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Título: Localização ótima de apoios em estruturas do tipo viga utilizando o método dos algoritmos genéticos
Autor: Loureiro, Diógenes Patrício Mitange
Orientador: Loja, Maria Amélia Ramos
Silva, Tiago Alexandre Narciso da
Palavras-chave: Localização ótima de apoios em vigas
Optimal locations of supports on beams
Equações universais
Universal equations
Algoritmo genético
Genetic algorithm
Operadores genéticos
Genetic operators
Data de Defesa: Dez-2013
Editora: Instituto Superior de Engenharia de Lisboa
Citação: LOUREIRO, Diógenes Patrício Mitange - Localização ótima de apoios em estruturas do tipo viga utilizando o método dos algoritmos genéticos. Lisboa: Instituto Superior de Engenharia de Lisboa, 2013. Dissertação de mestrado.
Resumo: Este trabalho pretende determinar a melhor localização dos apoios de diferentes vigas, que permita minimizar a respetiva deformada transversal máxima. Para este efeito é utilizada a técnica dos algoritmos genéticos, em que a expressão da deformada transversal definida através das equações universais se constitui como função objetivo. Considerando como variáveis de projeto, as abcissas associadas às localizações dos apoios, esta função objetivo vai evoluindo ao longo do processo de otimização. Complementarmente é ainda realizado um estudo comparativo entre algumas variantes dos operadores genéticos de seleção, de cruzamento e mutação. A codificação deste método de otimização é feita com recurso a um programa de computação simbólica (Maple) e a sua aplicação é desenvolvida e exemplificada neste trabalho para diferentes casos de estudo.
Abstract: This study aims to determine the best location of the supports of different beams, which minimizes its maximum transverse deformed. To this effect is used the technique of genetic algorithms, in which the expression of the tranverse deformed defined by the universal equation is established as the objective function. Considering the design variables associated with the locations of the supports, this objective function evolves along the optimization process. Complementarily it´s also performed a comparative study between some variants of genetic operators of selection, crossover and mutation. The coding of this optimization method is done using a symbolic computation program (Maple) and their application is developed and exemplified in this work for different case studies.
Descrição: Dissertação de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica Ramo de Manutenção e Produção
Peer review: yes
URI: http://hdl.handle.net/10400.21/3179
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