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Made available in DSpace on 2014-06-12T15:52:27Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo3299_1.pdf: 8413271 bytes, checksum: f7e2f7602fa26d4744d748c1d3ff2002 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Documentos de requisitos tendem a ser inundados por requisitos tais como: descrições sem semântica, desnecessariamente longas e confusas, informações duplicadas, entre outros problemas. Estes problemas sintáticos diminuem a facilidade de entendimento de todo o documento de requisitos e podem prejudicar outras fases do processo de desenvolvimento do software. Avaliações de qualidade não ajudam muito se somente são baseadas em listas com qualidades desejadas. Elas devem também incorporar diretrizes para auxiliar na avaliação e melhoria dos documentos de requisitos. O processo AIRDoc surge como uma solução para avaliar e melhorar documentos de requisitos que foram descritos usando casos de uso. O processo proposto é baseado na definição de objetivos e questões que devem ser avaliadas por métricas. A qualidade dos modelos de casos de uso é melhorada com a utilização de refatorações

Este trabalho apresenta o desenvolvimento e implementação computacional de técnicas de otimização de topologia para problemas governados pela equação de Poisson. O método numérico utilizado para solução numérica das equações foi o método dos elementos de contorno (MEC). Para tanto, três metodologias foram desenvolvidas. A primeira é direcionada à aplicação de algoritmos genéticos (AG) para investigar como um domínio inicialmente preenchido com cavidades aleatórias evolui durante um processo de otimização e verificar a possibilidade de se extrair topologias ótimas a partir da interpretação da solução encontrada. Os contornos externos permanecem fixos enquanto as posições e as dimensões das cavidades são otimizadas com o objetivo extremizar uma função custo especificada. O desempenho do algoritmo proposto é ilustrada com uma série de exemplos e os resultados são discutidos. A segunda metodologia apresenta um algoritmo numérico para otimização topológica baseado na avaliação da derivada topológica (DT), adotando a energia potencial total como função custo. Este procedimento é uma alternativa às tradicionais técnicas de otimização, evitando assim soluções de projeto com densidade de material intermediária. Sólidos com comportamento anisotrópico são estudados sob condições de contorno de Robin, Neumann e Dirichlet. Uma transformação linear de coordenadas é utilizada para mapear o problema original e suas condições de contorno para um novo domínio equivalente isotrópico, onde o procedimento de otimização é aplicado. A solução otimizada é então transformada de volta ao domínio original. A metodologia proposta mostrou-se particularmente atrativa para resolver esta classe de problemas já que o MEC dispensa o uso de malha no domínio, reduzindo significantemente o custo computacional. Na última parte deste trabalho foi implementada uma formulação de sensibilidade topológica para problemas de otimização de transferência de calor e massa simultâneos. Como as sensibilidades para cada equação diferencial são diferentes, utiliza-se um coeficiente de ponderação para compor a sensibilidade do problema acoplado. Isto permite a imposição de distintos fatores para cada problema, de acordo com uma prioridade especificada. Diversos exemplos são apresentados e seus resultados comparados com os da literatura, quando disponíveis, a fim de validar as formulações propostas. / This work presents the computational development and implementation of topology optimization techniques for problems governed by the Poisson equation. The boundary element method was the numerical technique chosen to solve the equations. Three different methodologies were developed aiming this objective. The first methodology is directed to the application of genetic algorithms to investigate how a domain previously populated with randomly placed cavities evolves during the optimization process, and to verify the resemblance of the final solution with a optimal design. The external boundaries remain fixed during the process, while the location and dimension of the cavities are optimized in order to extremize a given cost function. The performance of the proposed algorithm is verified with a number of examples and the results are discussed. The second methodology presents a numerical algorithm for topology optimization based on the evaluation of topological derivatives, using the total potential energy as the cost function. This procedure is an alternative to the traditional optimization techniques, avoiding design solutions containing intermediary material densities. Solids with anisotropic constitutive behavior are studied under Robin, Neumann and Dirichlet boundary conditions. A linear coordinate transformation approach is used to map the original problem into an isotropic one, where the optimization is carried out. The final solution is then mapped back to the original coordinate system. The proposed method was found to be an attractive way to solve this class of problems, since no interior mesh is necessary, which reduces significantly the computational cost of the analysis. In the last part of the present work the topological derivative approach was further developed to deal with the optimization of problems under simultaneous heat and mass transfer. Since the sensitivities for each differential equation are different, a weighting factor was used to evaluate the final sensitivities of the coupled problem. This allows the imposition of different priorities for each problem Several examples are presented and their results are compared with the literature, when available, in order to validate the proposed formulations.

