OTIMIZAÇÃO NÃO DETERMINÍSTICA DE TRELIÇAS

Autores

  • Sylvia Regina Mesquita de Almeida Universidade Federal de Goiás http://orcid.org/0000-0002-9127-2743
  • Maurílio de Jesus Souza Universidade Federal de Goiás
  • Pedro Felipe Tavares do Amaral Universidade Federal de Goiás

DOI:

https://doi.org/10.5216/reec.v15i2.51693

Resumo

O presente trabalho tem como objetivo desenvolver um programa de otimização probabilística de treliças, por meio do uso de um algoritmo heurístico (Branch and Bound) e pela aplicação de técnica para determinação de probabilidade de falha de uma estrutura (Monte Carlo), programados por meio do MATLAB. Para minimização do volume estrutural, consideram-se como variáveis de projeto as áreas e inércias das seções transversais das barras. As restrições são de tensão máxima no material, flambagem de barras comprimidas e deslocamento de nós específicos da treliça. São implementados exemplos de otimização determinística de outros trabalhos, de modo a provar sua incompatibilidade quanto aos requisitos de confiabilidade. Os resultados obtidos demonstram que as soluções ótimas determinísticas são incompatíveis quanto a este requisito, e que as soluções ótimas probabilísticas são mais robustas, de modo a aumentar a confiabilidade do sistema.

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Biografia do Autor

Sylvia Regina Mesquita de Almeida, Universidade Federal de Goiás

Professora da Escola de Engenharia Civil e Ambiental desde 1994.

Maurílio de Jesus Souza, Universidade Federal de Goiás

Engenheiro Civil, formado pela Escola de Engenharia Civil e Ambiental da Universidade Federal de Goiás

Pedro Felipe Tavares do Amaral, Universidade Federal de Goiás

Engenheiro Civil, formado pela Escola de Engenharia Civil e Ambiental da Universidade Federal de Goiás

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Publicado

2019-09-17

Como Citar

ALMEIDA, S. R. M. de; SOUZA, M. de J.; TAVARES DO AMARAL, P. F. OTIMIZAÇÃO NÃO DETERMINÍSTICA DE TRELIÇAS. REEC - Revista Eletrônica de Engenharia Civil, Goiânia, v. 15, n. 2, p. 01–16, 2019. DOI: 10.5216/reec.v15i2.51693. Disponível em: https://revistas.ufg.br/reec/article/view/51693. Acesso em: 30 nov. 2022.