Return to search

Otimização de pórticos planos de concreto armado utilizando ajuste de parâmetros e operadores do algoritmo génetico

SILVA, Silvana Maria Bastos Afonso da, também é conhecida em citações bibliográficas por: AFONSO, Silvana Maria Bastos / Submitted by Fernanda Rodrigues de Lima (fernanda.rlima@ufpe.br) on 2018-07-23T21:36:27Z
No. of bitstreams: 2
license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5)
DISSERTAÇÃO Gabriella Autran Gurgel Coêlho.pdf: 2482900 bytes, checksum: 2e08bb5da130cdc8f2a8b5a0f425f541 (MD5) / Approved for entry into archive by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-07-24T18:31:32Z (GMT) No. of bitstreams: 2
license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5)
DISSERTAÇÃO Gabriella Autran Gurgel Coêlho.pdf: 2482900 bytes, checksum: 2e08bb5da130cdc8f2a8b5a0f425f541 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-24T18:31:32Z (GMT). No. of bitstreams: 2
license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5)
DISSERTAÇÃO Gabriella Autran Gurgel Coêlho.pdf: 2482900 bytes, checksum: 2e08bb5da130cdc8f2a8b5a0f425f541 (MD5)
Previous issue date: 2017-02-23 / Muitas das aplicações da Engenharia requerem a solução de problemas de otimização na obtenção do projeto ótimo. Esses podem ser computacionalmente resolvidos por diversas estratégias de otimização, dentre as quais estão os Algoritmos Genéticos (GA). Devido à facilidade de programação, por não necessitar do cálculo de gradientes das funções e nem que estas sejam contínuas, além do bom desempenho para encontrar o ótimo global, essa técnica apresenta-se como uma potencial ferramenta para resolução de problemas de otimização. Esta será abordada neste trabalho através da análise dos seus parâmetros e operadores visto que a escolha adequada destes é fundamental para o uso eficiente do GA como otimizador e consiste em um dos obstáculos no emprego de tal método. Nesse trabalho, é apresentado um procedimento para ajuste off-line de parâmetros e operadores do GA utilizando a técnica meta-evolucionária, que consiste em aplicá-lo no nível da otimização de parâmetros do GA e do problema em si. Para validação da metodologia proposta e sua implementação computacional, realizada no MATLAB, testes foram conduzidos selecionando exemplos numéricos de diferentes complexidades e exemplos associados à análise estrutural de pórticos planos de concreto armado, todos disponíveis na literatura. No caso dos exemplos de pórticos planos, a função objetivo do problema é o custo total da estrutura, que inclui o custo do concreto, forma e aço. As variáveis de projeto são as seções transversais das vigas e pilares, diâmetros padrões para as barras da armação e número de barras. Os pórticos são dimensionados de forma a atender as especificações da NBR 6118:2014 e requisitos para obtenção de projetos exequíveis. Eles são submetidos à análise não-linear pelo Método dos Elementos Finitos (MEF), conduzida a cada iteração da otimização para atualização dos esforços na estrutura. Como o problema de pórticos envolve restrições diversas, é conduzido ainda o estudo de aplicação do Método de Penalização (APM) para lidar com estas no GA. Com aplicação do APM, o problema é interpretado como irrestrito, o que permite configurar outros parâmetros que não são possíveis quando as restrições são tratadas internamente pelo GA do MATLAB. Os resultados obtidos são satisfatórios e permitiram a obtenção de melhores respostas com o GA devidamente configurado pela ferramenta implementada, o que evidencia e ratifica a importância da configuração dos parâmetros e operadores do GA além de permitir o direcionamento de futuros trabalhos nessa linha de pesquisa. / Optimization techniques have been successfully employed to solve many practical engineering problems. Since such applications commonly present responses with multimodal characteristics, the selection of a global optimization technique as the strategy of choice in the solution process is often required. Genetic Algorithms (GAs) are a wellestablished, extensively used option with certain advantages: they are able to handle discontinuous functions, discrete and continuous variables, and can be conducted without gradient information. On the other hand, a significant obstacle to their employment is the time-consuming process to define the problem-dependent control parameters. The current work presents a procedure for configuring GA parameters and operators using a metalevel technique, thus GAs are shown to be suitable for both levels of the system optimization problem. To validate the studied approach and all necessary computational implementations using MATLAB benchmark side constraint problems with different complexities and reinforced concrete planes frames examples are the applications addressed by the study, all cases are available in literature. For the plane frames, the objective function involves the material and placement costs of concrete, reinforcement and formwork. The design variables are the dimensions of cross section of beams and columns which compose the frame, the standard reinforcement bar diameters and the numbers of bars. The frames are designed considering practical requirements in addition to relevant provisions and the requirements of NBR 6118:2014 to obtain allowable designs. These structural response quantities are computed for each frame design using the Finite Element Method (FEM). A non-linear analysis is performed via FEM each iteration of the optimization for obtaining the current load effects in the frame during the iterative process. Since such applications present many constraints, the adaptive penalty method (APM) is also employed here in order to form an ‘‘unconstrained problem’’ and allow the study of configuring other parameters since MATLAB restricts the change of some parameters configuration for situations of constrained problems in which the constraints are internally dealt by MATLAB´s GA. The results obtained from the design examples optimized are satisfactory and better than those achieved with the nonconfigured MATLAB GA. It clearly indicates the importance of configuring the GA parameters and can be used as a basis of studies for future works in this research line.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/25204
Date23 February 2017
CreatorsCOÊLHO, Gabriella Autran Gurgel
Contributorshttp://lattes.cnpq.br/3146063061089997, SILVA, Silvana Maria Bastos Afonso da, HOROWITZ, Bernardo
PublisherUniversidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Engenharia Civil, UFPE, Brasil
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE
Rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/embargoedAccess

Page generated in 0.1769 seconds