Este trabalho apresenta o desenvolvimento e implementação computacional de técnicas de otimização de topologia para problemas governados pela equação de Poisson. O método numérico utilizado para solução numérica das equações foi o método dos elementos de contorno (MEC). Para tanto, três metodologias foram desenvolvidas. A primeira é direcionada à aplicação de algoritmos genéticos (AG) para investigar como um domínio inicialmente preenchido com cavidades aleatórias evolui durante um processo de otimização e verificar a possibilidade de se extrair topologias ótimas a partir da interpretação da solução encontrada. Os contornos externos permanecem fixos enquanto as posições e as dimensões das cavidades são otimizadas com o objetivo extremizar uma função custo especificada. O desempenho do algoritmo proposto é ilustrada com uma série de exemplos e os resultados são discutidos. A segunda metodologia apresenta um algoritmo numérico para otimização topológica baseado na avaliação da derivada topológica (DT), adotando a energia potencial total como função custo. Este procedimento é uma alternativa às tradicionais técnicas de otimização, evitando assim soluções de projeto com densidade de material intermediária. Sólidos com comportamento anisotrópico são estudados sob condições de contorno de Robin, Neumann e Dirichlet. Uma transformação linear de coordenadas é utilizada para mapear o problema original e suas condições de contorno para um novo domínio equivalente isotrópico, onde o procedimento de otimização é aplicado. A solução otimizada é então transformada de volta ao domínio original. A metodologia proposta mostrou-se particularmente atrativa para resolver esta classe de problemas já que o MEC dispensa o uso de malha no domínio, reduzindo significantemente o custo computacional. Na última parte deste trabalho foi implementada uma formulação de sensibilidade topológica para problemas de otimização de transferência de calor e massa simultâneos. Como as sensibilidades para cada equação diferencial são diferentes, utiliza-se um coeficiente de ponderação para compor a sensibilidade do problema acoplado. Isto permite a imposição de distintos fatores para cada problema, de acordo com uma prioridade especificada. Diversos exemplos são apresentados e seus resultados comparados com os da literatura, quando disponíveis, a fim de validar as formulações propostas. / This work presents the computational development and implementation of topology optimization techniques for problems governed by the Poisson equation. The boundary element method was the numerical technique chosen to solve the equations. Three different methodologies were developed aiming this objective. The first methodology is directed to the application of genetic algorithms to investigate how a domain previously populated with randomly placed cavities evolves during the optimization process, and to verify the resemblance of the final solution with a optimal design. The external boundaries remain fixed during the process, while the location and dimension of the cavities are optimized in order to extremize a given cost function. The performance of the proposed algorithm is verified with a number of examples and the results are discussed. The second methodology presents a numerical algorithm for topology optimization based on the evaluation of topological derivatives, using the total potential energy as the cost function. This procedure is an alternative to the traditional optimization techniques, avoiding design solutions containing intermediary material densities. Solids with anisotropic constitutive behavior are studied under Robin, Neumann and Dirichlet boundary conditions. A linear coordinate transformation approach is used to map the original problem into an isotropic one, where the optimization is carried out. The final solution is then mapped back to the original coordinate system. The proposed method was found to be an attractive way to solve this class of problems, since no interior mesh is necessary, which reduces significantly the computational cost of the analysis. In the last part of the present work the topological derivative approach was further developed to deal with the optimization of problems under simultaneous heat and mass transfer. Since the sensitivities for each differential equation are different, a weighting factor was used to evaluate the final sensitivities of the coupled problem. This allows the imposition of different priorities for each problem Several examples are presented and their results are compared with the literature, when available, in order to validate the proposed formulations.

