CoordenaÃÃo de AperfeÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / Materiais compÃsitos reforÃados por fibras tÃm sido cada vez mais empregados devido a suas altas relaÃÃes rigidez/peso e resistÃncia/peso, alÃm de outras vantagens, como alta resistÃncia à corrosÃo, bom isolamento tÃrmico, excelente amortecimento e resistÃncia à fadiga. Por isso, estes materiais tÃm sido aplicados na fabricaÃÃo de tubos para o transporte de fluidos em diversas indÃstrias, como por exemplo, a petroquÃmica. A exploraÃÃo e produÃÃo de petrÃleo e gÃs em Ãguas profundas tornam necessÃrio o uso de plataformas flutuantes conectadas ao poÃo por dutos (flowlines) e risers, que quando feitos de aÃo, se tornam menos atrativos devido ao seu elevado peso. Nessas condiÃÃes, requerem-se mecanismos capazes de suportar as altas tensÃes desenvolvidas no topo, sendo que tais mecanismos sà podem ser acomodados por plataformas maiores e mais caras. AlÃm disso, torna-se necessÃrio tambÃm o uso de mais flutuadores visando suportar o peso total do sistema, encarecendo tambÃm o projeto. Diante de tais fatos, tem-se estudado a viabilidade do emprego de risers de materiais compÃsitos na exploraÃÃo em Ãguas ultra-profundas. Devido ao grande nÃmero de parÃmetros envolvidos, tais como o nÃmero de camadas e o material, a espessura e o Ãngulo de orientaÃÃo das fibras de cada camada, o projeto de estruturas de compÃsitos laminados à mais complexo que o de aÃo. No caso dos risers, acrescentam-se ainda as vÃrias condiÃÃes de carregamento e ambientais que tornam o processo de projeto tradicional de tentativa e erro inadequado. Uma soluÃÃo apenas satisfatÃria nÃo explora, em geral, o potencial que os compÃsitos apresentam de se adaptarem Ãs solicitaÃÃes da forma mais eficiente possÃvel. Esse trabalho tem como objetivo desenvolver uma metodologia e ferramentas computacionais para o prÃ-dimensionamento de risers de material compÃsito via tÃcnicas de otimizaÃÃo. SÃo consideradas como vÃriaveis de projeto as espessuras, as orientaÃÃes das fibras e os materiais de cada lÃmina. Peso, custo e um fator de seguranÃa sÃo adotados como funÃÃo objetivo. RestriÃÃes de resistencia, estabilidade e fabricaÃÃo avaliadas. O riser à anÃlisado usando um modelo de catenÃria inextensÃvel. Um Algoritmo GenÃtico com operadores especÃficos para estruturas laminadas à empregado. / The depletion of oil and gas reserves has increasingly led to the search of deepwater fields. Most of recent oil and gas discoveries in Brazil occurred in deepwater fields. However, using steel risers for deepwater application is not always feasible, due to its high weight. In such enviroments, the traditional extraction and production risers made of steel tend to become expensive, due to increased top tension which overburdens the plataform. Fiber reinforced composite materials, being lighter, present interesting characteristics for offshore applications, such as high specific strength and stiffness, high corrosion resistance, good thermal insulation, high structural damping properties, and fatigue resistance. Thus, the application of composite risers is an interesting alternative to deepwater oil fields. The design of laminated composite risers is very difficult since the strength and stiffness of these components depend on the number of layers and the material, thickness, and orientation of each layer. Thus, the use of the conventional trial-and-error strategy is not adequate and it is necessary to apply optimization techniques. In this work, optimization techniques are applied to optimize composite catenary risers. the design variables are the thickness, the orientation and material of each layer. A multi-objective formulation is adopted to minimize the weight, cost and maximize the buckling safety factor of the composite riser. The optimization model includes strength and stability constraints and considers multiple load cases. The global analysis of the riser is carried out using the catenary equations and the stress computation in the critical locations is performed using the Classical Lamination Theory (CLT) and the theory of thin-walled tubes. It is important to note that, due to manufacture constraints, the design variables can only assume discrete values. Therefore, a genetic algorithm is used for optimization since it can easily handle discrete variables. In addition to classical genetic operators, as crossover and mutation, this algorithm also includes operators specially designed to handle laminate structures, such as layer swap and layer deletion. The proposed formulation is applied in the design optimization of composite catenary risers with different water depths and top angles. Numerical examples show that the proposed methodology is very robust.

CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / Este trabalho apresenta um modelo computacional para o dimensionamento otimizado de mÃnimo custo em redes de distribuiÃÃo de Ãgua. O modelo à um complemento do sistema UFC4 (MÃdulo para dimensionamento de redes de abastecimento de Ãgua). O modelo utiliza a tÃcnica dos Algoritmos GenÃticos e a simulaÃÃo hidrÃulica à feita pelo EPANET. Foram feitas vÃrias simulaÃÃes variando individualmente cada parÃmetro do algoritmo para se obter um melhor desempenho em termos de convergÃncia, tempo de processamento e qualidade final das soluÃÃes. Seu resultado à comparado ao obtido pelo LENHSNET para a mesma rede. O custo comparado foi o de implantaÃÃo das tubulaÃÃes. O modelo proposto se mostrou satisfatÃrio para o dimensionamento otimizado de redes de distribuiÃÃo de Ãgua. / This work presents a computational model for the dimensioning of optimized minimum cost of water distribution network. The model is an addition to the system UFC4(module for dimensioning water supply networks). The model uses the technique of Genetic Algorithms and the hydraulic simulation is done by EPANET. Multiple simulations have been made individually varying each parameter in the algorithm to achieve better performance in terms of convergence, processing time and the final of the quality solutions. Its results is compared to that obtained by LENHSNET for the same network. The cost compared was the of implementation of pipes. The proposed model has proved satisfactory for optimized dimensioning of network.

nÃo hà / One challenging task in multiple input multiple output (MIMO) systems design is to accommodate the multiple antennas in the mobile device without compromising the system capacity, due to spatial and electrical constraints. In this work, an experimental MIMO wireless channel characterization in an outdoor environment is performed in order to study the different factors that affect MIMO capacity. The data acquired during wideband channel measurement campaigns made in Stockholm, Sweden, were used in order to predict the impact of direction of arrival (DOA) distribution and polarization diversity on the channel capacity, choosing specific measurement routes and locations as well as different MIMO antenna array configurations. This thesis proposes a genetic algorithm (GA) to obtain the position and orientation of each MIMO array antenna that maximizes the ergodic capacity for a given propagation scenario. The simulations of the GA use the characterized experimental channel model, as a case of study, in order to evaluate the impact of different characteristics of the propagation environment in the capacity. Based on an interface between the antenna model and the propagation channel model, the ergodic capacity is considered as the objective function of the MIMO array optimization. Simulation results corroborate the importance of polarization and antenna pattern diversities for MIMO in small terminals. The results also show that the electromagnetic coupling effect can be exploited by the optimizer in order to decrease signal correlation and increase MIMO capacity. A comparison among uniform linear array (ULA), uniform circular array (UCA) and the GA-optimized array is also carried out, showing that the topology given by the optimizer is superior to that of the standard ULA and UCA arrays for the considered propagation channel. This work also presents a method for optimizing the capacity of MIMO antenna array systems with antenna selection, evolving the antenna array best suited for antenna selection in a given scenario. As a result of the proposed GA optimizer, different array configurations were obtained for cases with and without antenna selection, showing that true polarization diversity (TPD) schemes are particularly suited for antenna selection systems. / Uma questÃo bastante complicada no projeto de sistemas MIMO à acomodar as mÃltiplas antenas no dispositivo mÃvel sem comprometer a capacidade do sistema, devido a restriÃÃes elÃtricas e de espaÃo. Neste trabalho à desenvolvida