OTIMIZAÇÃO DE RISERS COMPÓSITOS UTILIZANDO ALGORITMOS BIOINSPIRADOS
| Autor: | Maia, Marina Alves, Parente Junior, Evandro |
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| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2017 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia; Vol. 2 No. 25 (2016): UNDERGRADUATE POSTER SESSION (I); 185-194 Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia; v. 2 n. 25 (2016): UNDERGRADUATE POSTER SESSION (I); 185-194 Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia Universidade de Brasília (UnB) instacron:UNB Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia; v. 2 n. 26 (2016): UNDERGRADUATE POSTER SESSION (II); 01-04 Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) Universidade Federal do Ceará (UFC) instacron:UFC |
| ISSN: | 2447-6102 |
| Popis: | Este trabalho apresenta uma metodologia para otimização de risers de materialcompósito em configuração de catenária livre, visando a redução do custo de fabricaçãoatravés da minimização da quantidade de material compósito utilizado. As variáveis deprojeto são o número de lâminas, a orientação e a espessura de cada uma delas, estandolimitadas a valores discretos. O modelo inclui restrições de resistência e estabilidade doriser. Devido ao uso de variáveis discretas, a otimização é feita utilizando dois tipos dealgoritmos bioinspirados: os Algoritmos Genéticos (AG) e a Otimização por Nuvem dePartículas (PSO). A formulação utiliza uma metodologia de análise global-local, sendo um odelo de cabo inextensível utilizado na análise global e a Teoria Clássica da Laminação(TCL) utilizada na análise local. Foram investigadas alternativas de projeto considerado aspropriedades do material compósito no estado não degradado e no estado degradado. Osresultados obtidos pelos dois algortimos convergiram e foram coerentes com o esperado: a espessura da parede do riser é maior quando se considera o efeito da corrente. Aspropriedades (degradadas ou não degradadas) do material compósito, entretanto, nãoinfluenciaram na espessura final otimizada. Destaca-se, por fim, o desempenho do PSO, queatingiu convergência mais rápido junto à melhores taxas de sucesso em comparação aos AG. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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