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2016_GinoBertollucciColherinhas.pdf4,38 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
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dc.contributor.advisorMorais, Marcus Vinícius Girão de-
dc.contributor.authorColherinhas, Gino Bertollucci-
dc.date.accessioned2016-11-24T13:16:47Z-
dc.date.available2016-11-24T13:16:47Z-
dc.date.issued2016-11-24-
dc.date.submitted2016-08-29-
dc.identifier.citationCOLHERINHAS, Gino Bertollucci, Ferramenta de otimização via algoritmos genéticos com aplicações em engenharia. 2016. xvii, 84 f., il. Dissertação (Mestrado em Ciências Mecânicas)—Universidade de Brasília, Brasília, 2016.en
dc.identifier.urihttp://repositorio.unb.br/handle/10482/21832-
dc.descriptionDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânicas, 2016.en
dc.description.abstractO objetivo desta dissertação é criar uma ferramenta de otimização via Algoritmos Genéticos (AG) para a resolução de problemas de engenharia. A implementação da otimização é realizada para dois estudos de caso e os principais algoritmos são descritos. O Estudo de Caso 1 propõe uma metodologia de projeto do controle passivo de torres eólicas do tipo TMD-Pendular. Realiza-se a investigação do mapa composto pelos picos de resposta em frequência da torre eólica obtido pela formulação analítica 2-GdL (torre eólica+pendulo). O Estudo de Caso 2 identifica as configurações de um Trato Vocal (TV). Investigam-se as áreas da seção transversal do TV através da análise modal dos modos de vibração acústica obtidas pelo modelo de Matriz de Transferência (MT). Este estudo tem como objetivo encontrar a mesma geometria de um TV obtidos via imagens por ressonância magnética da vogal ∖𝑎∖. A ferramenta de otimização via AG implementada apresenta resultados satisfatórios para os dois Estudos de Caso de engenharia propostos. Esta ferramenta apresenta uma linguagem simples e eficiente sugerida como uma alternativa aos softwares comerciais existentes. Descreve-se a teoria do AG e diferentes estratégias evolutivas. Os algoritmos implementados são estruturados utilizando os recursos do software MATLAB.en
dc.language.isoPortuguêsen
dc.rightsAcesso Abertoen
dc.titleFerramenta de otimização via algoritmos genéticos com aplicações em engenhariaen
dc.title.alternativeGenetic algorithm toolbox and its applications in engineeringen
dc.typeDissertaçãoen
dc.subject.keywordAlgoritmos genéticosen
dc.subject.keywordControle estruturalen
dc.subject.keywordTorres eólicasen
dc.subject.keywordTrato vocalen
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.en
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.26512/2016.08.D.21832-
dc.description.abstract1The target of this work is to create an optimization toolbox using Genetic Algorithms to solve engineering problems. The implementation of the optimization are performed for two case studies and their main algorithms are described. Case study 1 proposes a design methodology of a wind tower passive control for a Pendulum TMD type, investigating the map composed by the response frequency peaks of the wind tower obtained by a 2-DoF analytical formulation (wind turbine + pendulum). Case Study 2 identifies the settings of a Vocal Tract investigating their cross section areas through the acoustical modal analysis obtained by the Transfer Matrix model. This study aims to find the same geometry of a vocal tract obained by the magnetic resonance imaging of the vowel ∖𝑎∖. This toolbox provides a simple and efficient language as an alternative for commercial softwares. It describes the theory of GA and different evolutionary strategies. The implemented algorithms are structured using the resources of MATLAB software.-
dc.description.unidadeFaculdade de Tecnologia (FT)pt_BR
dc.description.unidadeDepartamento de Engenharia Mecânica (FT ENM)pt_BR
dc.description.ppgPrograma de Pós-Graduação em Ciências Mecânicaspt_BR
Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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