a caracterizaÃÃo de um canal MIMO sem fio em ambiente externo para o estudo dos diferentes fatores que afetam a capacidade de comunicaÃÃo. Os dados adquiridos em campanhas de mediÃÃo feitas em Estocolmo foram utilizados para modelar o impacto da distribuiÃÃo de DOA e da diversidade de polarizaÃÃo na capacidade do canal, escolhendo rotas especÃficas de medida e diferentes configuraÃÃes de arranjos de antena. Essa tese propÃe um algoritmo genÃtico para obter a posiÃÃo e orientaÃÃo de cada antena do arranjo MIMO que maximizem a capacidade ergÃtica para um dado cenÃrio de propagaÃÃo. Baseando-se em uma interface entre o modelo de antena e o modelo de propagaÃÃo do canal, a capacidade ergÃdica à usada como funÃÃo objetivo da otimizaÃÃo do arranjo MIMO. Os resultados das simulaÃÃo indicam a importÃncia das diversidades de polarizaÃÃo e de padrÃo de antena para sistemas MIMO em terminais de pequeno porte. Os resultados tambÃm mostram que o efeito do acoplamento eletromagnÃtico pode ser explorado pelo otimizador para diminuir a correlaÃÃo do sinal aumentando assim a capacidade MIMO. TambÃm à feita uma comparaÃÃo entre arranjo linear uniforme(ULA), arranjo circular uniforme(UCA) e um arranjo otimizado pelo algoritmo genÃtico, mostrando que a topologia resultante do algoritmo genÃtico à superior tanto a ao arranjo ULA quanto ao arranjo UCA, para o canal de propagaÃÃo considerado. Este trabalho tambÃm apresenta um mÃtodo para otimizaÃÃo da capacidade de sistemas MIMO com seleÃÃo de antena, evoluindo um arranjo de antenas melhor adaptado para a seleÃÃo de antenas em um dado cenÃrio de propagaÃÃo. Como resultado do mÃtodo proposto, diferentes configuraÃÃes de arranjos foram obtidas para o caso com e sem seleÃÃo de antenas, mostrando que sistemas de diversidade de polarizaÃÃo(TPD) sÃo particularmente adequados para sistemas com seleÃÃo de antena.

CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / The present work is a study of a methodology that seeks to be more economical and efficient compared to traditional methods, the design of three phase distribution transformers. To this end, we use a tool of Computational Intelligence, based on previous calculations made in the traditional way by manufacturing industries and books that address this matter. It is evident here, another way to design the active part of the transformer, the dimension of the core and coil, for this, used Genetic Algorithms (GA) which will assist in the calculation and selection of parameters, providing the best choice of design of the transformer, minimizing, on average, 5% in the cost and losses in 2.5% as input parameters the following standard. With changes in the fitness function of GA, one can simply adapt to new requirements and standards. As a result of using the genetic algorithm can find a design solution that is more efficient than that used by the manufacturers. The losses calculated values meet established by NBR-5440. / O presente trabalho faz um estudo de uma metodologia que busca ser mais econÃmica e eficiente, em comparaÃÃo com mÃtodos tradicionais, no projeto de transformadores de distribuiÃÃo trifÃsico. Para tal, utiliza-se uma ferramenta de InteligÃncia Computacional, tendo como base cÃlculos anteriores feitos de forma tradicional por indÃstrias fabricantes e livros que tratam desse assunto. Evidencia-se, aqui, mais uma maneira de projetar a parte ativa do transformador, ou seja, o dimensionamento do nÃcleo e bobinas; para isso, utiliza-se Algoritmos GenÃticos (GA), que irÃo auxiliar no cÃlculo e escolha dos parÃmetros, proporcionando a melhor escolha do projeto do transformador, minimizando, em mÃdia, o custo em 5 % e as perdas em 2,5 %, conforme parÃmetros de entrada seguindo a norma. Com modificaÃÃes na funÃÃo de fitness do GA, pode-se adequar de maneira simples a novas exigÃncias e normas. Como consequÃncia da utilizaÃÃo do Algoritmo GenÃtico pode-se encontrar uma soluÃÃo de projeto que à mais eficiente do que a utilizada pelos fabricantes. As perdas calculadas atendem valores estabelecidos pela norma NBR-5440.

