Estudo avaliativo de algoritmos genéticos aplicados a problemas de identificação em Elastodinâmica
Evaluative study of genetic algorithms applied to identification problems in Elastodynamics
| dc.contributor | Cunha, Jesiel | |
| dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/4774280773806061 | |
| dc.contributor | Rade, Domingos Alves | |
| dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/3356131637634546 | |
| dc.contributor | Ribeiro, Carlos Roberto | |
| dc.contributor | Pederiva, Robson | |
| dc.creator | Silva, Luciano Afonso da | |
| dc.date | 2020-03-05T19:18:22Z | |
| dc.date | 2020-03-05T19:18:22Z | |
| dc.date | 1999 | |
| dc.date.accessioned | 2023-09-28T20:52:20Z | |
| dc.date.available | 2023-09-28T20:52:20Z | |
| dc.identifier | SILVA, Luciano Afonso da. Estudo avaliativo de algoritmos genéticos aplicados a problemas de identificação em Elastodinâmica. 1999. 131 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019. Disponível em: http://doi.org/10.14393/ufu.di.1999.13 | |
| dc.identifier | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/28906 | |
| dc.identifier | http://doi.org/10.14393/ufu.di.1999.13 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9059866 | |
| dc.description | The objective of this work is to perform an assessment study of a optimization methodology, know as genetic algorithms, when applied to some parameter Identification problem in elastodynamics. These algorithms are based on natural selection principies, created by Darwin, and unlike the classical algorithms, which seek the solution of the problem starting from a single point of the search space, the genetic algorithms operate simultaneously with a great number of points. Thus, the chances that the global minimum of the objective function is reached are increased. The parameter Identification problems are formulated as optimization problems where the objective functions represent the differences between the experimentally observed dynamic behavior and the previsions of the analytical models. The basis of genetic algorithms and also a brief comparative study to classical methods of optimization are presented, where robustness to noise and the presence of local minima is evaluated. The main focus is given to the following inverse problems: finite element model adjustment, evaluation of structural damage, and Identification of physical parameters - mass, stiffness and damping - of linear and non-linear support elements. Several numerical applications are presented. The first deals with the problem of model adjustment, and the objective is the location and extension of modeling errors. These errors are treated as stiffness variations, and their assessment is made by comparing the eigenvalues and eigenvectors of the structure with and without modeling errors. This methodology is applied to numerically simulated Systems and also to a simple structure, tested in laboratory. For the Identification of support parameters, two methodologies are used: in the first one, linear and non-linear support parameters are identified from the time-domain responses. In the second one, the parameters are identified considering a sub-structure coupling technique using frequency response functions. Applications to numerically simulated structures are performed. Based on numerical simulation examples, the genetic algorithms are appraised in terms of accuracy of the obtained Solutions and robustness to random noise present in the used data. | |
| dc.description | Dissertação (Mestrado) | |
| dc.description | Este trabalho tem como objetivo o estudo avaliativo de uma metodologia computacional de otimização, denominada algoritmos genéticos, quando aplicada a alguns problemas de identificação paramétrica, no domínio da elastodinâmica. Tais algoritmos são baseados nas idéias de seleção natural, criadas por Darwin, e ao contrário dos algoritmos clássicos, que procuram a solução do problema a partir de um único ponto do espaço de busca, os algoritmos genéticos operam simultaneamente com um grande número de pontos. Desta forma são aumentadas as chances de que o mínimo global da função objetivo seja atingido. Os problemas analisados são formulados como problemas de otimização em que as funções objetivo representam as diferenças entre o comportamento dinâmico observado experimentalmente e aquele previsto pelos modelos analíticos. Num capítulo introdutório são apresentados os fundamentos dos algoritmos genéticos e também um breve estudo comparativo com os métodos clássicos de otimização, onde critérios de robustez com relação à multimodalidade e à presença de ruído são avaliados. O enfoque principal é dado aos seguintes problemas inversos: ajuste de modelos de elementos finitos, avaliação de danos estruturais e identificação de parâmetros físicos — inércia, rigidez e amortecimento — de elementos de suporte lineares e não lineares. Diversas aplicações numéricas são realizadas. A primeira trata do problema de ajuste de modelos, tendo como objetivo a localização e quantificação de erros de modelagem ou falhas estruturais. Estes erros são tratados como reduções na rigidez, e sua determinação é feita a partir da confrontação dos autovalores e autovetores das estruturas com erro e sem erro. Esta metodologia é aplicada a sistemas simulados numericamente e a uma estrutura simples ensaiada em laboratório. A identificação de parâmetros físicos de suportes é abordada com dois enfoques: no primeiro, são determinados parâmetros de suportes lineares e nao lineares a partir das respostas dinâmicas temporais. Na segunda abordagem, os parâmetros são identificados considerando uma técnica de acoplamento de sub-estruturas usando funções resposta em freqüência. Aplicações são feitas a estruturas simuladas numericamente. Com base nos resultados obtidos, a avaliação do desempenho dos algoritmos genéticos é feita em termos da precisão das soluções e da robustez em relação a ruídos aleatórios presentes nos dados utilizados. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Uberlândia | |
| dc.publisher | Brasil | |
| dc.publisher | Programa de Pós-graduação em Engenharia Mecânica | |
| dc.rights | Acesso Aberto | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | |
| dc.subject | Algoritmos genéticos | |
| dc.subject | Ajuste de modelos | |
| dc.subject | Elementos de suporte | |
| dc.subject | Acoplamento de sub-estruturas | |
| dc.subject | Problemas inversos | |
| dc.subject | Genetic algorithms | |
| dc.subject | Parametric identification | |
| dc.subject | Inverse problems | |
| dc.subject | Model updating | |
| dc.subject | Sub- structure coupling | |
| dc.subject | Supporting elements | |
| dc.subject | CNPQ::ENGENHARIAS | |
| dc.title | Estudo avaliativo de algoritmos genéticos aplicados a problemas de identificação em Elastodinâmica | |
| dc.title | Evaluative study of genetic algorithms applied to identification problems in Elastodynamics | |
| dc.type | Dissertação |