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Otimização topológica aplicada ao projeto de estruturas tradicionais e estruturas com gradação funcional sujeitas a restrição de tensão.; Topology optimization applied to the design of traditional structures and functionally graded structures subjected to stress constraint.

Stump, Fernando Viegas
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 18/05/2006 PT
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37.762688%
Este trabalho apresenta a aplicação do Método de Otimização Topológica (MOT) considerando restrição de tensão mecânica em dois problemas de Engenharia: o projeto de estruturas mecânicas sujeitas a restrição de tensão e o projeto da distribuição de material em estruturas constituídas por Materiais com Gradação Funcional (MsGF). O MOT é um método numérico capaz de fornecer de forma automática o leiaute básico de uma estrutura mecânica para que esta atenda a um dado requisito de projeto, como o limite sobre a máxima tensão mecânica no componente. Os MsGF são materiais cujas propriedades variam gradualmente com a posição. Este gradiente de propriedades é obtido através da variação contínua da microestrutura formada por dois materiais diferentes. Neste trabalho o MOT foi implementado utilizando o modelo de material Solid Isotropic Microstructure with Penalization (SIMP) e o campo de densidades foi parametrizado utilizando a abordagem Aproximação Contínua da Distribuição de Material (ACDM). O modelo de material e utilizado em conjunto com um localizador de tensões, de modo a representar as tensões nas regiões com densidade intermediária. O projeto de estruturas tradicionais através do MOT possui dois problemas centrais aqui tratados: o fenômeno das topologias singulares...

Uma arquitetura neuro-genética para otimização não-linear restrita; Neuro-genetic architecture for constrained nonlinear optimization

Bertoni, Fabiana Cristina
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 15/10/2007 PT
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38.72156%
Os sistemas baseados em redes neurais artificiais e algoritmos genéticos oferecem um método alternativo para solucionar problemas relacionados à otimização de sistemas. Os algoritmos genéticos devem a sua popularidade à possibilidade de percorrer espaços de busca não-lineares e extensos. As redes neurais artificiais possuem altas taxas de processamento por utilizarem um número elevado de elementos processadores simples com alta conectividade entre si. Redes neurais com conexões realimentadas fornecem um modelo computacional capaz de resolver vários tipos de problemas de otimização, os quais consistem, geralmente, da otimização de uma função objetivo que pode estar sujeita ou não a um conjunto de restrições. Esta tese apresenta uma abordagem inovadora para resolver problemas de otimização não-linear restrita utilizando uma arquitetura neuro-genética. Mais especificamente, uma rede neural de Hopfield modificada é associada a um algoritmo genético visando garantir a convergência da rede em direção aos pontos de equilíbrio factíveis que representam as soluções para o problema de otimização não-linear restrita.; Systems based on artificial neural networks and genetic algorithms are an alternative method for solving systems optimization problems. The genetic algorithms must its popularity to make possible cover nonlinear and extensive search spaces. Artificial neural networks have high processing rates due to the use of a massive number of simple processing elements and the high degree of connectivity between these elements. Neural networks with feedback connections provide a computing model capable of solving a large class of optimization problems...

Modelagem e otimização de sistemas de eletrodiálise.; Modeling and optimization of multistage electrodialysis systems for water desalination.

Niño Vargas, Adriana Katerine
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 08/09/2010 PT
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47.64574%
Este estudo apresenta um modelo matemático fenomenológico para um sistema convencional de Eletrodiálise (ED) para dessalinização de água, com operação contínua em estágios. O modelo, elaborado a partir de balanços materiais em cada compartimento de um estágio genérico, foi aplicado para separação dos seguintes sais em solução aquosa: NaCl, KCl, Na2SO4 e MgCl2. A restrição operacional de sistemas de ED devida à densidade de corrente limite é particular para cada sistema e depende da configuração geométrica do equipamento, características das membranas seletivas e das propriedades do soluto. Para sua determinação, foram realizados experimentos em uma unidade de ED em escala laboratório, construída no Departamento de Engenharia Química da EPUSP. Essa unidade experimental foi utilizada para validação do modelo. A sensibilidade do modelo foi analisada para diferentes solutos em relação às seguintes variáveis: resistência elétrica da membrana, temperatura, vazão do fluido na célula, espessura da célula e concentração da alimentação, visando estabelecer seu efeito nos custos totais do sistema. O modelo foi aplicado em simulações para sistemas de ED operando em diferentes configurações: em contracorrente...

