Comparison of algorithms for reliability-based structural optimization

El diseño de estructuras confiables requiere de herramientas robustas que permitan analizar el comportamiento del sistema sometido a variabilidad en su resistencia y cargas aplicadas. Para esto, se disponen de diversas formulaciones y algoritmos computacionales que permiten modelar el comportamiento estructural bajo incertidumbres. Bajo estos requerimientos, la metodología de diseño óptimo más popular y confiable es la optimización basada en confiabilidad (RBO, reliability based optimization), que puede implementarse a través de la combinación de modelos matemáticos o computacionales de alta fidelidad, e.g. modelos de elementos finitos, métodos eficientes y precisos de estimación de la confiabilidad, y algoritmos eficientes y eficaces de optimización en ingeniería. La mayoría de aplicaciones de RBO para optimización estructural cuenta con los últimos desarrollos de técnicas computacionales eficientes para simulación y cálculo de confiabilidad, sin embargo, a pesar de que existe una gran variedad de métodos de optimización, generalmente no realizan una selección del algoritmo de optimización más apropiado para cada aplicación. En este contexto, la contribución principal de este artículo es la realización de un estudio comparativo del desempeño computacional de algoritmos de optimización aplicados en optimización estructural por RBO. El estudio realizado comparó el desempeño numérico de algoritmos de optimización en tres problemas. Los algoritmos comparados corresponden a algoritmos basados en derivadas, algoritmos de búsqueda directa, y algoritmos bioinspirados; incluyendo los algoritmos más representativos de cada categoría. Los resultados del estudio comparativo señalan ventajas y desventajas del uso de los diferentes tipos de algoritmos y permiten concluir sobre los criterios que deben considerarse para la selección de un algoritmo que favorezca el rendimiento computacional.The design of reliable structures requires robust tools that allow the analysis of the behavior of the system subject to variability in its resistance and applied loads. For this, there are several formulations and computational algorithms that enable to model the structural behavior under uncertainties. Under these requirements, the most popular and reliable optimum design methodology is the reliability based optimization (RBO), which should be implemented through the combination of high fidelity mathematical or computational models, e.g. finite element models, efficient and accurate reliability estimation methods, and efficient and effective engineering optimization algorithms. Most RBO applications for structural optimization has the latest developments in efficient computational techniques for simulation and reliability calculations, however, although a variety of optimization methods exist, they generally do not perform a selection of the optimization algorithm more appropriate for each application. In this context, the main contribution of this article is the performing of a comparative study of the computational performance of optimization algorithms applied in structural optimization by RBO. The study compared the numerical performance of optimization algorithms in three problems. Compared algorithms correspond to derivative based algorithms, direct search algorithms, and bioinspired algorithms; including the most representative algorithms of each category. The results of the comparative study point out advantages and disadvantages of the use of the different types of algorithms and allow to conclude on the criteria that must be considered for the choice of an algorithm that favors the computational performance.Peer Reviewe

UMA ABORDAGEM PARA CONSIDERAÇÃO DE OTIMIZAÇÃO ROBUSTA EM RESERVATÓRIO DE PETRÓLEO

No gerenciamento de reservatórios, um dos grandes desafios é a busca da melhor solução para a produção de óleo. É comum que as características geológicas dos campos estudados contenham incertezas. Uma forma de conduzir o gerenciamento ótimo dos reservatórios sob incerteza é através da otimização robusta, que usa um conjunto de realizações a fim de honrar as estatísticas das incertezas geológicas. Dado que a simulação numérica possui um alto custo computacional, a técnica de otimização por aproximação sequencial SAO (Sequential Aproximation Optimization) é utilizada para reduzir o máximo possível o número de avaliações de função. Modelos substitutos precisos, baseados em funções de base radial, com baixos custos computacionais serão utilizados

Estimação de parâmetros e análise de sensibilidade de modelos constitutivos do tecido cardíaco usando emuladores baseados em expansão em caos polinomial

