Otimização de parametros de projeto de sistemas mecanicos atraves de algoritmo genetico multi-objetivos
Robeto Luiz Escobar
DISSERTAÇÃO
Português
(Broch.)
T/UNICAMP Es18o
[Optimization in design parameters of mechanical systems using multi-objective genetic algorithm]
Campinas, SP : [s.n.], 2007.
130p. : il.
Orientador: Katia Lucchesi Cavalca
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica
Resumo: Os sistemas mecânicos são projetados para desempenhar funções específicas, e por essa razão as suas funções devem ser medidas para garantir seu desempenho dentro de uma certa precisão ou tolerância. A grande complexidade em se projetar e analisar novos projetos é a inserção de novas...
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Resumo: Os sistemas mecânicos são projetados para desempenhar funções específicas, e por essa razão as suas funções devem ser medidas para garantir seu desempenho dentro de uma certa precisão ou tolerância. A grande complexidade em se projetar e analisar novos projetos é a inserção de novas tecnologias, que envolvem aspectos multidisciplinares. Assim, o desenvolvimento e melhoria de projetos e produtos colocam o engenheiro projetista frente às diversas fontes de variabilidade, como por exemplo, as propriedades dos materiais, condições operacionais e ambientais e incertezas nas suposições feitas sobre seu funcionamento. Em termos de modelagem matemática, as aproximações inerentes e hipóteses feitas durante a concepção do sistema, conduzem normalmente a diferentes respostas obtidas através de simulações e/ou medidas experimentais. Dessa forma, em uma fase anterior à modelagem matemática,durante a concepção do sistema ou produto, as aplicações de ferramentas estatísticas e métodos de otimização podem fornecer estimativas sobre faixas de valores ou valores ótimos para parâmetros significativos de projeto, dentro do espaço experimental estudado. Esse tipo de abordagem estatística teve sua fundamentação teórica durante as décadas de 20 e 30 por Fisher, com a aplicação da teoria estatística sob diversos aspectos, como por exemplo: testes de hipóteses, estimativa de parâmetros, seleção de modelos, planejamento experimental e, mais tarde, no controle e melhoria de processos e produtos. Assim, este trabalho propõe um procedimento de estudo e otimização, integrando a teoria de planejamento experimental, a metodologia da superfície de resposta e otimização multi-objetivos através de algoritmos genéticos, para se obter a otimização dos parâmetros de projeto de componentes mecânicos. Em específico, foram utilizados dados de um sistema rotor-mancal e o estudo implica em minimizar as amplitudes no domínio da freqüência. Outro objetivo deste trabalho, foi desenvolver um programa para otimização multi-objetivos através de algoritmos genéticos
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Abstract: The mechanical systems are designed to be applied to any specific situations, and in this waytheir features should be measured to guarantee confidence to the systems. Their development and analysis expose the designer to a series of unknown parameters from several sources such as material...
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Abstract: The mechanical systems are designed to be applied to any specific situations, and in this waytheir features should be measured to guarantee confidence to the systems. Their development and analysis expose the designer to a series of unknown parameters from several sources such as material properties, environmental and operational conditions. In terms of mathematical modeling, the inherent approximation and hypotheses made during system conception lead to different responses obtained by simulations and/or experimental measurements. So, in a previous phase of mathematical modeling, during the design analysis, the application of statistical tools and optimization methods is possible to estimate the values and/or ranges of the critical design parameters inside an experimental space. The connection between optimization and statistical data back at least to the early part of the 20th century and encompasses many aspects of applied and theoretical statistics, including hypothesis testing, parameter estimation, model selection, design of experiments and process and product control. So, this work proposes a link between theory of design of experiments, response surface methodology and multi-objective optimization using genetic algorithms, in order to optimize parameters for mechanical components. This study makes possible to verify the application of multi-objective optimization using genetic algorithms in design parameters and optimize them. A rotor-bearing system was used and amplitude in frequency domain was minimized. An experimental software for multi-objective optimization using genetic algorithm was developed.
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