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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/55529

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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorMOTTA, Renato de Siqueira-
dc.contributor.authorCASSIMIRO, Jonathan Justino Ápos-
dc.date.accessioned2024-03-21T11:07:39Z-
dc.date.available2024-03-21T11:07:39Z-
dc.date.issued2024-01-30-
dc.identifier.citationCASSIMIRO, Jonathan Justino Ápos. Análise de eficiência computacional de otimização robusta multiobjetiva baseada em confiabilidade aplicada a um pórtico plano de concreto armado. 2024. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/55529-
dc.description.abstractProjetos de estruturas de concreto utilizam métodos semi-probabilísticos, que incorporam coeficientes de segurança no tratamento das incertezas, majorando cargas e minorando resistências; enquanto os métodos probabilísticos quantificam a probabilidade de falha de uma estrutura ao lidar com as incertezas. Este estudo aplicou a Otimização baseada em Confiabilidade e a Otimização Robusta Multiobjetiva baseada em Confiabilidade a um pórtico plano de concreto armado. A análise comparativa entre os quatro métodos numéricos – Reliability Index Approach (RIA), Perfomance Mensure Approach (PMA), Single Loop Approach (SLA) e Sequential Optimization and Reliability Assessment (SORA) – envolveu critérios de desempenho como precisão, tempo de processamento, número de iterações e de avaliações de funções, e qualidade de distribuição de pontos de Pareto. A principal contribuição deste trabalho é a identificação do método mais eficiente para a otimização sob incertezas aplicado a um pórtico plano de concreto armado. A otimização foi realizada via Sequential Quadratic Programming (SQP), disponível na biblioteca Scipy (SCIPY, 2023). A análise de confiabilidade, por sua vez, foi executada via First-Order Reliability Method (FORM), disponível no pacote Pystra (HACK; CAPRANI, 2022) apenas para os métodos RIA e PMA; enquanto foi implementado uma rotina tradicional para os métodos SLA e SORA. Ademais, a análise estrutural foi realizada via Método dos Elementos Finitos (MEF), disponível no pacote CasPy (ALVES, 2018). Por fim, a fronteira de Pareto foi elaborada via as técnicas Weighted Sum (WS) e Normal-Boundary Intersection (NBI). O desempenho dos algoritmos foi avaliado em cinco exemplos: 1. Função estado limite não linear, 2. Múltiplas funções estados-limite, 3. Pilar curto (Short Column), 4. Caixa de engrenagens (Gear Box) e 5. Pórtico Plano de Concreto Armado 3B3S. Com base na análise de eficiência computacional, conclui-se que SORA e SLA são os mais eficientes, principalmente pelo desempenho superior no tempo de processamento e no número de avaliações de funções estado limite; SLA apresentou maior eficiência na Otimização baseada em Confiabilidade, enquanto o SORA se sobressaiu na Otimização Robusta Multiobjetiva baseada em Confiabilidade. Os métodos RIA e PMA apresentaram melhores curvas de projetos viáveis.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccess*
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectEngenharia civilpt_BR
dc.subjectOtimização baseada em confiabilidadept_BR
dc.subjectOtimização robusta multiobjetivapt_BR
dc.subjectPórticos de concreto armadopt_BR
dc.subjectEficiência computacionalpt_BR
dc.subjectPythonpt_BR
dc.titleAnálise de eficiência computacional de otimização robusta multiobjetiva baseada em confiabilidade aplicada a um pórtico plano de concreto armadopt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.contributor.advisor-coSILVA, Silvana Maria Bastos Afonso da-
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/5995629394007484pt_BR
dc.publisher.initialsUFPEpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/3244489374228723pt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pos Graduacao em Engenharia Civilpt_BR
dc.description.abstractxConcrete structure designs often employ semi-probabilistic methods, incorporating safety factors to compensate for uncertainties by increasing loads and decreasing resistances. Conversely, probabilistic methods quantify the probability of failure when dealing with uncertainties. This study applied Reliability-Based Design Optimization (RBDO) and Robust Reliability-Based Multi-objective Design Optimization (RBRMDO) to a reinforced concrete plane frame. The comparative analysis among four numerical methods – Reliability Index Approach (RIA), Performance Measure Approach (PMA), Single Loop Approach (SLA), and Sequential Optimization and Reliability Assessment (SORA) – considered performance criteria such as accuracy, processing time, number of iterations and function evaluations, and the quality of Pareto points distribution. The primary contribution of this work lies in identifying the most efficient method for optimization under uncertainties applied to a reinforced concrete flat frame. Optimization was performed using sequential quadratic programming (SQP), available in the Scipy library (SCIPY, 2023). Reliability analysis was conducted using the First-Order Reliability Method (FORM), available in the Pystra package (HACK; CAPRANI, 2022) for RIA and PMA methods, with a traditional routine implemented for SLA and SORA methods. Additionally, structural analysis was carried out using the Finite Element Method (FEM), available in the CasPy package (ALVES, 2018). Finally, the Pareto frontier was constructed using the Weighted Sum (WS) and Normal- Boundary Intersection (NBI) techniques. The algorithm performance was evaluated in four examples: 1. Nonlinear limit state function, 2. Multiple limit state functions, 3. Short column, 4. Gear Box and 5. Reinforced Concrete Frame 3B3S. Based on computational efficiency analysis, it is concluded that SORA and SLA are the most efficient, mainly due to their superior performance in processing time and the number of limit state function evaluations. SLA exhibited greater efficiency in Reliability-Based Optimization, while SORA excelled in Robust Multi-objective Reliability-Based Optimization. RIA and PMA methods showcased better viable project curves.pt_BR
dc.contributor.advisor-coLatteshttp://lattes.cnpq.br/3146063061089997pt_BR
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