Cardiovascular diseases remain a major cause of death in humans today, highlighting the need for further exploration in this field of study. Computational studies of cardiac electromechanical activity have become a valuable tool in modern science and medicine. These simulations are based on mathematical models that describe the complex multi-scale and multi-physics functioning of the heart. These models involve numerous parameters that need to be estimated in order for the computational simulations to yield coherent results consistent with experimental data and the phenomenon under investigation. In this study, we will focus on left ventricular filling. The proposed approach involves using chaos polynomial expansion-based emulators to obtain the constitutive parameters of the Holzapfel-Ogden cardiac model. Sensitivity analysis and uncertainty quantification of the obtained parameters will be performed, along with a comparison between the parameters obtained directly and through the created emulator. The results demonstrate that the use of the emulator is an excellent alternative, providing significant gains in processing time with good accuracy.Doenças cardíacas são uma grande causa de mortes nos seres humanos até os dias de hoje, por isso se vê a necessidade de continuar aprofundando cada vez mais nesse campo de estudo. Estudos computacionais da atividade eletromecânica cardíaca têm se tornado uma ferramenta de grande valor na ciência e medicina moderna. Essas simulações são baseadas em modelos matemáticos que descrevem o complexo funcionamento multi-escala e multi-física do coração. Esses modelos possuem diversos parâmetros que devem ser estimados para que as simulações computacionais apresentem uma resposta coerente com dados experimentais e o fenômeno em questão. No presente trabalho, será abordado o enchimento do ventrículo esquerdo. A proposta é utilizar emuladores baseados na expansão em caos polinomial para obter os parâmetros constitutivos do modelo cardíaco de Holzapfel-Ogden. Para chegar nisso será feita uma análise de sensibilidade e quantificação de incertezas dos parâmetros encontrados, além da comparação dos parâmetros obtidos tanto da forma direta quanto atrav´es do emulador criado. Concluindo que a utilização do emulador é uma excelente alternativa que trás ótimos ganhos em relação ao tempo de processamento com uma boa precisão.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superio

APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA OTIMIZAÇÃO DE PLACAS LAMINADAS

A utilização de técnicas de otimização ao projeto de estruturas reais tem sido limitada pelo alto custo computacional da análise estrutural, normalmente realizada através do Método dos Elementos Finitos. A fim de evitar este problema, este trabalho apresenta uma estratégia de metamodelagem, usando Redes Neurais Artificiais (RNA), do comportamento de placas laminadas de material compósito reforçado por fibras. Esta estratégia é utilizada na otimização de uma placa laminada compósita. O hipercubo latino é usado como técnica de amostragem. Após o treinamento, as redes foram utilizadas para aproximar o cálculo da segurança à flambagem das placas durante a otimização. Os resultados obtidos mostraram que uma aproximação adequada foi obtida, levando à mesma solução ótima obtida utilizando a solução exata

Metamodelagem Kriging e sua aplicação na otimização de uma unidade de separação de propeno por destilação.

Metamodelos têm sido utilizados em inúmeras aplicações de engenharia, para aproximar modelos matemáticos rigorosos quando seus códigos computacionais exigem tempo demasiadamente grande para que a sua utilização prática seja possível. Neste contexto, realizou-se uma aplicação do modelo Kriging para obtenção de resultados da metamodelagem de um processo de separação de propeno por destilação. Neste trabalho foi incluída a utilização das Redes Neurais Artificiais como parâmetro comparativo entre os metamodelos.O procedimento envolve o plano de amostragem Latin Hypercube Sampling, a seleção do tipo do metamodelo, estimação de parâmetros e validação. O desempenho dos metamodelos foi comparado com resultados obtidos através do modelo rigoroso pertencente ao simulador de processos Aspen Plus®, onde a predição dos dados mostrou-se com ótima precisão e esforço computacional significativamente menor. Outra contribuição importante deste trabalho é o desenvolvimento da metodologia para otimização baseada na predição dos dados através do metamodelo Kriging utilizando a função fmincon do software Matlab e a comparação à otimização da ferramenta Optimization do Aspen Plus®, atingindo resultados minimizados para as cargas térmicas dos refervedores das três colunas de destilação e obedecendo as restrições de pureza do produto e taxa de boilup.Metamodels have been used in many engineering applications, rigorous mathematical models to approximate when their computational codes require too great a time so that its practical use is possible. In this context, there was an application of the Kriging model to obtain metamodeling results of a propylene distillation separation process. This work included the use of Artificial Neural Networks as a comparison parameter between metamodels. The procedure involves the plan Latin Hypercube Sampling, selection of the type of metamodel, parameter estimation and validation. The performance of the metamodel was compared with results obtained from the rigorous model belonging to the process simulator Aspen Plus®, where the prediction of the data showed with great precision and significantly less computational effort. Another important contribution of this work is the development of methodology for optimization based on the prediction of data through Kriging metamodel using fmincon function of Matlab software and compared to optimize the optimization tool Aspen Plus®, reaching results for minimized thermal loads of reboilers the three-column distillation and obeying the purity of the product restrictions and boilup rate

Técnicas de Metamodelagem Aplicadas à Otimização de Turbomáquinas.

