Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, Florianópolis, 1994. / Made available in DSpace on 2013-12-05T20:20:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 95788.pdf: 2463573 bytes, checksum: 3d96b173d03540e7d1189029cb036cdf (MD5) Previous issue date: 1994 / O problema da otimização consiste em determinar os valores ótimos (máximos ou mínimos) de uma função, a qual é denominada de função objetivo. Esta função objetivo depende de um conjunto de variavéis as quais são denominadas de variavéis de decisão ou de controle. A teoria da otimização desenvolve métodos determinísticos (númericos ou analíticos) e estocásticos (simulação convencional, algoritmos genéticos, etc.), para a obtenção dos valores ótimos das variavéis de decisão dos problemas de otimização. Valores estes que vão determinar a imagem ótima (máxima ou mínima) da função objetivo. O objetivo da otimização global é determinar o menor dos mínimos (ou o maior dos máximos), que pode ser único ou não, porém sua imagem será única; a este ponto denominamos de mínimo global. Este trabalho procura localizar deterministicamente o mínimo global de problemas de programação matemática (preferencialmente não linear), sugerindo um algoritmo que se utiliza de modificações do problema original, usando para isso uma nova função objetivo, e removendo a antiga função objetivo para junto das restrições iniciais. Para a verificação dos resultados foram usados algoritmos genéticos que são métodos estocásticos na forma de uma simulação inteligente, usando para isso mecanismos que a genética animal utiliza para o melhoramento das espécies, tais como operadores de mutação e crossing-over. A otimização se faz usando a lei de Darwin, ou seja, o algoritmo da prioridade para aqueles que fenotipicamente são mais aptos, deixando em segundo plano os elementos mais fracos, porém não os desprezando completamente, pois devido à sua formação genotípica, eles podem em alguma geração posterior dar contribuições de melhoria.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnologico / Made available in DSpace on 2013-12-05T20:37:15Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 1997Bitstream added on 2016-01-08T22:17:16Z : No. of bitstreams: 1 108812.pdf: 4557151 bytes, checksum: 8c16abb47370b8534a30c30b1a89040d (MD5) / Nos últimos anos tem crescido o interesse pelo desenvolvimento de metodologias de avaliação da segurança dinâmica de sistemas elétricos de potência, para a aplicação nas atividades de planejamento da operação e operação em tempo real. Considerando este fato, o objetivo deste trabalho é tentar resolver o problema da melhoria da segurança dinâmica dos sistemas elétricos de potência utilizando técnicas de otimização para determinar ações de controle do tipo redespacho de potência ativa. Este problema foi formulado anteriormente como um problema de programação não-linear visando minimizar o desvio do ponto de operação do sistema, sendo resolvido utilizando heurística. Neste trabalho o problema é rescrito como um problema de programação quadrática e programação linear. A metodologia global utiliza o método SLEP iterativo na avaliação da estabilidade transitória, coeficientes de sensibilidade da margem de segurança, obtidos do OMIB equivalente, para definir as equações de restrição e um problema de otimização para a identificação e quantificação de ações de controle. Na avaliação das metodologias desenvolvidas foram utilizados quatro sistemas elétricos, sendo dois de grande. Os resultados encontrados validaram a metodologia desenvolvida e mostraram que o uso das técnicas de otimização resulta em melhores resultados que os obtidos utilizando heurística.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2012-10-22T03:56:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 226006.pdf: 2683802 bytes, checksum: 36684c2c2e863b0e2f67e9418ec62e90 (MD5)

Resumo: O Problema do Roteamento de Veículos Capacitados com Restrições Tridimensionais de Carregamento (3L – CVRP) é um recente avanço da pesquisa operacional para a resolução de problemas logísticos de alta complexidade. O interesse prático reside no transporte e distribuição de mercadorias de baixa densidade, cujo carregamento dos itens deve atender a restrições espaciais, como, eletrodomésticos, componentes mecânicos, móveis, entre outros. O 3L – CVRP também apresenta um grande desafio teórico na medida em que generaliza dois dos mais conhecidos problemas de otimização combinatória: O Problema do Roteamento de Veículos Capacitados e o Problema do Bin Packing Tridimensional. A solução do 3L – CVRP requer a determinação de rotas de menor custo para uma frota de veículos de mesma capacidade, de forma que se atenda a demanda de clientes dispersos em uma região. Tal demanda consiste em caixas retangulares que precisam ser carregadas atendendo a restrições operacionais. A resolução integrada implica na evocação iterativa de um método que resolve o problema do carregamento na medida em que o problema do roteamento vai sendo resolvido. Este trabalho apresenta uma nova abordagem para a resolução do 3L – CVRP. O método proposto resolve de forma heurística o problema do roteamento em dois estágios: o primeiro deles consiste em agrupar os clientes conforme sua demanda volumétrica enquanto que o segundo estágio constrói uma rota inicial refinando-a sequencialmente. O problema do carregamento é resolvido por um software comercial com licença trial. Foi desenvolvida uma nova estratégia para a integração entre os dois problemas baseada em limites de ocupação volumétrica do veículo. Os testes computacionais foram realizados em três etapas: Primeiramente avaliou-se o desempenho da heurística para o problema do roteamento de veículos capacitados. Testes foram realizados com instâncias clássicas da literatura e comparados com outras abordagens existentes (exatas e heurísticas), produzindo resultados satisfatórios tanto em termos de eficácia, quanto de eficiência. O segundo estágio de estes avaliou o software de carregamento para instâncias referentes ao problema de carregamento de contêineres e o problema do Bin Packing tridimensional. A comparação com outras abordagens existentes aponta um desempenho satisfatório do software. O terceiro e último estágio foi feito sobre instâncias do 3L – CVRP e comparadas com outros trabalhos existentes, produzindo resultados superiores em termos de eficácia para algumas instâncias, dependendo das configurações de restrição de carregamento, com melhorias em termos de eficiência para a grande maioria das instâncias testadas.