nÃo hà / The continuous growth of populations and their concentration in great urban centers is reflected in an increasing demand for products and services in such areas. However, the distribution of a range of different products within the same geographic area, in many cases relying on the same transportation infrastructure, is becoming ever more complex and costly. The purpose of this study was to develop and test an application based on metaheuristic Genetic Algorithms (GA) designed to optimize the logistics of product distribution and delivery. In the literature this is known as the Travelling Salesman Problem (TSP) of the NPhard class. The method was initially tested on small and intermediate problems from the TSP library. Performance was satisfactory within an acceptable computational time. Subsequently, the method was tested in a real-life scenario: a specialized product distributor in Fortaleza (Northeastern Brazil). Again, results were satisfactory as the method was able to optimize the logistics of all the distributorâs delivery routes. / O contÃnuo crescimento das populaÃÃes e a concentraÃÃo nos centros urbanos fazem com que a demanda por produtos e serviÃos tambÃm cresÃa nestas regiÃes. Entretanto, dentro de um mesmo espaÃo geogrÃfico, e em muitos casos, com a mesma infraestrutura de transporte disponÃvel, a distribuiÃÃo fÃsica de produtos torna-se uma atividade cada vez mais complexa e onerosa. O objetivo deste trabalho foi propor uma aplicaÃÃo baseada na MetaheurÃstica Algoritimos GenÃticos (AG), para ser utilizada em serviÃos de distribuiÃÃo fÃsica de produtos a fim de obter maior eficiÃncia logÃstica na construÃÃo da sequÃncia de entregas. Na literatura este problema à conhecido como uma variante do Problema do Caixeiro Viajante (PCV), e pertence à classe NP-Hard. O mÃtodo foi testado em problemas de pequeno e mÃdio porte da TSP-LIBRARY. Os resultados foram obtidos com desempenho satisfatÃrio num tempo computacional aceitÃvel. Para aplicaÃÃo prÃtica, foi considerada uma empresa especialista em distribuiÃÃo de produtos com atuaÃÃo no municÃpio de Fortaleza. Os resultados dos testes prÃticos foram aceitÃveis, uma vez que o mÃtodo conseguiu otimizar todas as rotas observadas e praticadas pela empresa.

Um avanÃo importante na modelagem de rede hidrÃulica foi a calibraÃÃo, atravÃs desta à possÃvel conhecer o comportamento das caracterÃsticas fÃsicas da rede, sendo esta de grande importÃncia nas tomadas de decisÃo. Neste trabalho vamos utilizar o mÃtodo transiente inverso aplicado com algoritmo genÃtico, para calibraÃÃo dos fatores de atritos das tubulaÃÃes de uma rede de distribuiÃÃo de Ãgua por meio de simulaÃÃes a partir da variaÃÃo de parÃmetros como: nÃmero de cromossomos, nÃmero de geraÃÃes, cruzamento de um ponto e mutaÃÃo simples, quantidade de nÃs medidos, e diferentes tipos de manobras de vÃlvulas (brusca e suave). As simulaÃÃes foram divididas em casos, onde cada soluÃÃo encontrada pelo modelo computacional foi avaliada por uma funÃÃo objetiva, baseada na diferenÃa quadrÃtica entre resultados observados e calculados para as cargas transientes no(s) nÃ(s) monitorado(s). As anÃlises das soluÃÃes encontradas demonstram como o mÃtodo inverso, o algoritmo genÃtico e a escolha de seus parÃmetros influenciam o resultado final. Por meio dos casos, observou-se que para as redes estudadas, nÃo adianta simplesmente aumentar isoladamente os valores dos parÃmetros do algoritmo genÃtico no intuito de melhorar a eficiÃncia do mÃtodo. Como se trata de um mÃtodo inverso, uma combinaÃÃo especÃfica de fator de atrito foi gerada a partir da mÃdia das soluÃÃes obtidas, sob os mesmos parÃmetros, em dez aplicaÃÃes sucessivas do algoritmo genÃtico (processamentos). Os resultados apresentados para as cargas hidrÃulicas no(s) nÃ(s) monitorado(s) foram bem prÃximas das cargas consideradas reais (observadas), tendo em alguns trechos das tubulaÃÃes valores para a forÃa de atrito bem prÃximos dos considerados reais. A eficiÃncia dos resultados encontrados foi medida por meio da FunÃÃo Objetiva. / An important advance in the hydraulic network modeling was the calibration through this is possible to