o tempo computacional da solução baseada apenas na otimização. / This work considers the inverse analysis in a three-dimensional rectangular enclosure with diffuse-gray surfaces. The locations and powers of the heaters sources are left unconstrained and two conditions are imposed on the design surface – uniform heat flux and temperature distributions. The solution to this kind of problem by conventional techniques is possible only with trial-and-error procedure and in this case, the forward solution will be run oftentimes without guarantee to find out a good answer. The aim is determine the powers and locations of the heaters to attain both uniform heat flux and temperature on the design surface. A new solution procedure – termed hybrid solution – which couples two methods, the Generalized Extremal Optimization (GEO) and the Truncated Singular Value Decomposition (TSVD) is proposed. The search of locations is treated as an optimization problem, by GEO algorithm, whereas the solution of the system equation, that embodies the Fredholm integral equation of first kind and, therefore, is expected to be ill-conditioned, is build up through a TSVD regularization method. The hybrid method provides better results than TSVD and, when compared with GEO, reduces the computational time substantially.

O elevado grau de competição imposto pelo mercado tem gerado nas empresas uma maciça movimentação em busca de melhorias contínuas e radicais nos processos de produção. Desta forma, a busca e identificação de oportunidades de melhoria constitui-se em importante mecanismo de aumento do desempenho e potencial competitivo. No entanto, a sistematização deste procedimento/abordagem esbarra na complexidade das ferramentas conhecidas e atualmente disponíveis para aplicação rotineira na análise dos processos produtivos. Uma análise ou diagnóstico consistente exige, muitas vezes, a aplicação de diversas ferramentas, tornando o processo de identificação de oportunidades e implementação de melhorias exageradamente complexo e moroso. Este estudo identificou a real necessidade de desenvolvimento de uma abordagem eficaz e ao mesmo tempo mais simples de mapeamento das oportunidades de melhoria, propondo uma metodologia de análise de sistemas de produção baseada na utilização conjugada de duas clássicas ferramentas de diagnóstico: o mapeamento da cadeia de valor e o mecanismo da função produção. O estudo parte de uma revisão bibliográfica onde são abordados os principais conceitos concernentes ao processo de diagnóstico e melhoria de sistemas de produção, base para o desenvolvimento da metodologia proposta. O método é, a seguir, testado em um estudo de caso realizado junto a uma empresa fabricante de cores para pintura automotiva.

Análises numéricas confiáveis do comportamento mecânico de materiais como borrachas, dependem muito de uma calibração precisa do modelo constitutivo hiperelástico utilizado. Estes modelos são calibrados ajustando as curvas teóricas aos dados experimentais, obtidos por meio de ensaios usuais. Em muitos casos as amostras de matéria prima desses elastômeros já não se encontram disponíveis ou é impossível fabricar os corpos de prova requeridos. O objetivo deste trabalho é verificar a possibilidade de encontrar constantes constitutivas testando o próprio componente, ao invés dos usuais ensaios de tração, compressão e cisalhamento. A abordagem proposta consiste em criar uma rotina de programação associada a uma função custo onde, a partir de uma estimativa inicial de constantes constitutivas, sejam realizados processos iterativos de otimização buscando aproximar as curvas de força × deslocamento teórica e experimental. Um componente automotivo será utilizado nos estudos e dois modelos constitutivos hiperelásticos serão testados. As equações de tensões nominais dos modelos hiperelásticos serão utilizadas para predizer o comportamento teórico dos ensaios usuais, de forma a verificar a qualidade das constantes obtidas. Conclui-se que é possível utilizar o ensaio da própria peça para caracterizar o material hiperelástico, com resultados comparáveis aos que seriam obtidos com os ensaios típicos para esta aplicação. / The reliable numerical analysis of the mechanical behavior of rubber-like materials depends strongly on accurately calibrated hyperelastic constitutive models. Such models are calibrated by fitting theoretical curves against experimental data obtained in well known tests. In many cases samples of the original elastomer are no longer available or it is impossible to manufacture the specimens required by the standard tests. The aim of this work is verify the possibility of finding the constitutive constants by testing the actual component instead of the usual tensile, compression and shear tests. The proposed approach consists in creating a programming routine with a cost function that, starting from an initial estimate of the constitutive constants, iterate through an optimization algorithm in order to fit the theoretical force × displacement curves to the experimental ones. An automotive component will be used during the studies and two hyperelastic constitutive models will be tested. The nominal stress equations for the hyperelastic models are used to predict the standard tests behavior, to assess the quality of the constants obtained. The results shown that is possible to characterize an hyperelastic material by testing the actual component, with results comparable to those which would be obtained with standard tests.