Resumo não disponível

A detecção de dano estrutural é um assunto muito estudado em virtude do grau de responsabilidade envolvido na manutenção de certas estruturas por diversas décadas, tais como pontes, torres de transmissão de energia, ou mesmo em falhas mecânicas de componentes automotivos, navais, de aviação, etc. A identificação do dano em estruturas por meio de ensaios dinâmicos não destrutivos tem se tornado uma técnica atrativa, devido principalmente a redução de incertezas e queda nos preços dos equipamentos utilizados, tais como acelerômetros, placas de aquisição de sinais, computadores, etc. Simulated Annealing (Recozimento Simulado) é uma técnica baseada em algoritmos heurísticos utilizada para otimização (minimização ou maximização) de problemas de larga escala, sem necessidade de cálculos de gradientes, que contenham diversos ótimos locais, onde é necessário encontrar um ótimo global. No caso de detecção de danos, esta otimização pode ser usada para sintonizar o comportamento dinâmico de um modelo paramétrico com resultados experimentais modais, como por exemplo: freqüências naturais, amortecimento modal, modos, etc. Neste trabalho é avaliado o desempenho do emprego deste método na localização e quantificação de danos em estruturas simples. Alguns dos resultados foram comparados com uma outra técnica heurística de Algoritmos Genéticos. A avaliação das incertezas envolvidas na determinação dos parâmetros experimentais foi realizada de modo a se ter idéia da ordem de exatidão do sistema assim como limitações das previsões feitas por esta metodologia. Esta abordagem é de extrema importância, pois o sistema pode indicar falsos danos em virtude de falta de exatidão nas medições das freqüências naturais da estrutura estudada. Uma abordagem teórica nos casos da viga bi apoiada e engastada livre foi feita através da equação diferencial da viga. Esta abordagem demonstrou regiões onde certas freqüências não são alteradas independentemente da condição de dano. Esta é uma das maiores contribuições deste trabalho. O mesmo estudo foi feito de forma experimental, onde se verificou a confirmação dos lugares sugeridos pelos dois estudos anteriores, ou seja, determinadas freqüências não se alteram quando determinadas regiões da estrutura são danificadas. Concluiu-se que o método de simulated annealing tem eficiência equivalente aos algoritmos genéticos, pois em termos da eficiência em detectar corretamente danos, ele apresentou desempenho semelhante, o que foi comprovado pelas simulações numéricas e ensaios experimentais. As dificuldades de identificação de danos, como danos próximos as condições de contorno e danos menores de 10%, foram sentidos de forma parecida, sendo que para estes casos, o algoritmo não convergiu completamente. Os tempos de processamento em ambos os métodos de otimização foram similares, para todos os casos estudados. / The detection of structural damage has received an increasing interest on both academic research and industry application for several decades, including structures such as bridges, transmission lines towers, or even in automotive mechanical fault detection and naval and aviation components. The damage identification in structures by means of dynamic non-destructive tests became an attractive technique, since there was and increase in the measurement accuracy and cost decrease of devices used to perform this task, like accelerometers, data acquisition boards, computers, etc. Simulated Annealing is a technique that belongs to a class of the so called Heuristic Algorithms used in optimizations (maximizations or minimizations) of large scale problems. This technique does not use gradient evaluations and can be used with functions with several local optima, where it is desired to reach the global optimum. In damage detection, this technique can be used to tune the dynamic behavior of a parametric model with experimental modal results, such as: natural frequencies, modal damping, mode shapes, etc. In this work, the performance of this method in finding and quantificating damage in simple structures is evaluated. Some of the results were compared with another Heuristic technique: the Genetic Algorithm. The importance of uncertainties in the involved experimental parameters was investigated in order to estimate the system accuracy and limitations of the methodology. This approach is important, since the methodology could indicate false damages by virtue of lack of accuracy in the measurements. A theoretical approach for simple beams was accomplished by the differential equation of motion and a simple model for the crack. This study shows points where damage will not affect some frequencies, regardless of their extent. This is one of the main contributions of this work. The same study was carried experimentally, where there was a perfect agreement with the predicted sites for null interference suggested by the two previous studies, i.e., certain frequencies did not change when those sites where damaged. Finally it is concluded that the Simulated Annealing Technique has equivalent efficiency as the genetic algorithm, since the performance in detecting damage was similar, checked by the numerical simulations and experimental tests. The difficulties on damage identification lied in damage close to support conditions and damage about 10%, and for these cases, the algorithms did not converge completely. The processing times on both techniques used were similar, for all the studied cases.

Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2017-11-28T21:04:33Z No. of bitstreams: 1 2017_JonathasIohanathanFelipedeOliveira.pdf: 2996038 bytes, checksum: c184554edcaadf18f152b579776a5710 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-01-30T17:49:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_JonathasIohanathanFelipedeOliveira.pdf: 2996038 bytes, checksum: c184554edcaadf18f152b579776a5710 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-30T17:49:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_JonathasIohanathanFelipedeOliveira.pdf: 2996038 bytes, checksum: c184554edcaadf18f152b579776a5710 (MD5) Previous issue date: 2018-01-30 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). / A concepção estrutural é um processo em que o projetista deve decidir sobre a topologia de um sistema estrutural, materiais a serem utilizados, disposição dos elementos e suas dimensões. Em sua essência, este é um processo iterativo. Começa com uma escolha feita pelo projetista, com base em sua experiência e recomendações técnicas, e é continuamente alterado até que alguns critérios do projeto sejam alcançados, como os deslocamentos máximos permitidos e a capacidade de resistência. Em estruturas de concreto armado aporticadas, o posicionamento dos pilares é uma das escolhas que o projetista deve fazer. Este trabalho aplica técnicas de otimização, como algoritmos genéticos, para encontrar o melhor posicionamento de pilares em pórticos de concreto armado e fornecer alternativas de projeto. Ao alterar as dimensões dos elementos e as posições dos pilares, um algoritmo genético multiobjetivo é usado para minimizar o custo com concreto, reforço de aço e formas, e deslocamento máximo. Este trabalho difere dos outros na literatura no modo como os pilares são posicionados e sua aplicação em estruturas aporticadas de topologia não-regulares. / Structural design is a process in which the designer must decide on the topology of a structural system, materials to be used, arrangement of elements and their dimensions. In essence, this is an iterative process. It starts with a choice made by the designer, based on his experience and technical recommendations, and is continually altered until certain design criteria are met, such as maximum permissible displacements and strength. In reinforced concrete structures, the column’s positioning is one of the choices that the designer must make. The present dissertation applies optimization techniques, such a multiobjective genetic algorithm called NSGA-II, to find the best column layout in reinforced concrete frames and provide design alternatives. By changing element dimensions and column positions, a multiobjective genetic algorithm is used to minimize cost with concrete, steel reinforcement and formwork, maximum displacement, maximum absolute bending moment and maximum positive-negative extremes bending moment. This work differs from the others in the literature on the way columns are positioned and their application in nonregular topological framed structures. Finally, some example of applications are provided to test the proposed methodology.

O tema deste trabalho versa sobre a produção de anéis de centragem de alto-falantes de uma empresa de alto-falantes do Rio Grande do Sul. O objetivo geral é melhorar o processo de fabricação de anéis de centragem de alto-falantes.Como objetivo específico, quer-se conhecer melhor, através de estudos de Desdobramento da Função Qualidade (QFD), Projeto deExperimentos e Análise de Regressão, os parâmetros de processo que afetam a qualidade dos mesmos,e apontar soluções para amelhoria do processo, reduzindo refugos e retrabalhos. Em função dos resultados, foi elaborado um plano de ação demelhorias do processo, partindodas conclusões do experimento e visando-se melhorar a situaçãoatual do processo na empresa.Na apresntação dos resultados, testa-se o trabalho no intuito de melhorar o processo na empresa em questão.