Otimização dinâmica e controle na extração de recursos florestais; Dynamic optimization and control for forest timber harvesting

Pimentel, Carlos Eduardo Hirth
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 23/09/2014 PT
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37.762688%
Este trabalho aborda um método de otimização dinâmica baseado em modelos bioeconômicos estabelecidos na teoria do controle ótimo, que visa modelar o resultado econômico-financeiro relacionado à atividade de extração dos recursos naturais, de modo que a otimização do resultado financeiro seja controlada por uma extração sustentável desse recurso. Mais especificamente, consideramos a exploração de madeira florestal restrita a uma série de vínculos econômicos e operacionais, bem como à dinâmica de crescimento natural da floresta. Avaliando o uso efetivo dessa metodologia aplicada ao planejamento das concessões florestais e procurando contribuir com o debate a respeito da viabilidade da forma de gestão florestal baseada em concessões florestais no Brasil.; This work addresses a dynamic optimization method based on bioeconomics models established in optimal control theory, which aims to model the economic-financial result related to the activity of extraction of natural resources, so that the optimization of the financial result is controlled by a sustainable extraction of this resources. More specifically, we consider the exploration of forest wood restricted to a series of economic and operational linkages, as well as the dynamics of natural forest growth. Assessing the effective use of this methodology applied to the planning of forest concessions and seeking to contribute to the debate about the viability of forest management form based on forest concessions in Brazil.

Uma abordagem usando redes neurais artificiais para resolução de problemas de otimização restrita

Silva, Ivan Nunes da; Amaral, Wagner Caradori do; Arruda, Lúcia V. R. de
Fonte: Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional Publicador: Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: 285-302
POR
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68.40582%
Sistemas baseados em redes neurais artificiais fornecem altas taxas de computação devido ao uso de um número massivo de elementos processadores simples. Redes neurais com conexões realimentadas fornecem um modelo computacional capaz de resolver uma rica classe de problemas de otimização. Este artigo apresenta uma nova abordagem para resolver problemas de otimização restrita utilizando redes neurais artificiais. Mais especificamente, uma rede de Hopfield modificada é desenvolvida cujos parâmetros internos são calculados usando a técnica de subespaço válido de soluções. A partir da obtenção destes parâmetros a rede tende a convergir aos pontos de equilíbrio que representam as possíveis soluções para o problema. Exemplos de simulação são apresentados para justificar a validade da abordagem proposta.; Systems based on artificial neural networks have high computational rates due to the use of a massive number of simple processing elements and the high degree of connectivity between these elements. Neural networks with feedback connections provide a computing model capable of solving a large class of optimization problems. This paper presents a novel approach for solving constrained optimization problems using artificial neural networks. More specifically...

Operação de sistemas urbanos de abastecimento de agua com base em modelos de otimização não-lineares

Rogerio de Almeida
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 31/08/2001 PT
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37.84191%
No presente trabalho foi proposto um modelo hidráulico de otimização em período extensivo, estruturado na forma clássica dos problemas de otimização determinística restrita. Este modelo é composto por duas partes essenciais: (a) função objetivo, que descreve o critério de performance do sistema; (b) conjunto de restrições composto por equações e/ou inequações matemáticas que definem a operação do sistema e de seus elementos. Devido à presença de variáveis binárias utilizadas para representar as condições operacionais das bombas, o modelo hidráulico de otimização é formulado como um problema de programação não-linear inteira mista. Para a solução do modelo proposto, foram utilizados dois algoritmos de programação nãolinear associados a um algoritmo de programação inteira. São eles: (a) o algoritmo do Gradiente Reduzido Generalizado (ABADIE e CARPENTIER, 1969) associado ao algoritmo Branch and Bound (Ramificação e Limite), através da interface do software GAMS com os solver CONOPT e SBB; (b) o algoritmo da Lagrangeana Projetada (MURTAGH e SAUNDERS, 1982) associado ao algoritmo Branch and Bound, através da interface do software GAMS com o solver MINOS 5.5 e SBB. O modelo inicialmente foi avaliado para a rede hipotética estudada por VENTURINI (1997)...