O presente trabalho avalia a otimização de parâmetros concentrados de suspensão em veículos e considera a importância deste processo para minimizar a aceleração vertical rms transmitida para garantir conforto e segurança ao motorista. Dessa forma, o trabalho objetiva desenvolver uma modelagem capaz de representar o veículo completo para então otimizar os parâmetros de rigidez e amortecimento no domínio da frequência e identificar, em torno do ponto ótimo, quais desses parâmetros mais influenciam nessa minimização. Para atingir esses objetivos, dois modelos veiculares (com dois e oito graus de liberdade respectivamente) são propostos conforme as orientações das normas BS 6841 (1987), ISO 8608 (1995) e ISO 2631 (1997). Os modelos são analisados linearmente e otimizados por um algoritmo heurístico de enxame de partículas. Finalmente, os resultados de rigidez e amortecimento da suspensão são obtidos e reduzem em até 35,3% a aceleração vertical rms transmitida ao motorista. Por meio de uma análise de sensibilidade, as variáveis de projeto que mais contribuem para essa redução são identificadas. / The present work evaluates the optimization of lumped parameters of suspension on vehicles and considers the importance of this process to minimize the rms vertical acceleration transmitted to ensure comfort and safety to the driver. Thus, this work aims to develop a model able to represent the whole vehicle and, then, optimize the parameters of stiffness and damping in the frequency domain and identify, around the optimal point, those parameters which most influence in this minimization. To achieve these goals, two vehicle models (with two and eight degrees of freedom respectively) are proposed according to the guidelines of the standards BS 6841 (1987), ISO 8608 (1995) and ISO 2631 (1997). The models are linearly analyzed and optimized by a heuristic algorithm of particle swarm. Finally, the results of stiffness and damping of suspension are obtained and reduces up to 35,3% of rms vertical acceleration transmitted to the driver. Through a sensitivity analysis, the design variables that most contribute to this reduction are identified.

O projeto do teto cônico de um tanque atmosférico depende da análise de duas condições de carregamento independentes. Para a condição 1 tem-se a carga de peso próprio mais a carga de equipamentos, passarela e outros. Para a condição 2 tem-se a carga de peso próprio mais a carga de vento. A carga de vento muda à medida que se muda o ângulo de inclinação do teto e, essa relação de carga/inclinação, é diferente para cada relação h/D (altura/diâmetro) do tanque. Portanto, a espessura do teto para uma dada inclinação deste é desconhecida e, consequentemente, o seu peso também. Surge então a necessidade de utilizar uma ferramenta para encontrar o melhor ângulo que minimize o peso do teto. O tanque em estudo é um tanque com altura do costado h de 12 m e diâmetro D de 12 m, sendo, portanto, um tanque com relação h/D = 1. Todas as etapas foram integralmente desenvolvidas dentro da plataforma do programa Ansys Workbench. Para a simulação da condição 2, como primeiro passo são obtidas as pressões exercidas pelo vento sobre o teto do tanque através do programa Ansys CFX; no passo seguinte, através da interação fluido-estrutura, essas pressões são utilizadas como condição de contorno pelo programa Ansys Mechanical. Para a simulação da condição 1 é utilizada uma pressão externa para baixo de 1 kPa mais a carga do peso próprio. Os resultados da simulação estrutural são os deslocamentos nos nós do teto e a tensão de von Mises para as duas condições de carga. O processo de otimização é realizado pela ferramenta Goal Driven Optimization do programa Ansys Workbench com o objetivo de minimizar o peso do teto. As variáveis de projeto são a espessura e o ângulo de inclinação do teto. Como restrições na estrutura do teto, os deslocamentos são limitados a 1 mm e as tensões são limitadas a 145 MPa para as duas condições de carregamento. Os resultados encontrados mostram que, para esse tanque, o ângulo de inclinação ótimo é 29,48º. / The design of the conical roof of an atmospheric tank depends on two independent loading conditions. For the first condition we have a roof dead load plus the load of equipments, walkway and others. For the second condition we have a roof dead load plus the wind load. The wind load on roof changes as the angle of slope of the roof changes and this relationship is different for each h/D (height/diameter) ratio of the tank. If the load is unknown, then the thickness of the roof is unknown too and hence its weight is unknown. Then comes the need to use a tool to find the best angle of slope that minimizes the weight of the roof. The study is carried out in a tank with cilindrical body height h of 12 m and diameter D of 12 m, therefore a tank with ratio h/D = 1. All steps were fully developed within the Ansys Workbench platform. As a first step pressures of the wind over the roof of the tank are obtained through the Ansys CFX. Through the fluid-structure interaction these pressures are used as boundary conditions by Ansys Mechanical for the simulation of the second condition. To simulate the first condition it is used a external downward pressure of 1 kPa plus the roof dead load. The structural simulation results are displacements in the roof nodes and von Mises stresses for the two conditions analyzed. The optimization process is performed by the tool Goal Driven Optimization of Ansys Workbench Program and the goal is to minimize the weight of the roof. The design variables are the thickness and the angle of slope of the roof. As constraint displacements obtained in the two load conditions are limited to 1 mm and stresses are limited to 145 MPa. For the studied tank, the optimum angle of inclination of the roof is 29,48º.