know the behavior of the physical characteristics of the network, which is of great importance in decision-making. In this work we will use the reverse transient method applied with genetic algorithm for calibration of friction factors pipes of a water distribution network through simulations from the variation of parameters as the number of chromosomes, number of generations, passing a point mutation and simple, we measured quantity, and different types of maneuvering valve (sudden and soft). The simulations were divided into instances, wherein each solution found by computational model was evaluated by an objective function based on square difference between observed and calculated results for the transient loads in (s) node (s) monitored (s). The analyzes of the solutions shown as the inverse method, the algorithm genetic and the choice of its parameters influence the final result. Through cases, it was observed that for the studied networks, no use simply alone increase values ​​of the parameters of the genetic algorithm in order to improve the efficiency of method. As this is an inverse method, a specific combination of friction factor was generated from the average of these solutions under the same parameters in ten successive applications of genetic algorithm (processing). The results reported for hydraulic loads in (s) node (s) monitored (s) were very close considered the actual loads (Observed), in some parts of pipes values ​​for the friction force and considered close to real. The efficiency of the results was measured by Function Objetiv

A simulaÃÃo das condiÃÃes de equilÃbrio hidrÃulico de uma rede de distribuiÃÃo à uma das principais etapas na anÃlise tÃcnica de sistemas de abastecimento de Ãgua. Para que os modelos simuladores reproduzam com fidelidade o escoamento do fluido na rede, à fundamental que os parÃmetros do sistema sejam identificados com precisÃo. Considerando o coeficiente de resistÃncia das tubulaÃÃes como a variÃvel de maior dificuldade de determinaÃÃo devido à sua caracterÃstica dinÃmica, à desenvolvida uma rotina computacional para calibraÃÃo da rugosidade absoluta ou do coeficiente de Hazen-Williams de redes de distribuiÃÃo, utilizando o mÃtodo dos algoritmos genÃticos como tÃcnica de otimizaÃÃo. O modelo de calibraÃÃo proposto permite a escolha de parÃmetros de cÃlculo dos algoritmos genÃticos, possibilitando uma anÃlise comparativa entre mÃtodos de substituiÃÃo de indivÃduos, operadores de seleÃÃo, mutaÃÃo e recombinaÃÃo (crossover), bem como uma avaliaÃÃo da influÃncia da quantidade de indivÃduos da populaÃÃo inicial na qualidade das soluÃÃes encontradas. Os resultados da calibraÃÃo realizada em uma rede hipotÃtica apontam as vantagens e desvantagens dos principais parÃmetros e operadores do mÃtodo dos algoritmos genÃticos, demonstrando que a pesquisa ampliou os conhecimentos sobre a tÃcnica, contribuindo para a sua aplicaÃÃo de forma mais eficiente. / Simulation of hydraulic equilibrium conditions on distribution network is fundamental to technically analyze water supply systems. In order to reproduce reliable results on fluids flow by using simulation models it is very important that the system parameters are precisely evaluated. Considering the resistance coefficient of pipes as the most difficult variable to be determined due to its dynamic characteristics, it was developed a computational routine to calibrate the absolute roughness or Hazen-Williams coefficient of distribution networks, by applying the genetic algorithms method as an optimization technique. The calibration model proposed allows the choice of genetic operators, making possible a comparative study among chromosomes replacement methods, selection, mutation and crossover operators, as well as evaluating the influence of initial population size on the solution quality found. The calibration results achieved in a hypothetical network pointed the advantages and disadvantages of the main parameters and operators of genetic algorithms method, demonstrating that the research made the technical knowledge on the subject broader, thus contributing to a more efficient application of the method.

CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de NÃvel Superior / A animaÃÃao por dinÃmica direta consiste em sintetizar os movimentos de um modelo a partir da especificaÃÃo de suas propriedades fÃsicas (massa e momento de inÃrcia), das condiÃÃes de vÃnculo entre suas partes componentes, das condiÃÃes de contato com outros corpos e das forÃas que nele atuam. Essa abordagem tem a vantagem de gerar animaÃÃes com realismo fÃsico. O problema, que continua relevante como objeto de investigaÃÃo, à o de controle do modelo: âQue forÃas devem ser aplicadas ao modelo para gerar o movimento desejado?â. A soluÃÃo do problema proposto apresentada neste trabalho assume que o modelo estudado constitui-se de uma estrutura de corpos rÃgidos articulados cujos movimentos sÃo gerados por atuadores internos, com suas forÃas definidas por um sistema nervoso. Com o uso de redes neurais artificiais e computaÃÃo evolucionÃria, o controlador proposto à capaz de adaptar-se para controlar diferentes modelos articulados, e para gerar variados tipos de movimentos enquanto mantÃm a estabilidade mesmo quando hà pequenas variaÃÃes do terreno. O modelo proposto possui, em seu nÃcleo, um gerador central de padrÃes (CPG - Central Pattern Generator) baseado em osciladores neurais, e o mesmo tem sua atividade regulada por mÃdulos sensoriais, para permitir o equilÃbrio da estrutura e estabilidade do movimento, respondendo Ãss variaÃÃes do ambiente. Para a adaptaÃÃo à estrutura articulada e aprendizagem de movimentos, o controlador possui ainda um mÃdulo cognitivo, responsÃvel pela busca dos parÃmetros neurais, atravÃs de algoritmos genÃticos, e das redes de retroalimentaÃÃo (sensoriamento), com programaÃÃo genÃtica. Resultados sÃo apresentados em associaÃÃo ao controle dos modelos humanÃide, cheetah, sapo, luxo e luxo-2, sendo esses dois Ãltimos iguais topologicamente, mas com variaÃÃes nos tamanhos dos corpos e liberdade das juntas. Todos os modelos sÃo testados em terreno plano e com rampa. / Direct dynamics animation consists of synthesizing the movements of a model from the specification of its physical properties (mass and moment of inertia), the conditions of bond between its contracting parties, the conditions of contact with other bodies and the forces that acts on it. This approaching has the advantage to generate animations with physical realism. The problem, that continues relevant as inquiry object, is the control of the model: âWhat forces must be applied to the model to generate the desired movement?â. The solution of the problem, presented in this work, assumes that the studied model consists of a structure of rigid link bodies whose movements are generated by internal actuators, with its forces defined by a nervous system. With use of artificial neural networks and evolutionary computation, the proposed controller is capable of adapting itself to control different articulated models, and to generate varied types of movements while it keeps the stability even with small variations of the terrain. The presented model possesses, in its core, a Central Pattern Generator (CPG) based on neural oscillators, that has their activities regulated by the sensorial module, to allow the balance of the structure and stability of the movement, responding to environment variations. For the adaptation to the articulated structure and learning of movements, the controller has a cognitive module, responsible for the search of neural parameters, through genetic algorithms, and the feedback networks (sensorial answers to environment variations), with genetic programming. Results are presented related to the control of models humanoid, cheetah, frog, luxo and luxo-2, having these last two ones equal topologies, but with variations in the sizes of the bodies and freedom of the joints. All the models are tested in plain land and with slope.