Otimização H2 com controladores estaveis : uma abordagem por programação geometrica

Alex Ismael Dure Cabañas
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 09/08/1996 PT
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28.0678%
Neste trabalho, o problema de otimização H2 restrita a controladares estáveis serve inicialmente de motivação para um estudo sobre propriedades geométri­cas das condições de Routh-Hurwitz. A partir da desigualdade aritmética-geo­métrica e de conceitos e resultados de programação geométrica, demonstra-se que sempre é possível obter uma representação interna convexa das condições de Routh-Hurwitz e que para sistemas de pequena dimensão a representação é exata. Este resultado viabiliza o tratamento de problemas de projeto com restrições de estabilidade através de técnicas de programação linear, gerando soluções ótimas ou sub-ótimas com baixo custo computacional. O problema de otimização H2 restrita a controladares estáveis é então resolvido pelo método proposto e as principais conclusões do trabalho são apresentadas; In this work, the H2 optimization problem constrained to stable controllers motivates a study on the geometric properties of the Routh-Hurwitz condi­tions. Through the arithmetic-geometric inequality and concepts and results of geometric programming, it is shown that is always possible to obtain an inner convex representation of the Routh-Hurwitz conditions and that for low order systems the representation is exact. This result allows the treatment of design problems with stability constraints through linear programming tech­niques and provides optimal ar sub-optimal solutions with reduced computa­tional costs. The H2 optimization problem constrained to stable controllers is then solved by the method proposed and the main conclusions of the work are presented

Otimização da produção de xilanase por levedura silvestre; Optimization of xylanase production from wild yeast

Fernanda Pereira Lopes
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 16/03/2010 PT
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37.645745%
O interesse no estudo dos sistemas das xilanases vem sendo estimulado pela sua utilidade em uma variedade de processos biotecnológicos. Estas enzimas podem ser aplicadas em indústrias de panificação, melhorando a textura, o volume da massa e o tempo de prateleira dos produtos; em vinícolas e cervejarias, favorecendo a etapa de filtração e a clarificação, além de ser adicionada à ração animal de aves e suínos para aumentar a digestibilidade. Diante da importância da aplicação das xilanases e da necessidade desenvolver condições que otimizem a produção dessas enzimas a fim de tornar sua utilização comercial menos restrita, estudos têm sido realizados visando obter maior produtividade e substratos de baixo custo. O objetivo deste trabalho foi otimizar a produção de xilanase a partir de uma cepa de levedura silvestre isolada da Mata Atlântica utilizada em estudo anterior, indicando potencial para produção de uma enzima estável. Duas cepas foram testadas inicialmente a fim de selecionar a mais adequada para este estudo. Uma vez selecionada, a cepa foi utilizada para testar a influência do tampão fosfato sobre a produção de xilanase e os resultados mostraram que a adição de tampão fosfato ao meio de cultura exerce um efeito negativo tanto em relação à biomassa da levedura quanto à produção e atividade da enzima. A partir desses resultados optou-se pela exclusão do tampão do meio e foi aplicado um planejamento experimental variando as condições de fermentação visando a otimização da produção da xilanase. Primeiramente...

Um novo tratamento para restrições de equilíbrio em problemas de programação matemática

Casali, Rafael Machado
Fonte: Florianópolis, SC Publicador: Florianópolis, SC
Tipo: Tese de Doutorado Formato: 1 v| grafs., tabs.
POR
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27.455713%
Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Engenharia de Produção; Neste trabalho será apresentada uma importante classe dos problemas de otimização restrita, conhecida como problema de Programação Matemática com Restrições de Equilíbrio (MPEC), os quais são extensões de problemas de otimização de dois níveis (bilevel). Muitos problemas nas áreas de engenharia e economia são modelados como problemas de MPEC, como por exemplo, o problema de localização de facilidades com equilíbrio de mercado. Para resolução do problema de MPEC, gerou-se uma seqüência de problemas E-parametrizados com as restrições de equilíbrio suavizadas, no quais diferem do problema original apenas numa vizinhança E > 0 da origem. O objetivo deste trabalho é aplicar técnicas recentes de programação não linear, como o método de filtros, para resolver estas seqüências de problemas E-parametrizados. Para a resolução dos problemas de MPEC por meio da suavização, foi demonstrado um teorema de convergência global e testes comparativos com algoritmos consagrados indicam que o método é promissor.