Este trabalho apresenta o desenvolvimento e implementação computacional de técnicas de otimização de topologia para problemas governados pela equação de Poisson. O método numérico utilizado para solução numérica das equações foi o método dos elementos de contorno (MEC). Para tanto, três metodologias foram desenvolvidas. A primeira é direcionada à aplicação de algoritmos genéticos (AG) para investigar como um domínio inicialmente preenchido com cavidades aleatórias evolui durante um processo de otimização e verificar a possibilidade de se extrair topologias ótimas a partir da interpretação da solução encontrada. Os contornos externos permanecem fixos enquanto as posições e as dimensões das cavidades são otimizadas com o objetivo extremizar uma função custo especificada. O desempenho do algoritmo proposto é ilustrada com uma série de exemplos e os resultados são discutidos. A segunda metodologia apresenta um algoritmo numérico para otimização topológica baseado na avaliação da derivada topológica (DT), adotando a energia potencial total como função custo. Este procedimento é uma alternativa às tradicionais técnicas de otimização, evitando assim soluções de projeto com densidade de material intermediária. Sólidos com comportamento anisotrópico são estudados sob condições de contorno de Robin, Neumann e Dirichlet. Uma transformação linear de coordenadas é utilizada para mapear o problema original e suas condições de contorno para um novo domínio equivalente isotrópico, onde o procedimento de otimização é aplicado. A solução otimizada é então transformada de volta ao domínio original. A metodologia proposta mostrou-se particularmente atrativa para resolver esta classe de problemas já que o MEC dispensa o uso de malha no domínio, reduzindo significantemente o custo computacional. Na última parte deste trabalho foi implementada uma formulação de sensibilidade topológica para problemas de otimização de transferência de calor e massa simultâneos. Como as sensibilidades para cada equação diferencial são diferentes, utiliza-se um coeficiente de ponderação para compor a sensibilidade do problema acoplado. Isto permite a imposição de distintos fatores para cada problema, de acordo com uma prioridade especificada. Diversos exemplos são apresentados e seus resultados comparados com os da literatura, quando disponíveis, a fim de validar as formulações propostas. / This work presents the computational development and implementation of topology optimization techniques for problems governed by the Poisson equation. The boundary element method was the numerical technique chosen to solve the equations. Three different methodologies were developed aiming this objective. The first methodology is directed to the application of genetic algorithms to investigate how a domain previously populated with randomly placed cavities evolves during the optimization process, and to verify the resemblance of the final solution with a optimal design. The external boundaries remain fixed during the process, while the location and dimension of the cavities are optimized in order to extremize a given cost function. The performance of the proposed algorithm is verified with a number of examples and the results are discussed. The second methodology presents a numerical algorithm for topology optimization based on the evaluation of topological derivatives, using the total potential energy as the cost function. This procedure is an alternative to the traditional optimization techniques, avoiding design solutions containing intermediary material densities. Solids with anisotropic constitutive behavior are studied under Robin, Neumann and Dirichlet boundary conditions. A linear coordinate transformation approach is used to map the original problem into an isotropic one, where the optimization is carried out. The final solution is then mapped back to the original coordinate system. The proposed method was found to be an attractive way to solve this class of problems, since no interior mesh is necessary, which reduces significantly the computational cost of the analysis. In the last part of the present work the topological derivative approach was further developed to deal with the optimization of problems under simultaneous heat and mass transfer. Since the sensitivities for each differential equation are different, a weighting factor was used to evaluate the final sensitivities of the coupled problem. This allows the imposition of different priorities for each problem Several examples are presented and their results are compared with the literature, when available, in order to validate the proposed formulations.

[pt] O método fast multipole é um poderoso algoritmo para a modelagem num simples computador de mesa de problemas com muitos milhões de graus de liberdade. Sua combinação com o método de colocação dos elementos de contorno, que se baseia em soluções fundamentais com suporte global, conduz a um esquema cuja eficiência ou às vezes apenas exequibilidade de simulação não podem ser igualadas por qualquer outra ferramenta numérica. O objetivo básico da presente pesquisa é a consolidação de algoritmos computacionais previamente desenvolvidos na PUC-Rio em linguagem C++ para a análise de problemas tridimensionais de potencial. É aplicado um esquema de integração analítica – com precisão de máquina – para quando o elemento de contorno e ponto fonte estejam próximos, numa implementação específica para elementos triangulares de três nós. Para distâncias maiores, aplica-se um esquema de integração numérica adaptativa, que é computacionalmente mais rápido. Para grandes distâncias, é aplicado um esquema fast multipole reverso e duas vezes recursivo proposto em teses e dissertações anteriores, também com avaliação exata das integrais de contorno. Com isso, desenvolvimentos recentemente concluídos na PUC-Rio para problemas 3D puderam ser reconceituados e reformulados. A validação do programa implementado é feita por meio de alguns exemplos numéricos bem elucidativos. / [en] The fast multipole is a powerful algorithm for modelling on a simple desktop computer problems with many millions of degrees of freedom. Its combination with the collocation boundary element method, which is based on fundamental solutions with global support, leads to a scheme whose efficiency or sometimes just simulation feasibility cannot be matched by any other numerical tool. The basic goal of this research work is the consolidation of computer algorithms previously developed at PUC-Rio in language C++ for the analysis of threedimensional potential problems. An analytic, thus machine-precision, evaluation scheme of integrals for the case of close distances between boundary elements and source points is implemented for the specific case of three-node triangle elements. For larger distances an adaptative quadrature scheme is applied for the sake of saving computational effort. For very large distances a reverse fast multipole scheme previously implemented by M.Sc. and Ph.D. works is implemented – also making use of machine-precision boundary integral evaluations. This has ultimately led to a complete revisiting of the recent fast multipole developments carried out at PUC-Rio. The implemented code is validated by means of a few elucidative numerical examples.