O projeto de controladores baseado em dados consiste no ajuste dos parâmetros do controlador diretamente das bateladas de dados do processo, sem a necessidade de um modelo. O ajuste é feito resolvendo um problema de otimização, onde procura-se o argumento que minimize uma determinada função custo. Para resolver o problema de otimização são utilizados nesses métodos o algoritmo do gradiente, o algoritmo de Newton e variações destes. O algoritmo do gradiente apenas necessita informação do gradiente da função custo enquanto que os outros utilizam mais informações como a hessiana. Para obter estas últimas informações são utilizados experimentos mais longos e mais complexos, o que torna a aplicação mais complicada. Nesta linha o algoritmo do gradiente se apresenta como a melhor alternativa, por este motivo foi escolhido como foco deste trabalho. A convergência do algoritmo do gradiente para o mínimo global da função custo, no contexto de projeto de controladores, não é encontrada na bibliografia, decidiu-se portanto estudá-la. Essa convergência depende das condições iniciais do algoritmo e do tamanho do passo de iteração utilizado. É mostrado que as condições iniciais precisam estar dentro de uma certa região de atração. Formas de aumentar esta região de atração são tratadas na metodologia chamada Shaping da Função Custo. A principal contribuição deste trabalho é apresentar um método eficiente para a escolha do tamanho do passo de iteração que garante a convergência para o mínimo global da função custo. Algumas informações do processo são necessárias para o cálculo do tamanho do passo de iteração, também são apresentadas maneiras de obter estimativas para estas informações. Simulações e experimentos demonstram o funcionamento dos métodos. / Data-based control design methods consist of adjusting the parameters of the controller directly from batches of input-output data of the process; no process model is used. The adjustment is done by solving an optimization problem, which searches the argument that minimizes a specific cost function. Iterative algorithms based on the gradient are applied to solve the optimization problem, like the steepest descent algorithm, Newton algorithm and some variations. The only information utilized for the steepest descent algorithm is the gradient of the cost function, while the others need more information like the hessian. Longer and more complex experiments are used to obtain more informations, that turns the application more complicated. For this reason, the steepest descent method was chosen to be studied in this work. The convergence of the steepest descent algorithm to the global minimum is not fully studied in the literature. This convergence depends on the initial conditions of the algorithm and on the step size. The initial conditions must be inside a specific domain of attraction, and how to enlarge this domain is treated by the methodology Cost Function Shaping. The main contribution of this work is a method to compute efficiently the step size, to ensure convergence to the global minimum. Some informations about the process are utilized, and this work presents how to estimate these informations. Simulations and experiments demonstrate how the methods work.

Neste trabalho buscou-se consolidar a união entre três áreas do conhecimento: a parametrização de curvas e superfícies do tipo B-spline racionais não-uniformes (NURBS), a otimização matemática e a análise estrutural por elementos finitos. A união destas três áreas é realizada neste trabalho através da otimização de formas de cascas, devido ao fato de que as características mecânicas dos materiais devem refletir-se na forma da estrutura e sua distribuição de espessura expressando um máximo desempenho. Estas variáveis, forma e distribuição de espessura, possuem um rol dominante nos projetos de engenharia, já que mínimas quantidades de materiais, uma frequência específica, um estado puro de tensões de membrana são típicos objetivos de projeto. Neste contexto, obter a forma e a distribuição de espessura adequadas são conceitos intrínsecos à otimização estrutural. Portanto, implementaram-se técnicas para modificar a geometria de cascas, sem perder a parametrização, sem a necessidade de gerar uma nova malha de elementos finitos ao se modificar a forma e ainda ter controle sobre a distorção da malha para evitar erros numéricos inaceitáveis. A modificação de forma é fomentada pelo código de otimização, programação quadrática sequencial (SQP), motivado pelas análises da casca por elementos finitos. A modificação de forma é realizada pela técnica de deformação livre de forma (free-form deformation) com a parametrização NURBS. Nos resultados da otimização de formas de cascas obtiveram-se cascas com alto desempenho estrutural e esteticamente agradáveis. / Consolidation of the link among three fields, curves and surfaces described by non-uniform rational B-spline (NURBS), mathematical optimization and finite element structural analysis, applied to shape optimization of shells, is the main objective of this work. Shape optimization of shells are performed taking into account the fact that the material mechanical caracteristics influence the structural shape and the thickness variation in order to obtain the best performace. These two variables, shape and thickness variation, have an essential role considering that the minimum material quantities, a specific frequency and a pure membrane stress state are typical design objectives. Suitable shapes and thickness variation are intrinsic concepts of structural optimization. Therefore, some techniques were implemented to modify the shell geometry conserving the same parameterization without a new finite element mesh generation and controlling mesh distortion in order to avoid relevant numerical errors. The shape modification is conducted by the optimization code and it is based in the data obtained by finite element analysis. In this work the optimization procedure is performed using a Sequential Quadratic Programming (SQP) algorithm, while the shape modification is carried out by the freeform deformation technique, based on NURBS parameterization. As a consequence of the shape optimization, shells with high structural performance and esthetically beautiful were obtained.