Resolução de problemas de minimização com restrições lineares de igualdade

Gava, Grasielli
Fonte: Universidade Federal de Santa Catarina Publicador: Universidade Federal de Santa Catarina
Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso Formato: 41 f.
PT_BR
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27.645745%
TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências Físicas e Matemáticas, Curso de Matemática.; Neste trabalho consideramos um problema típico e importante de otimização: a resolução de modelos matemáticos com minimização de uma função linear com restrições de igualdades lineares. Muitos modelos importantes apresentam esta formulação. Para implementação computacional e validação dos testes numéricos empregamos o ambiente CUTE (Constrained and Unconstrained Testing Environment), um ambiente robusto de otimização numérica em que estão disponíveis vários modelos para avaliação de métodos numéricos. O principal objetivo é a compreensão dos métodos apresentados, assim como a utilização de uma poderosa plataforma para desenvolvimento e testes de algoritmos em otimização. O trabalho está organizado da seguinte maneira. No capítulo 1 falamos um pouco sobre a minimização irrestrita e sobre alguns métodos numéricos para resolver o problema de minimização irrestrita , no capítulo 2 desenvolvemos toda a teoria de minimização com restrições lineares de igualdade, ressaltando o efeito das restrições lineares de igualdade no tamanho do problema. O capítulo 3 mostra a relação da fatoração QR com os quatro espaços fundamentais e no capítulo 4 são apresentados os algoritmos e os testes numéricos. Finalmente apresentamos as conclusões e futuras possibilidades de trabalhos.

Otimização de topologia e forma de estruturas elásticas utilizando o método level set

Pecanka, Sergio Alberto
Fonte: Universidade Federal de Santa Catarina Publicador: Universidade Federal de Santa Catarina
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: xxii, 124 p.| il.
POR
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37.89912%
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, Florianópolis, 2014.; O objetivo da dissertação é propor um procedimento para a otimização topológica e de forma de estruturas elásticas lineares utilizando método do level set. O problema de otimização considerado consiste na minimização da compliance da estrutura sujeita a restrições volumétricas. A estrutura considerada está sujeita a um estado plano de tensões e restrita a pequenas deformações e deslocamentos. O material considerado é elástico linear e isotrópico. O procedimento proposto utiliza o método de Galerkin livre de elementos (EFGM) na solução da equação de estado e faz uso do método de Petrov Galerkin na solução da equação de Hamilton-Jacobi, responsável pela evolução level set, o qual é responsável pela definição final da forma e da topologia da estrutura. A função level set é então aproximada pelo método dos mínimos quadrados móveis (MLEM) o qual faz uso funções de peso, tais como as splines quárticas, de modo a atingir um alto nível de precisão e suavidade. A implementação do procedimento foi através do desenvolvimento de um software em Fortran orientado a objeto contendo todas as rotinas necessárias à análise e à otimização da topologia e forma das estruturas contempladas. Para a validação do procedimento de otimização e sua implementação...

Uma abordagem usando redes neurais artificiais para resolução de problemas de otimização restrita

Silva,Ivan Nunes da; Amaral,Wagner Caradori do; Arruda,Lúcia V. R. de
Fonte: Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional Publicador: Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/08/2004 PT
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68.40582%
Sistemas baseados em redes neurais artificiais fornecem altas taxas de computação devido ao uso de um número massivo de elementos processadores simples. Redes neurais com conexões realimentadas fornecem um modelo computacional capaz de resolver uma rica classe de problemas de otimização. Este artigo apresenta uma nova abordagem para resolver problemas de otimização restrita utilizando redes neurais artificiais. Mais especificamente, uma rede de Hopfield modificada é desenvolvida cujos parâmetros internos são calculados usando a técnica de subespaço válido de soluções. A partir da obtenção destes parâmetros a rede tende a convergir aos pontos de equilíbrio que representam as possíveis soluções para o problema. Exemplos de simulação são apresentados para justificar a validade da abordagem proposta.

