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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/48094

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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorBONO, Giuliana Furtado Franca-
dc.contributor.authorSILVA JUNIOR, Geovane Sercundes da-
dc.date.accessioned2022-12-06T11:26:23Z-
dc.date.available2022-12-06T11:26:23Z-
dc.date.issued2022-10-06-
dc.identifier.citationSILVA JUNIOR, Geovane Sercundes da. Otimização de pórticos planos de concreto armado utilizando algoritmo genético. 2022. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil e Ambiental) – Universidade Federal de Pernambuco, Caruru, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/48094-
dc.description.abstractDiante da preocupação de desenvolver o setor da construção civil de forma sustentável e econômica, existe a necessidade de buscar alternativas estruturais que permitam a redução do consumo de concreto, madeira e aço. A otimização pode ser utilizada como ferramenta de auxílio ao projetista nas tomadas de decisões, desde a definição do pré-dimensionamento dos elementos estruturais até a etapa final de dimensionamento. Nesse contexto, este trabalho teve como objetivo principal desenvolver e implementar um programa computacional no ambiente MATLAB para realizar o dimensionamento ótimo de pórticos planos de concreto armado, atendendo aos critérios impostos na NBR 6118 (ABNT, 2014), por meio de Algoritmos Genéticos (AG) cuja função objetivo é o custo total dos materiais da estrutura (concreto, fôrmas e aço). Foram desenvolvidos algoritmos capazes de otimizar pilares e vigas tanto de forma isolada como integradas a um pórtico plano composto por um vão e vários níveis (pavimentos). A implementação foi feita utilizando o toolbox de Algoritmos Genéticos (AG) do MATLAB, considerando como variáveis de projeto as dimensões das seções transversais (base e altura) dos pilares e vigas, e a resistência característica à compressão do concreto (fck) dos elementos estruturais. Foram utilizadas variáveis discretas para as dimensões das seções transversais e para o fck, com variação de 5MPa em um intervalo de valores de 20 a 50 MPa. Realizou-se um estudo paramétrico, para analisar o comportamento das variáveis de projeto e custo dos materiais dos elementos estruturais otimizados em diferentes situações de projeto. Para analisar a influência das variáveis de projeto consideradas no processo de otimização, foi feito um estudo estatístico através do método Design of Experiments (DOE). Com base na análise dos dados, pode-se concluir que as ferramentas de otimização permitem a obtenção de soluções mais econômicas. O método dos Algoritmos Genéticos apresentou um bom desempenho na otimização e pode-se destacar a facilidade de implementação, a flexibilidade em tratar problemas com diversas restrições, funcionando como uma ferramenta que auxilia o engenheiro em suas tomadas de decisões. Esta pesquisa resultou em um programa funcional que permite o dimensionamento tradicional e/ou dimensionamento ótimo de vigas, pilares e pórticos planos, podendo ser utilizado para contribuir na tomada de decisões em projetos estruturais, assim como servir de base para outros estudos acadêmicos. Contribuiu para o avanço na área de otimização estrutural, determinando o comportamento das variáveis de projeto. Concluiu-se que o fck exerce uma grande influência no custo total dos pilares, assim como a altura das vigas exerce no custo total das vigas. Também se observou que as fôrmas e o material aço apresentam os maiores índices de custo nos elementos estruturais, sendo vigas o tipo de elemento estrutural que apresentou o maior custo nos pórticos planos otimizados.pt_BR
dc.description.sponsorshipFACEPEpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectAlgoritmos genéticospt_BR
dc.subjectConcreto armadopt_BR
dc.subjectOtimização estruturalpt_BR
dc.subjectPórticospt_BR
dc.titleOtimização de pórticos planos de concreto armado utilizando algoritmo genéticopt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttps://lattes.cnpq.br/2767389691125653pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/5299242696442482pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Engenharia Civil e Ambientalpt_BR
dc.description.abstractxFaced with the concern to develop the civil construction sector in a sustainable and economical way, there is a need to seek structural alternatives that allow the reduction of the consumption of concrete, wood and steel. Optimization can be used as a tool to help the designer in decision making, from the definition of the pre-dimensioning of the structural elements to the final stage of dimensioning. In this context, the main objective of this work was to develop and implement a computational program in the MATLAB environment to perform the optimal design of flat reinforced concrete frames, meeting the criteria imposed by NBR 6118 (ABNT, 2014), through Genetic Algorithms (GA) whose objective function is the total cost of the structure's materials (concrete, formwork and steel). Algorithms were developed capable of optimizing columns and beams both in isolation and integrated into a flat frame composed of a span and several levels (floors). The implementation was carried out using MATLAB's Genetic Algorithms (GA) toolbox, considering as design variables the dimensions of the cross-sections (base and height) of the columns and beams, and the characteristic compressive strength of concrete (fck) of the structural elements. Discrete variables were used for the dimensions of the cross sections and for the fck, with a variation of 5MPa in a range of values from 20 to 50 MPa. A parametric study was carried out to analyze the behavior of design variables and material cost of optimized structural elements in different design situations. To analyze the influence of the design variables considered in the optimization process, a statistical study was carried out using the Design of Experiments (DOE) method. Based on the data analysis, it can be concluded that the optimization tools allow obtaining more economical solutions. The Genetic Algorithms method presented a good performance in the optimization and it can be highlighted the ease of implementation, the flexibility in dealing with problems with different restrictions, functioning as a tool that helps the engineer in his decision making. This research resulted in a functional program that allows the traditional design and/or optimal design of beams, columns and flat frames, which can be used to help decision-making in real structural projects, as well as serving as a basis for other studies. Contributed to the advancement in the area of structural optimization, determining the behavior of the design variables and concluding that the fck exerts a great influence on the total cost of the columns, as well as the height of the beams on the total cost of the beams. It was also concluded that the shapes and steels present the highest cost indexes in the structural elements, the beams being the element with the highest cost in optimized flat frames.pt_BR
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