Otimização de pórticos planos de concreto armado utilizando ajuste de parâmetros do Algoritmo Genético
Gabriella Autran Gurgel Coêlho1; Silvana Maria Bastos Afonso da Silva1; Bernardo Horowitz1
1 Universidade Federal de Pernambuco
doi:10.20906/CPS/CILAMCE2017-0571
Resumo
Muitas das aplicações da Engenharia requerem a solução de problemas de otimização na obtenção do projeto ótimo. Esses podem ser computacionalmente resolvidos por diversas estratégias de otimização, dentre as quais estão os Algoritmos Genéticos (GA). Estes utilizam conceitos da genética em populações para guiar a busca, simulando a seleção natural que conduz a evolução biológica ao fim. Dentre as principais vantagens do GA se destaca: (a) facilidade de programação; (b) não precisam do cálculo de gradientes; (c) funções não precisam ser continuas nem diferenciáveis. Entretanto a escolha adequada destes é fundamental para o uso eficiente do GA como otimizador e consiste em um dos obstáculos no emprego de tal método. Nesse trabalho, é apresentado um procedimento para ajuste off-line de parâmetros e operadores do GA utilizando a técnica meta-evolucionária, que consiste em aplicá-lo no nível da otimização de parâmetros do GA e do problema em si. Para validação da metodologia proposta e sua implementação computacional, realizada no MATLAB, neste trabalho é apresentado um exemplo associado à análise estrutural de pórtico plano de concreto armado, disponível na literatura. A função objetivo do problema é o custo total da estrutura, que inclui o custo do concreto, forma e aço. As variáveis de projeto são as seções transversais das vigas e pilares, diâmetros padrões para as barras da armação e número de barras. O pórtico é dimensionado de forma a atender as especificações da NBR 6118:2014 e requisitos para obtenção de projetos exequíveis, e é submetido à análise não-linear pelo Método dos Elementos Finitos (MEF), conduzida a cada iteração da otimização para atualização dos esforços na estrutura. Os resultados obtidos são satisfatórios e permitiram a obtenção de melhores respostas com o GA devidamente configurado pela ferramenta implementada, o que evidencia e ratifica a importância da configuração dos parâmetros e operadores do GA além de permitir o direcionamento de futuros trabalhos nessa linha de pesquisa.
Palavras-chave: Otimização; Algoritmo genético; Pórticos planos