Métodos de região de confiança sem derivadas para otimização restrita

Conejo, Paulo Domingos
Fonte: Universidade Federal do Paraná Publicador: Universidade Federal do Paraná
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
PORTUGUêS
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47.89912%
Resumo: Otimização sem derivadas tem sido de grande interesse nos últimos anos, principalmente pela necessidade em se resolver problemas definidos por funções cujos valores sao calculados por simulaçao. Muitos metodos sem derivadas para problemas restritos ja foram desenvolvidos, alguns baseados em regiao de confianca, com bons resultados numericos. Metodos de região de confianca sem derivadas para o caso irrestrito tem consagradas provas de convergencia. No entanto, para o caso restrito, ate onde sabemos nao ha na literatura resultados teóricos de convergencia. Nesta tese apresentamos dois algoritmos sem derivadas para o problema de otimização não linear com restrições. O primeiro algoritmo é baseado em região de confiança sem derivadas aplicado a problemas com restricoes convexas. Em cada iteracao e construído um modelo quadrútico da função objetivo que deve ser minimizado na intersecção da regiao de confiança com o conjunto viavel. Com hipoteses razoaveis em otimizacao sem derivadas, provamos que todo ponto de acumulaçao da sequencia gerada pelo algoritmo e estacionário de primeira ordem. O segundo algoritmo úe desenvolvido e aplicado a problemas com restricoes gerais. Tambem com a estrutura de regiao de confianca...

Uma abordagem por nuvem de partículas para problemas de otimização combinatória; A Particle Swarm Approach for Combinatorial Optimization Problems

Souza, Givanaldo Rocha de
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Sistemas e Computação; Ciência da Computação Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Sistemas e Computação; Ciência da Computação
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
POR
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38.263965%
Combinatorial optimization problems have the goal of maximize or minimize functions defined over a finite domain. Metaheuristics are methods designed to find good solutions in this finite domain, sometimes the optimum solution, using a subordinated heuristic, which is modeled for each particular problem. This work presents algorithms based on particle swarm optimization (metaheuristic) applied to combinatorial optimization problems: the Traveling Salesman Problem and the Multicriteria Degree Constrained Minimum Spanning Tree Problem. The first problem optimizes only one objective, while the other problem deals with many objectives. In order to evaluate the performance of the algorithms proposed, they are compared, in terms of the quality of the solutions found, to other approaches; Os problemas de otimização combinatória têm como objetivo maximizar ou minimizar uma função definida sobre um certo domínio finito. Já as metaheurísticas são procedimentos destinados a encontrar uma boa solução, eventualmente a ótima, consistindo na aplicação de uma heurística subordinada, a qual tem que ser modelada para cada problema específico. Este trabalho apresenta algoritmos baseados na técnica de otimização por nuvem de partículas (metaheurística) para dois problemas de otimização combinatória: o Problema do Caixeiro Viajante e o Problema da Árvore Geradora Mínima Restrita em Grau Multicritério. O primeiro é um problema em que apenas um objetivo é otimizado...

Recuperação de sinais esparsos. Investigação numérica sobre a quantidade de medidas necessárias para recuperar um sinal esparso

