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Previous issue date: 2016-09-16 / A estratégia de dividir para conquistar é comum a diversos ramos de atuação, indo
do projeto de algoritmos à politica e sociologia. Em engenharia, é utilizada, dentre
outras aplicações, para auxiliar na resolução de problemas de criação de um projeto
(general desing problems) ou de um projeto ótimo (optimal design problems) de sistemas
grandes, complexos ou multidisciplinares. O presente, trabalho apresenta um método para
divisão, decomposição destes problemas em sub-problemas menores a partir de informação
apenas do seu modelo (model-based decomposition). Onde a extração dos padrões de
relação entre as variáveis, funções, simulações e demais elementos do modelo é realizada
através de algoritmos de aprendizado não supervisionado em duas etapas. Primeiramente,
o espaço dimensional é reduzido a fim de ressaltar as relações mais significativas, e
em seguida utiliza-se a técnica de detecção de comunidade oriunda da área de redes
complexas ou técnicas de agrupamento para identificação dos sub-problemas. Por fim,
o método é aplicado a problemas de otimização de projeto encontrados na literatura
de engenharia estrutural e mecânica. Os sub-problemas obtidos são avaliados segundo
critérios comparativos e qualitativos. / The divide and conquer strategy is common to many fields of activity, ranging from
the algorithms design to politics and sociology. In engineering, it is used, among other
applications, to assist in solving general design problems or optimal design problems
of large, complex or multidisciplinary systems. The present work presents a method
for splitting, decomposition of these problems into smaller sub-problems using only
information from its model (model-based decomposition). Where the pattern extraction
of relationships between variables, functions, simulations and other model elements is
performed using unsupervised learning algorithms in two steps. First, the dimensional
space is reduced in order to highlight the most significant relationships, and then we use
the community detection technique coming from complex networks area and clustering
techniques to identify the sub-problems. Finally, the method is applied to design
optimization problems encountered in structural and mechanical engineering literature.
The obtained sub-problems are evaluated against comparative and qualitative criteria.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/3564 |
| Date | 16 September 2016 |
| Creators | Cardoso, Alexandre Cançado |
| Contributors | Borges, Carlos Cristiano Hasenclever, Fonseca Neto, Raul, Fonseca, Leonardo Goliatt da, Vieira, Vinícius da Fonseca |
| Publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional, UFJF, Brasil, ICE – Instituto de Ciências Exatas |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFJF, instname:Universidade Federal de Juiz de Fora, instacron:UFJF |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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