Apresenta-se um estudo teórico de aproximação abordando conceitos e fundamentos de funções de base radial e polinomial clássica, para construção de superfícies de resposta, fazendo-se uso das técnicas estatísticas, como planos de experiências (Design of Experiments - DOE). Neste estudo, desenvolve-se uma metodologia para melhorar o processo de otimização de turbomáquinas utilizando técnicas de metamodelagem, onde são descritos os métodos matemáticos e estatísticos de aproximação de modelos. Para o processo de otimização são utilizados algoritmos de busca aleatória controlada (CRSA). Em princípio, aplica-se a metodologia para a análise de uma grade linear onde o campo de escoamento é calculado utilizando o método dos painéis de Hess & Smith (2D), com modificações que permitem introduzir os efeitos viscosos e separação da camada-limite na quantificação dos coeficientes aerodinâmicos. Numa segunda abordagem, o enfoque é dado na integração de uma estratégia de otimização global com restrições, própria para aplicação a solvers custosos, como CFD – 3D. Tal estratégia faz uso das técnicas de metamodelagem com base em funções de base radial (RBF - Radial Basis Function) em conjunto com algoritmos de otimização para construção de superfícies de resposta. Esta metodologia permite de forma rápida e eficiente alcançar uma solução ótima do projeto da grade linear ou do rotor

Construcción, evolución y evaluación de la teoría

Recibir formación a nivel de doctorado en Enfermería, permite adquirir elementos que favorecen adoptar una postura crítica, sobre la construcción, evolución y evaluación de la teoría. Este artículo presenta la forma como ha evolucionado el componente disciplinar de Enfermería. Para hacer la reflexión se parte de un comentario formulado por J. Fawcett (2003) acerca de la importancia que tiene tanto el conocimiento de la disciplina de enfermería, como el necesario para realizar actividades tales como el baño en cama. Se hace luego una revisión sobre las diferentes clases de modelos y teorías desde su aplicabilidad.  La enfermería ha sido reconocida por la sociedad, y en su proceso de desarrollo disciplinar, ha tenido que mostrar que tiene un dominio propio, cuenta con una estructura sintáctica y conceptual específica, se expresa con un lenguaje y símbolos especializados, recoge la herencia de la literatura y la tradición, tiene redes de comunicación, reconoce valores y creencias y refuerza la educación mediante sistemas que le son propios. Por último se resalta la importancia de la práctica y de la investigación derivada de la misma, para el aporte que se le pueda dar al desarrollo disciplinar de la enfermeríaPalabras clave: Teoría, enfermería.AbstractDoctoral education in nursing enables the professional to acquire essentials that allows him/her to assume a critical attitude on the construction, evolution and evaluation of the theory. This paper presents the way how the disciplinary component of Nursing has evolved. To set up the reflection, a commentary by J. Fawcett (2003) is presented. The commentary is about the importance of knowledge both on the nursing discipline as well as on the necessary fundamentals to carry out activities such as bathing in bed. Next, a review on the different kinds of theories, from the point of view of its applicability, isdone. Nursing has been acknowledged by society. During the process of its disciplinary development it has had to demonstrate that it owns a separate domain, it has a specific syntactical and conceptual structure, it expresses itself with specialized language and symbols, it collects the heritage of literature and tradition, it has communication networks, it recognizes moral values and beliefs, and it reinforces education through systems which belong exclusively to it. Finally, the importance of practice –and the research derived from it, to the disciplinary development of nursing, is highlighted.Keywords: Theory, nursing

Técnicas para el desarrollo de metamodelos aplicadas a problemas

Metamodels, also known as surrogate models, can be used in place of computationally expensive simulation models to increase computational efficiency for the purposes of design optimization or design space exploration. Metamodel-based design optimization is especially advantageous for ship design problems that require either computationally expensive simulations or costly physical experiments. In this paper, three metamodeling methods are evaluated with respect to their capabilities for modeling highly nonlinear, multimodal functions with incrementally increasing numbers of independent variables. Methods analyzed include kriging, radial basis functions (RBF), and support vector regression (SVR). Each metamodeling technique is used to model a set of single-output functions with dimensionality ranging from one to ten independent variables and modality ranging from one to twenty local maxima. The number of points used to train the models is increased until a predetermined error threshold is met. Results show that each of the three methods has its own distinct advantages.Los metamodelos, también conocimos como modelos substitutos, pueden ser utilizados en lugar de modeloscuyas simulaciones tienen un costo computacional muy alto, incrementado con esto la eficiencia en procesos de optimización de diseños o en el diseño de exploraciones espaciales. La optimización de diseños basados en metamodelos es especialmente ventajosa en problemas de diseño relacionado con vehículos marinos en los cuales serequieran simulaciones con un alto costo computacional o bien de experimentos con una alta inversión en equipos.En este artículo se evalúan tres métodos para el desarrollo de metamodelos. La evaluación de estos métodos es desarrollada teniendo en cuenta la capacidad de cada uno de ellos para modelar funciones multimodales no lineales con un número creciente de variables independientes. Dentro de los métodos analizados se encuentran el método de kriging, el método de funciones de base radiales, y el método de regresión con vector de apoyo. Cada una de las anteriores técnicas para la generación de metamodelos es utilizada para modelar un grupo de funciones de una salida con dimensiones variando desde uno hasta diez variables independientes y una modalidad variando entre uno y veinte máximos locales. El número de puntos utilizados para entrenar los modelos es incrementado hasta que el error alcanza una tolerancia predeterminada. Los resultados obtenidos muestran que cada uno de los tres modelos tiene sus propias ventajas distintivas