Silva, Catia Regina dos Santos
Fonte: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatística; Probabilidade e Estatística; Modelagem Matemática Publicador: Universidade Federal do Rio Grande do Norte; BR; UFRN; Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatística; Probabilidade e Estatística; Modelagem Matemática
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
POR
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27.455713%
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Um dos temas mais populares no tratamento de dados nos últimos dez anos gira em torno da descoberta que a recuperação de sinais esparsos em sistemas lineares, pode ser feita com um número de equações bem menor que o número de variáveis. Em linhas gerais, se A = AmN, queremos resolver Ax = b e procuramos soluções esparsas, ou seja, com apenas s << N entradas n~ao-nulas em algum sistema de coordenadas, isto pode ser feito com um número de equações m << N, minimizando a norma l1 de x, sujeito à restrição Ax = b + r, sob determinadas condições (8). Vale dizer, com muito menos equações que incognitas. Dá o nome de Magica l1" para esta possibilidade de recuperar um sinal esparso, resolvendo um problema de otimização convexa com relativamente poucas restrições. Para algumas poucas matrizes A, de grande importância em aplicações, ha teorias razoavelmente estabelecidas indicando esta possibilidade, para muitas não. O objetivo desta dissertação e situar e discutir casos nos quais a Magica l1" funciona, com foco nas relações entre a esparsidade s, o número de linhas m e o número de variáveis N, para algumas matrizes importantes e associadas à codificação de imagens 2D. Em particular...

Problemas de Otimização Quase Convexos: Método do Gradiente para Funções Escalares e Vetoriais; Optimization Problems Quasi-convex: Gradient Method for Vector and Scalar Functions

SANTOS, Milton Gabriel Garcia dos
Fonte: Universidade Federal de Goiás; BR; UFG; Mestrado em Matemática; Ciências Exatas e da Terra Publicador: Universidade Federal de Goiás; BR; UFG; Mestrado em Matemática; Ciências Exatas e da Terra
Tipo: Dissertação Formato: application/pdf
POR
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27.762688%
This work we study the convergence properties of the Gradient Method Designed and Descent Method for Multi-objective optimization. At first, our optimization problem is to minimize a real function of n-variables, continuously differentiable and restricted to a set of simple structure and add on the objective function of the hypothesis of pseudo-convexity or quasi-convexity. Then we consider the problem of unconstrained multi-objective optimization and add some hypotheses about the function vector, such as convexity or quasi-convexity, and is continuously differentiable. It is noteworthy that in both problems will be used to search for inexact Armijo over viable directions.; Neste trabalho faremos um estudo das propriedades de convergência do Método do Gradiente Projetado e do Método de Descida para otimização Multi-objetivo. No primeiro momento, o nosso problema de otimização será o de minimizar uma função real de nvariáveis, continuamente diferenciável e restrita a um conjunto de estrutura simples e acrescentaremos sobre a função objetivo a hipótese de quase-convexidade ou pseudoconvexidade. Em seguida iremos considerar o problema de otimização Multi-Objetivo irrestrito e adicionar algumas hipóteses sobre a função vetorial...

Modelagem e otimização robusta de sistemas mecânicos em presença de amortecimento viscoelástico; Modélisation et Optimisation robuste de systèmes mécaniques en présence d’amortissement viscoélastique

Lima, Antônio Marcos Gonçalves de
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Dissertação
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38.542253%
Nos últimos anos, os materiais viscoelásticos têm sido amplamente utilizados para reduzir os níveis de vibração e de ruído no domíno da dinâmica de estruturas, em virtude de sua capacidade inerente de absorver uma parte da energia vibratória dos sistemas mecânicos e de dissipá-la sob a forma de calor. Esses materiais são aplicados com freqüência seja sob a forma de tratamentos discretos como juntas viscoelásticas rotacionais ou apoios viscoelásticos translacionais, seja sob a forma de tratamentos superficiais. Para estes últimos, a eficiência do material viscoelástico pode ser significativamente aumentada pela utilização de uma configuração chamada de camada restrita passiva que consiste em dispor uma camada de material viscoelástico entre a camada da estrutura base e uma fina camada metálica. Este tipo de configuração permite aumentar enormemente as deformações cisalhantes na camada viscoelástica e, como conseqüência, um aumento na dissipação de energia vibratória. Neste trabalho de tese, é apresentada a modelagem por elementos finitos de elementos retangulares de placas multicamadas considerando-se duas configurações básicas: uma configuração assimétrica composta por três camadas; e uma configuração simétrica formada por cinco camadas. Estes elementos são combinados com modelos de elementos finitos de sistemas de geometria complexa modelados via código de elementos finitos ANSYS...

