Estudo avaliativo de algoritmos genéticos aplicados a problemas de identificação em Elastodinâmica - Silva, Luciano Afonso da (2020)
Este trabalho tem como objetivo o estudo avaliativo de uma metodologia computacional de otimização, denominada algoritmos genéticos, quando aplicada a alguns problemas de identificação paramétrica, no domínio da elastodinâmica. Tais algoritmos são baseados nas idéias de seleção natural, criadas por Darwin, e ao contrário dos algoritmos clássicos, que procuram a solução do problema a partir de um único ponto do espaço de busca, os algoritmos genéticos operam simultaneamente com um grande número de pontos. Desta forma são aumentadas as chances de que o mínimo global da função objetivo seja atingido. Os problemas analisados são formulados como problemas de otimização em que as funções objetivo representam as diferenças entre o comportamento dinâmico observado experimentalmente e aquele previsto pelos modelos analíticos. Num capítulo introdutório são apresentados os fundamentos dos algoritmos genéticos e também um breve estudo comparativo com os métodos clássicos de otimização, onde critérios de robustez com relação à multimodalidade e à presença de ruído são avaliados. O enfoque principal é dado aos seguintes problemas inversos: ajuste de modelos de elementos finitos, avaliação de danos estruturais e identificação de parâmetros físicos — inércia, rigidez e amortecimento — de elementos de suporte lineares e não lineares. Diversas aplicações numéricas são realizadas. A primeira trata do problema de ajuste de modelos, tendo como objetivo a localização e quantificação de erros de modelagem ou falhas estruturais. Estes erros são tratados como reduções na rigidez, e sua determinação é feita a partir da confrontação dos autovalores e autovetores das estruturas com erro e sem erro. Esta metodologia é aplicada a sistemas simulados numericamente e a uma estrutura simples ensaiada em laboratório. A identificação de parâmetros físicos de suportes é abordada com dois enfoques: no primeiro, são determinados parâmetros de suportes lineares e nao lineares a partir das respostas dinâmicas temporais. Na segunda abordagem, os parâmetros são identificados considerando uma técnica de acoplamento de sub-estruturas usando funções resposta em freqüência. Aplicações são feitas a estruturas simuladas numericamente. Com base nos resultados obtidos, a avaliação do desempenho dos algoritmos genéticos é feita em termos da precisão das soluções e da robustez em relação a ruídos aleatórios presentes nos dados utilizados.