AnÃlise e otimizaÃÃo de estruturas laminadas utilizando a formulaÃÃo isogeomÃtrica

• Main Author: Elias Saraiva Barroso
• Other Authors: Evandro Parente Junior
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal do Cearà 2015
• Subjects: MÃtodos dos elementos finitos; OtimizaÃÃo estrutural; ProgramaÃÃo orientada a objetos; Isogeometric Analysis; Laminated structures; Structural optimization; ENGENHARIA CIVIL
• Online Access: http://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=16672

CoordenaÃÃo de AperfeÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior === The laminate structures are made using a set of layers of a composite material stacked in a particular sequence in order to obtain a good structural performance. Currently, the analysis of laminated structures is mainly performed using the Finite Element Method (FEM). However, this method is not able to accurately represent complex geometries. An alternative to the FEM is the Isogeometric Analysis (IGA). IGA uses in the numerical analysis the same functions used by Geometric Modeling in CAD systems, as B-splines and NURBS, allowing an exact representation of the geometry regardless of model discretization level. This study used the isogeometric formulation based on NURBS for performing geometric nonlinear analysis of laminated structures. This formulation was implemented in an academic finite element software. Using an appropriate formulation of the method and the Object Oriented Programming (OOP), it was possible to minimize the changes made in the structure of the program for implementing the Isogeometric Analysis, including in laminated structures problems. The verification of the implementation is carried out based on available examples in literature. Several examples of linear and non-linear analyzes of structures with isotropic and laminated composite material were performed and they obtained excellent results. In laminated structures project, it is necessary to determine the number of layers of composite material and the characteristics of each layer (material, thickness, and fiber orientation). Because there are numerous possible combinations, the standard procedure based on trial and error is not appropriate, requiring the use of optimization techniques. Bio-inspired optimization algorithms, such as Genetic Algorithms and Particle Swarm Optimization, perform well in combinatorial optimization problems. Considering these aspects, the present study was developed a hybrid algorithm, based on the Particle Swarm Optimization and Genetic Algorithm methods for optimization of laminated structures. Some variants of the proposed algorithm were compared considering several optimization examples. A calibration process of the algorithm parameters was conducted in order to avoid biased results. These variants were used in the optimization of laminated plates and shells. In the case of shells, the isogeometric analysis was used as a structural analysis tool. The results showed that the proposed optimization method presents comparable performance with the genetic algorithms in traditional laminates optimization, where the orientation of the fibers is limited to a few angles. Moreover, the proposed method outperforms genetic algorithm in the optimization of dispersed laminates. === As estruturas laminadas sÃo fabricadas utilizando um conjunto de camadas de material compÃsito empilhadas em uma sequÃncia determinada de forma a se obter um desempenho estrutural adequado. Atualmente, a anÃlise de estruturas laminadas à realizada principalmente utilizando o MÃtodo dos Elementos Finitos (MEF). Contudo, este mÃtodo nÃo à capaz de representar exatamente geometrias complexas. Uma alternativa ao MEF à a AnÃlise IsogeomÃtrica (AIG). A AIG utiliza na anÃlise numÃrica as mesmas funÃÃes utilizadas pelo sistemas CAD para Modelagem GeomÃtrica, como as B-Splines e NURBS, permitindo que a geometria dos modelos seja representada de forma exata para qualquer nÃvel de discretizaÃÃo adotado. O presente trabalho utilizou a formulaÃÃo isogeomÃtrica baseada em NURBS para realizar a anÃlise nÃo linear geomÃtrica de estruturas laminadas. Esta formulaÃÃo foi implementada em um software acadÃmico de anÃlise por elementos finitos. Utilizando uma formulaÃÃo apropriada do mÃtodo e o paradigma de ProgramaÃÃo Orientada a Objetos (POO), foi possÃvel minimizar as alteraÃÃes realizadas na estrutura deste programa para a implementaÃÃo da AnÃlise IsogeomÃtrica, inclusive em problemas de estruturas laminadas. A verificaÃÃo da implementaÃÃo foi realizada com base em exemplos disponÃveis na literatura. Exemplos de anÃlises lineares e nÃo-lineares de estruturas com material isotrÃpico e compÃsito laminado foram realizados, tendo obtido excelentes resultados. No projeto de estruturas laminadas à necessÃrio determinar o nÃmero de camadas de material compÃsito e as caracterÃsticas de cada camada (material, espessura e orientaÃÃo das fibras). Pelo fato de existirem um grande nÃmero de combinaÃÃes possÃveis, o procedimento padrÃo de tentativa e erro nÃo à apropriado, sendo necessÃrio a utilizaÃÃo de tÃcnicas de otimizaÃÃo. Algoritmos de otimizaÃÃo bio-inspirados, como Algoritmos GenÃticos e Nuvem de PartÃculas, apresentam bom desempenho em problemas de otimizaÃÃo combinatÃria. Considerando estes aspectos, no presente trabalho foi desenvolvido um algoritmo hÃbrido, baseado nos mÃtodos da Nuvem de PartÃculas e Algoritmo GenÃtico, para otimizaÃÃo de estruturas laminadas. Algumas variantes do algoritmo proposto foram comparadas considerando vÃrios exemplos de otimizaÃÃo. Um processo de calibraÃÃo dos parÃmetros numÃricos do algoritmo de otimizaÃÃo foi realizado, de modo a permitir uma comparaÃÃo isenta entre as variantes. Estas variantes foram utilizadas na otimizaÃÃo de placas e cascas laminadas. No caso de cascas, a anÃlise isogeomÃtrica foi utilizada como ferramenta de anÃlise estrutural. Os resultados obtidos mostraram que o mÃtodo de otimizaÃao proposto apresentou desempenho comparÃvel com Algoritmos GenÃticos na otimizaÃÃo de laminados tradicionais, onde a orientaÃÃo das fibras à limitada a poucos Ãngulos. Por outro lado, o mÃtodo proposto obteve desempenho superior ao Algoritmo GenÃtico na otimizaÃÃo de laminados dispersos.