Otimização da produção de hidrogênio pela reforma a vapor do metano em reator com membrana laboratorial

Silva, Leandro Cardoso
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Dissertação
POR
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48.36444%
O hidrogênio é utilizado como combustível e como matéria-prima em importantes processos, como na produção de amônia e metanol e na síntese de Fischer-Tropsch, além do crescente uso em células a combustível. A reforma a vapor do metano é a principal rota para produção de hidrogênio, sendo que as reações predominantes são globalmente endotérmicas e reversíveis, o que leva o reator a operar a altas temperaturas, na tecnologia convencional, a fim de se atingir conversões satisfatórias. Os reatores com membrana que permitem a permeação seletiva de hidrogênio tem sido propostos como uma alternativa aos reatores convencionais, por ser possível obter altas conversões a temperaturas menores. Entretanto, a viabilidade econômica dos reatores com membrana para produção de hidrogênio dependem da eficiência de operação destes. Assim, a fim de consolidar esta tecnologia, é necessário encontrar as condições ótimas de operação de tais reatores. Neste trabalho foi modelado e otimizado um reator com membrana, em escala de laboratório, para produção de hidrogênio a partir da reforma a vapor do metano. O modelo completo proposto, constituído por equações de balanço de massa, de energia e de quantidade de movimento...

Estudo de alguns métodos clássicos de otimização restrita não linear; Study of some classic methods for constrained nonlinear optimization

Oliveira, Fabiana Rodrigues de
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Dissertação
POR
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68.542256%
Neste trabalho são estudados alguns métodos clássicos de otimização restrita não linear. São abordadas a formulação matemática para o problema de otimização com restrições de igualdade e desigualdade, propriedades de convergência e algoritmos. Além disso, são relatadas as condições de otimalidade de primeira ordem (condições de Karush-Kuhn-Tucker) e de segunda ordem. Estas condições são essenciais para a demonstração de muitos resultados. Dentre os métodos estudados, algumas técnicas transformam o problema original em um problema irrestrito (Métodos de Penalidade, Método dos Multiplicadores de Lagrange Aumentado). Em outros métodos, o problema original é modelado como um ou uma seqüência de subproblemas quadráticos sujeito _a restrições lineares (Método de Programação Quadrática, Método de Programação Quadrática Seqüencial). A fim de ilustrar e comparar o desempenho dos métodos estudados são considerados dois problemas de otimização não linear: um problema bidimensional e o problema de minimização da massa de uma mola helicoidal. Os resultados obtidos são examinados e confrontados entre si. ________________________________________________________________________________ ABSTRACT; In this work some classical methods for constrained nonlinear optimization are studied. The mathematical formulations for the optimization problem with equality and inequality constrained...

Curve estimation : optimization, variable selection and clustering data = Estimação de curvas: otimização, seleção de variáveis e agrupamento de dados; Estimação de curvas : otimização, seleção de variáveis e agrupamento de dados

Julián Alfonso Acuña Collazos
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 17/07/2015 PT
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58.542256%
Esta tese de doutorado trata de três problemas relacionados com estimação de curvas em otimização restrita, seleção de variáveis e agrupamento de dados, considerando expansões B-splines para representar curvas observadas. Em primeiro lugar, no planejamento da trajetória em tempo real de veículos não tripulados, sensores, radares e outros instrumentos são usados para coletar informação sobre os possíveis osbtáculos a serem evitados e os caminhos a serem seguidos. Uma vez que na prática as observações dos sensores têm erros de medição, então a estocasticidade dos dados tem que ser incorporada dentro dos modelos. Consideramos usar um algoritmo genético para o problema de otimização restrita de encontrar a trajetória de comprimento mínimo entre dos locais, evitando os obstáculos no caminho. Para incorporar a variabilidade das leituras dos sensores, propomos um algoritmo genético modificado, abordando a estocasticidade das regiões factíveis. Desta forma, a probabilidade de que uma possível solução no espaço de busca é factível pode ser derivada a partir das observações aleatórias de obstáculos e caminhos, criando um algoritmo de aprendizagem de dados em tempo real. Em segundo lugar, o duplo problema de testar a significância preditiva de uma covariável particular...