Direito, arte e indústria: o problema da divisão da propriedade intelectual na economia criativa

- Divulgação dos SUMÁRIOS das obras recentemente incorporadas ao acervo da Biblioteca Ministro Oscar Saraiva do STJ. Em respeito à Lei de Direitos Autorais, não disponibilizamos a obra na íntegra.- Localização na estante: 347.77(81) V157

Algoritmo de otimização multi-objetivo assistida por metamodelagem com aplicações em problemas de aerodinâmica

The multi-objective optimization algorithms commonly used in real engineering designs are based on evolutionary strategies. These algorithms often require a large number of evaluations of the objective function to achieve a good approximation of the Pareto front. In the case in which these algorithms are used to solve a real engineering optimization problem, which usually has computationally expensive objective functions, the time required to achieve convergence can be some time unfeasible. In this sense, the focus of this research was to develop a multi-objective optimization algorithm, based on a metamodeling strategy, to improve the optimization processes in engineering problems. The algorithm was developed, based on metamodel construction using radial based functions, to approximate the computationally expensive functions. These metamodels are optimized in an iterative sampling process to obtain new points in the decision space, with which the next expensive function evaluations must be made. In addition to being able to apply to multi-objective problems, the results showed a very satisfactory performance of the developed algorithm when applied to the select test problems chosen herein and in three real engineering problems: optimized design of wind turbine blades, aerodynamic optimization of wing geometry, and optimized design of linear cascades of axial flow machines. In most cases, the number of evaluations of expensive functions used by the developed algorithm was at least 3 times less than the expensive function evaluation employed, during the direct application of the evolutionary multi-objective optimization algorithm to achieve convergence with similar average values of coverage and diversity metrics of Pareto front.Agência 1Os algoritmos de otimização multi-objetivo comumente usados em projetos reais de engenharia são baseados em estratégias evolutivas que requerem frequentemente um grande número de avaliações das funções objetivo para atingir uma boa aproximação da frente de Pareto. Quando esses algoritmos são usados para resolver um problema de otimização real de engenharia, em que as funções objetivo são computacionalmente custosas, o tempo necessário para atingir a convergência pode ser proibitivo. Nesse sentido, o foco desta pesquisa foi desenvolver um algoritmo de otimização multi-objetivo, acoplado a uma estratégia de metamodelagem, para aprimorar os processos de otimização em problemas de engenharia. O algoritmo foi desenvolvido com base na construção de metamodelos usando funções de base radial para aproximar as funções computacionalmente custosas. Esses metamodelos são otimizados num processo de amostragem iterativo para obter novos pontos no espaço de decisão, com os quais as próximas avaliações das funções custosas devem ser feitas. Além de poder aplicar-se a problemas multi-objetivo, a estratégia desenvolvida faz com que o algoritmo derive para o algoritmo CORS, no caso de problemas mono-objetivo. Os resultados mostraram um desempenho muito satisfatório do algoritmo desenvolvido quando aplicado, tanto nos problemas de teste selecionados quanto em problemas específicos de engenharia relacionados ao projeto otimizado de pás de turbinas eólicas, otimização aerodinâmica da geometria de asas e projeto otimizado de grades lineares de máquinas de fluxo axiais. Na maioria dos casos, o número de avaliações das funções custosas usadas pelo algoritmo desenvolvido baseado em técnicas de metamodelagem, foi pelo menos três vezes menor do que as empregadas pela aplicação direta de um algoritmo de otimização multi-objetivo até atingir a convergência com valores médios semelhantes das métricas de cobertura e diversidade da frente de Pareto