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Título: Otimização genética de vigas de paredes finas compósitas : uma abordagem fenomenológica
Autor(es): Souza, Gabriel Sales Candido
Orientador(es): Albuquerque, Éder Lima de
Coorientador(es): Colherinhas, Gino Bertollucci
Assunto: Compósitos
Vigas contínuas
Algoritmos genéticos
Data de apresentação: 5-Dez-2017
Data de publicação: 10-Abr-2018
Referência: SOUZA, Gabriel Sales Candido. Otimização genética de vigas de paredes finas compósitas: uma abordagem fenomenológica. 2017. xxiv, 125 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Mecânica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.
Resumo: Longarinas são os principais membros estruturais da asa de um avião. Elas devem ser capazes de suportar todos os esforços distribuídos ao longo da asa, alguns dos pesos concentrados da própria aeronave e outros carregamentos que porventura sejam transmitidos às mesmas. Considerando apenas carregamentos estáticos, utilizando o modelo desenvolvido para vigas de paredes finas compósitas de célula única e um critério de falha baseado em fenômenos físicos, uma otimização fundamentada em algorítmos evolutivos é proposta. Utilizando uma ferramenta de algorítmos genéticos, alguns parâmetros estruturais são avaliados para se atingir designs ótimos para a longarina de seção transversal circular e fechada. Restrições dimensionais e estruturais são consideradas visando uma função objetivo que minimize a massa da estrutura e maximize a rigidez do laminado. Comparam-se os resultados encontrados com aqueles obtidos anteriormente para a mesma estrutura em estudo e obtém-se redução de aproximadamente 33% em sua massa final.
Abstract: Spars are the main structural members of an aircraft wing. They should support all the distributed loads along it and some of the concentrated weights of the aircraft. Considering only static loads, using the structural mechanical modelling developed for single-cell thin-walled composite beams and a failure criteria based on physical phenomena, an evolutionary optimization is proposed. Using a Genetic Algorithm (GA) toolbox previously developed, some structural parameters are evaluated to reach optimal circular cross-section spar designs. Dimensional and structural project constraints are considered aiming a multi-objective fitness function that minimizes the spar weight and maximizes the laminate stiffness. We compare the achieved with previously obtained results for the same structure under study obtaining a mass reduction of approximately 33%.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2017.
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