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Otimização via algoritmos genéticos de perfis U formados a frio submetidos à compressão utilizando o Método da Resistência Direta

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Otimização via algoritmos genéticos de perfis U formados a frio submetidos à compressão utilizando o Método da Resistência Direta

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Título Otimização via algoritmos genéticos de perfis U formados a frio submetidos à compressão utilizando o Método da Resistência Direta
Outro título Optimization, employing genetic algorithms, of cold-formed steel channel and lipped- channel columns under axial compression using the direct strenght method
Autor Grigoletti, Gladimir de Campos
Orientador Iturrioz, Ignacio
Data 2008
Nível Doutorado
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Escola de Engenharia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica.
Assunto Algoritmos geneticos
Estruturas (Engenharia) : Otimização
Estruturas metálicas : Perfis formados a frio
Otimização matemática
Resumo A utilização de perfis de aço formados a frio tem grande aplicação na atualidade, ora sendo empregados na construção civil convencional (prédios residenciais e industriais) ora em estruturas mecânicas, tais como estruturas de veículos (caminhões, ônibus, vagões, etc.). As atuais exigências econômicas fazem com que estes perfis tenham, cada vez mais, alto desempenho estrutural. Neste sentido propõe-se, na presente tese, explorar as possibilidades de otimização paramétrica da seção transversal de perfis U com e sem enrijecedores de borda formados a frio quando submetidos à compressão. As ferramentas utilizadas para cumprir tal objetivo são o Método das Faixas Finitas Restringidas (MFFr) para análise da estabilidade elástica e o Método da Resistência Direta (MRD) para determinação da resistência do perfil como uma alternativa ao Método das Larguras Efetivas. O MFFr é aqui utilizado por ser capaz de realizar a decomposição e a identificação modal. Incorpora-se a esta forma de análise uma metodologia de otimização baseada em algoritmos genéticos que se fundamenta no processo de seleção natural proposto por Charles Darwin. Exemplos considerando esta forma de trabalho mostram os ganhos que poderiam ser obtidos. Para verificar os resultados obtidos na otimização, um modelo em elementos finitos considerando a não-linearidade física e geométrica foi utilizado, o qual foi calibrado com resultados experimentais encontrados na literatura. Conclusões sobre a potencialidade da metodologia utilizada são finalmente apresentadas.
Abstract The use of cold-formed steel members has great application at the present time, such as in standard civil buildings (residential and industrial buildings) and in mechanical structures (structures of vehicles as trucks, bus, wagons, etc.). A high structural performance for profiles is a required economic demand in present days. In this sense, the present theory intends to explore the possibilities of parametric optimization of cold-formed steel channel and lipped channel members when submitted to compression. The tools used to accomplish such objective are the method of the Constrained Finite Strip method (cFSM) for analysis of the elastic stability and the Direct Strenght Method (DSM) for determination of the resistance of the profile as an alternative to the Effective Width Method. The constrained finite strip method (cFSM) is used because it is capable to accomplish the modal decomposition and identification. An optimization methodology based in genetic algorithms that is based in the process of natural selection proposed by Charles Darwin is incorporated in this form of analysis. Examples considering this methodology show the improvement that could be obtained. To verify the results obtained in the optimization, a model in finite elements considering the non-linearities, material and geometric, was used, which was calibrated with experimental results found in the literature. Conclusions about the potentiality of the used methodology are finally presented.
Tipo Tese
URI http://hdl.handle.net/10183/13948
Arquivos Descrição Formato
000657476.pdf (1.574Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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