Otimização de estruturas treliçadas através do algoritmo SGA considerando restrições de frequências naturais

Abstract

Estruturas treliçadas são de grande importância para projetos de engenharia, no entanto, de difícil análise quando considerados problemas não lineares, como restrições de frequência natural. O conceito de otimização é cada vez mais utilizado na engenharia e diversos métodos foram desenvolvidos a fim de cumprir os requisitos estruturais gastando o mínimo possível. Neste contexto, no presente trabalho são analisadas treliças com restrições de frequência natural através do algoritmo denominado SGA, Search Group Algorithm, com o objetivo de minimização de massa. O SGA é um método recente, proposto por pesquisadores da Universidade Federal de Santa Catarina. As estruturas utilizadas são consideradas referência, uma vez que já foram estudadas por diversos autores por meio de outros métodos, cujos resultados constam na literatura. Portanto os resultados de otimização obtidos neste trabalho são comparados aos já consagrados, com o intuito de validar o método. Com esta comparação, percebe-se que o SGA foi coerente com a literatura, apresentando os melhores resultados em 3 dos 4 casos estudados.

Truss structures are of great importance for engineering projects, however, difficult to analyze when considering nonlinear problems such as natural frequency constrains. The concept of optimization is increasingly used in engineering and several methods have been developed in order to meet the structural requirements while spending as little as possible. In this context, the present work truss structures with natural frequency constrains are analyzed through the algorithm called SGA, Search Group Algorithm, with the purpose of minimizing mass. The SGA is a recent method, proposed by researchers of the Federal University of Santa Catarina. The structures used are considered reference, since they have already been studied by several authors through other methods, whose results are reported in the literature. Therefore, the optimization results obtained in this work are compared to those already established, in order to validate the method. Through this comparison, it can be seen that the SGA obtained results consistent with the literature, presenting the best results in 3 of the 4 cases studied.