O nÃvel de serviÃo de uma empresa atacadista distribuidora pode ser medido pela frequÃncia e regularidade com que sua equipe de vendas atende os clientes. Mas como o sucesso no mercado tambÃm depende dos custos envolvidos, o planejamento adequado das sistemÃticas de atendimento à crÃtico. Aproveitando as similaridades entre essa situaÃÃo e o Problema de RoteirizaÃÃo PeriÃdica de VeÃculos (PRPV), foi proposta uma tÃcnica de resoluÃÃo deste problema. Para o PRPV, dado um horizonte de planejamento composto de vÃrios dias, clientes devem ter suas visitas alocadas aos dias conforme combinaÃÃes possÃveis ao mesmo tempo em que rotas sÃo geradas para cada dia, objetivando a reduÃÃo do custo total de atendimento nesse mesmo horizonte de planejamento. A tÃcnica proposta tambÃm foi adaptada para aplicaÃÃo no caso prÃtico de roteirizaÃÃo de uma equipe de vendas com horizonte de planejamento semanal e consiste em um algoritmo genÃtico para o qual foi desenvolvido um operador de cruzamento original. A tÃcnica foi validada com instÃncias da literatura para o PRPV e suas soluÃÃes para o caso prÃtico indicaram economias anuais significativas. / The service level of a wholesale distributor can be measured by the frequency and regularity with which its sales staff serves customers. But as the market success also depends on the costs involved, the proper planning of systematic servings is critical. Taking advantage of the similarities between this situation and the Periodic Vehicle Routing Problem (PVRP), a technique for solving the later was proposed. For the PVRP, given a planning horizon of several days, visits to customers must be assigned to possible days according to predefined schedule combinations at the same time as routes are generated for each day, aiming to reduce the total cost of serving in the same planning horizon. The proposed technique was also adapted to be applied to the practical case of routing a sales team within a weekly planning horizon and it consists of a genetic algorithm for which was developed an original crossover operator. The technique was validated with instances from the literature for the PVRP and its solutions for the case study indicated significant annual savings.

CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / Materiais compÃsitos vÃm sendo extensamente estudados, pois seu uso permite a obtenÃÃo de estruturas leves e resistentes, com bom isolamento tÃrmico e boa resistÃncia a fadiga. CompÃsitos laminados, foco do presente trabalho, sÃo compostos pelo empilhamento de um conjunto de lÃminas, cada uma composta de fibras unidirecionais imersas em uma matriz polimÃrica. Cascas laminadas sÃo utilizadas em muitas situaÃÃes prÃticas de interesse, como fuselagens de aeronaves, estruturas marÃtimas, dentre outras. Devido ao elevado nÃmero de variÃveis envolvidas no projeto de cascas laminadas, mÃtodos de otimizaÃÃo devem ser utilizados em seu projeto. Na anÃlise estrutural de tais cascas, devido ao seu complexo comportamento mecÃnico, mÃtodos numÃricos, como o MÃtodo dos Elementos Finitos (MEF), sÃo utilizados. De modo a determinar a capacidade Ãltima de carga em cascas laminadas, à necessÃrio considerar tanto a presenÃa de grandes deslocamentos (nÃo-linearidade geomÃtrica) quanto o comportamento nÃo- linear do material (nÃo-linearidade fÃsica). No presente trabalho, a nÃo-linearidade geomÃtrica foi introduzida utilizando a formulaÃÃo Lagrangiana Total aplicada a um elemento de casca abatida baseado na Teoria de Marguerre. O elemento foi implementado em um programa de cÃdigo-aberto e vÃrios exemplos com resposta analÃtica e numÃrica presentes na literatura foram tratados. Os resultados obtidos indicaram que o elemento à muito eficiente no tratamento de cascas com pequenas curvaturas iniciais sujeitas a deslocamentos moderadamente grandes. Jà a nÃo-linearidade fÃsica foi considerada por meio de modelos de falha progressiva, com a diminuiÃÃo instantÃnea das propriedades mecÃnicas das lÃminas que falham ao longo da anÃlise. TrÃs mÃtodos de falha progressiva distintos foram formulados e implementados em conjunto com a formulaÃÃo de anÃlise pelo MEF. Os resultados se mostraram promissores, com a correta obtenÃÃo das cargas de falha em laminados tanto submetidos a esforÃos axiais como de flexÃo, mostrando concordÃncia tanto com resultados