Resumo: Este projeto de pesquisa tem como objetivo a concepção, implementação, solução e teste de um modelo de Pré-Despacho de Geração (PDG) para o ambiente de mercados de energia, que supra as deficiências dos modelos de PDG adotados no Brasil. Assim, a abordagem proposta deve introduzir novos aspectos de modelagem, tais como: i) a introdução de aspectos associados aos mercados de energia internamente ao modelo de PDG; ii) a representação das inter-relações entre os mercados pool e bilateral em um único modelo de PDG; iii) a discretização do problema em base horária, possibilitando, de fato, a implementação de um mercado de curtíssimo prazo; iv) a avaliação da função de custo de oportunidade como base para a inserção de objetivos associados à otimização da produção de energia hidráulica no mercado pool / Abstract: This research aims at the conception, implementation, solution and testing of the proposed Short term Generation Scheduling Model (PDG), specific for the energy market environment. This model focuses on the improvement in the dispatch model used by the Brazilian energy sector. The proposed approach introduces brand new modeling aspects, such as: i) the introduction of modeling aspects associated with energy markets into the PDG model; ii) the representation of the interrelation between pool and bilateral markets within a single optimization problem; iii) the discretization of the problem is introduced in an hourly basis aiming at the implementation of an effective short time energy market; iv) the evaluation of the opportunity costs function as a basis for insertion of objectives associated with optimization of hydraulic energy production in pool market / Orientador: Leonardo Nepomuceno / Coorientador: Paulo Sérgio da Silva / Banca: Takaaki Ohishi / Banca: Edmea Cassia Baptista / Mestre

Submitted by LEANDRO WILLIAN MARCUCCI null (leandro_marcucci@yahoo.com.br) on 2018-03-21T17:58:05Z No. of bitstreams: 1 dissertaçãoLeandro_biometria.pdf: 1333310 bytes, checksum: a7cd6ddde7f9931f4473a777868d85fe (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Pizzani null (luciana@btu.unesp.br) on 2018-03-22T14:54:21Z (GMT) No. of bitstreams: 1 marcucci_lw_me_bot.pdf: 1333310 bytes, checksum: a7cd6ddde7f9931f4473a777868d85fe (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-22T14:54:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 marcucci_lw_me_bot.pdf: 1333310 bytes, checksum: a7cd6ddde7f9931f4473a777868d85fe (MD5) Previous issue date: 2018-02-23 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / A busca por energia tem sido crescente na atualidade. Por outro lado, o processo de obtenção de energia por diversas fontes nem sempre compensa economicamente e ambientalmente. Assim, as fontes renováveis tem ganhado cada vez mais espaço na matriz energética. Neste contexto, os biodigestores tem assumido um papel importante, por serem uma fonte barata de energia e reduzirem os resíduos e dejetos gerados pelo setor agropecuário. Este trabalho visa propor um modelo de otimização para biodigestores do tipo batelada visando maximizar a produção de biogás e ao mesmo tempo minimizar o tempo de retenção hidráulica, restrito a um sistema dinâmico que descreve o processo de conversão da matéria orgânica em biogás, tendo a temperatura como variável do sistema. Para a resolução do modelo de otimização foi proposto o uso das metaheurísticas Algoritmo Genético e Algoritmo Memético, implementado o Método de Runge-Kutta de quarta ordem para resolução do sistema de equações diferenciais de primeira ordem e um ajuste de curva aos dados coletados que descrevem o crescimento bacteriano em função da temperatura. Foram investigadas algumas curvas que descrevem o crescimento microbiano a partir do ajuste das curvas Gaussiana, Fourier e Soma de Senos. Os resultados alcançados indicam que o ajuste de curve feito pela curva Gaussiana se mostrou mais eficaz e que ambos Algoritmos, Memético e Genético, produzem soluções satisfatórias e realísticas. Os experimentos computacionais realizados mostram que a metodologia proposta tem grande potencial como ferramenta de auxílio ao planejamento e operação dos biodigestores em batelada / The search for energy has been growing nowadays. On the other hand, the process of obtaining energy from various sources does not always economically and environmentally compensate. Thus, renountable sources have gained more and more space in the energy matrix. In this context, biodigestors have assumed an important role, as they are an inexpensive source of energy and reduce the waste and waste generated by the agricultural sector. This work aims to propose an optimization model for batch type biodigesters in order to maximize the production of biogas and at the same time minimize the hydrological retention time , restricted to a dynamical system that describes the process of conversion of organic matter into biogas, with temperature varying from the system. In order to solve the optimization model it was proposed the use of the metaheuristic Genetic Algorithm and Memory Algorithm, implemented the fourth Runge-Kutta Method order to solve the system of rst order di erential equations and a curve t to the collected data that describe bacterial growth as a function of temperature. Some curves describing the microbial growth were investigated by adjusting the Gaussian, Fourier and Sum of Sine curves. The achieved results indicate that the curve tting done by the Gaussian curve has proved to be more e cient and that both Algorithms, Memetic and Genetic, produce satisfactory and real solutions. isticas. The computational experiments carried out show that the proposed methodology has great potential as an aid tool for the planning and operation of batch biodigesters.