| dc.contributor | BONO, Giuliana Furtado Franca | |
| dc.contributor | BONO, Gustavo | |
| dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/9123283571732911 | |
| dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/5299242696442482 | |
| dc.creator | BEZERRA, Lays Aguiar | |
| dc.date | 2019-03-27T21:23:45Z | |
| dc.date | 2019-03-27T21:23:45Z | |
| dc.date | 2017-08-11 | |
| dc.date.accessioned | 2022-10-06T16:11:33Z | |
| dc.date.available | 2022-10-06T16:11:33Z | |
| dc.identifier | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/29897 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/3982184 | |
| dc.description | A escassez de recursos naturais em adição ao constante crescimento de sua demanda tem impulsionado a comunidade científica a buscar por novas tecnologias que viabilizem uma solução eficiente na aplicação dos produtos que de tais recursos são produzidos. Dentre essas tecnologias, com destaque, tem-se a otimização, que vem sendo adotada com êxito em diversas áreas. Optou-se no presente trabalho pela utilização de uma técnica computacional de otimização probabilística chamada Algoritmo Genético (AG), que foi implementada no software MATLAB através de um toolbox específico. O algoritmo foi aplicado na otimização do custo de vigas de concreto armado, biapoiadas e engastadas-livres, submetidas à flexão simples, cujas variáveis otimizadas foram a altura útil e a base da seção, a área de aço longitudinal comprimida e tracionada e a quantidade de estribos ao longo da viga. Ao todo, três análises foram feitas: a relação entre o custo da viga e as variáveis otimizadas quando variados os comprimentos das vigas e a resistência característica do concreto, a relação do custo entre vigas com armadura simples e dupla, e a relação do custo entre vigas considerando e desconsiderando o estado limite de deformações excessivas. Além disso, para garantir que as variáveis escolhidas no processo de otimização fossem aquelas com maior relevância no custo final, foi usada uma técnica probabilística chamada Design Of Experiment (DOE), que verifica o grau de influência de cada variável na função objetivo. | |
| dc.description | CAPES | |
| dc.description | The scarcity of natural resources in addition to the constant growth of its demand has driven a scientific community to search for new technologies that enable an efficient solution in the application of the products of such resources are produced. Among these Technologies the optimization has been successfully adopted in several areas. For the accomplishment of the present work it was chosen a computational technique of probabilistic optimization called Genetic Algorithm (GA) that was implemented in MATLAB software through a specific toolbox. The algorithm was applied in the optimization of the cost of reinforced concrete beams (biapoided and cantilever) subjected to symmetrical bending, whose optimized variables were the useful height and the base of the section, the area of compressed and tensile longitudinal steel and the number of stirrups along the beam. Three analyzes were made: the relation between the cost of the beam and the optimized variables when varying the lengths of the beams and the characteristic resistance of the concrete, the cost ratio between beams with single and double reinforcement, and the relation between the cost of beams considering and disregarding the limit state of excessive deformations. In addition, to ensure that the variables chosen in the optimization process are those with the greatest relevance in the final cost, a probabilistic technique called Design Of Experiment (DOE) was used, which verifies the degree of influence of each variable on the objective function. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Pernambuco | |
| dc.publisher | UFPE | |
| dc.publisher | Brasil | |
| dc.publisher | Programa de Pos Graduacao em Engenharia Civil e Ambiental | |
| dc.rights | openAccess | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | |
| dc.subject | Concreto armado | |
| dc.subject | Vigas | |
| dc.subject | Otimização estrutural (Brasil) | |
| dc.subject | Algorítmos genéticos | |
| dc.title | Emprego de algoritmos genéticos para otimização de vigas de concreto armado | |
| dc.type | masterThesis | |