numÃricos da literatura quanto com resultados experimentais. O desempenho mecÃnico da estrutura foi entÃo utilizado em um modelo de otimizaÃÃo com o objetivo de encontrar um esquema de laminaÃÃo Ãtimo. Neste trabalho, propÃe-se um Algoritmo GenÃtico com um esquema hÃbrido de computaÃÃo paralela para a otimizaÃÃo de laminados. Tal algoritmo utiliza uma configuraÃÃo em ilhas e pode ser executado tanto em clusters quanto em computadores pessoais. AlÃm disso, o algoritmo possui operadores especÃficos para a troca, adiÃÃo e eliminaÃÃo de camadas em laminados. As metodologias implementadas foram combinadas na otimizaÃÃo de placas e cascas laminadas tanto utilizando anÃlise linear quanto nÃo-linear. Nos exemplos lineares, o algoritmo foi verificado e os ganhos em eficiÃncia e tempo de execuÃÃo devidos à paralelizaÃÃo do algoritmo foram estudados. Mostrou-se que o algoritmo paralelo nÃo à somente mais rÃpido que o sequencial, mas tambÃm produz melhores resultados. Jà nos exemplos nÃo-lineares, foram obtidos projetos significativamente mais eficientes que aqueles obtidos utilizando anÃlise linear. / Composite materials are being extensively studied, as their use allows the design of structures that are lighter and stronger than their metal counterparts and feature good thermal insulation and fatigue resistance. Fiber Reinforced Composites (FRC), the focus of the present work, consist in stacking multiple laminae, each one consisting of unidirectional fibers embedded in a polymeric matrix. Laminated shells are used in many industrial applications, such as modern aircraft fuselages and wing systems, offshore structures, among others. Due to the many variables involved in the design of such structures, such as the number of layers (plies) and the mate- rial, thickness and fiber orientation of each layer, the traditional trial-and-error design procedure becomes arduous, which leads to the use of optimization techniques. In the structural analysis of laminated shells, numerical methods are commonly used, particularly the Finite Element Method (FEM), which is capable of modeling complex geometries, loads and boundary conditions. In order to determine the final load-carrying capacity of such shells, it is necessary to take into account not only the presence of large displacements (geometric non-linearity) but also its failure behavior (material non-linearity). In the present work, the geometric non-linearity was introduced by using the Total Lagrangian approach in a shallow shell finite element based on Marguerreâs Shell Theory. The element was implemented in an academic finite element software and multiple benchmark numerical examples were treated. The obtained results showed that the element is efficient when dealing with shells with small initial curvatures and moderately large displacements and rotations. The material non-linearity was considered by using progressive failure models, with the instantaneous degradation of the mechanical properties of layers that fail during the analysis. Three distinct progressive failure methods were formulated and implemented and the numerical examples yielded promissing results, with the correct determination of the ultimate failure load of laminates subjected to in-plane and bending loads, which were in good agreement with experimental and numerical results from the literature. The structural performance evaluated through the analysis procedure was then used in an optimization model in order to find the optimum stacking sequence for a given applied load. Here, a novel Genetic Algorithm with a hybrid computational parallelization scheme was proposed. The algorithm is based on the island model and can be executed in both clusters and personal computers alike. The algorithm was implemented and combined with the analysis procedures in the optimization of laminated shells considering both linear and non-linear analysis. In the linear examples, the algorithm was verified and the efficiency and execution time gains due to the parallel implementation were measured. The results show that the parallel algorithm not only runs faster than a sequential one, but also provides better results. In the non-linear examples, significant lighter and more efficient designs were obtained due to the consideration of the two types of non-linearities.