Cost optimization in AGV applications

A otimização de custos em aplicações com veículos autónomos pode ser conseguida em diversas frentes. Nesta dissertação estudam-se e comparam-se soluções a três problemas: a interface entre instalador/operador do robô; a otimização de variáveis na solução de um problema de logística; e a escolha dos sensores afetos ao sistema de navegação

Otimização na manufatura aditiva

Additive Manufacturing is a mechanical productive process whose utilization is increasing rapidly. This dissertation was focused in the topological optimization of mechanical parts with a view to reduce their weight, keeping or increasing their mechanical strength. Two different parts usually obtained by conventional techniques were used as case studies, being applied successive iterations leading to their optimization, regarding the use of Additive Manufacturing to produce them in the future. The optimization allowed for parts weight reduction, which will contribute to the always wanted global weight reduction of the set where they belong, improving the sustainability and reduction of emissions. The Altair Hypermesh software was used exclusively as an instrument for performing optimizations.A Fabricação Aditiva é um processo produtivo mecânico cuja utilização está a aumentar rapidamente. Esta dissertação foi focada na otimização topológica de peças mecânicas com vista a reduzir o seu peso, mantendo ou aumentando a sua resistência mecânica. Duas peças diferentes, geralmente obtidas por técnicas convencionais foram usadas como casos de estudos, sendo aplicadas sucessivas iterações, levando à sua otimização com vista ao uso de Fabricação Aditiva para as produzir no futuro. A otimização permitiu uma redução do peso de peças, que contribuirá para a redução do peso global sempre procurado no conjunto onde elas pertencem, melhorando a sustentabilidade e a redução das emissões. A aplicação informática Hypermesh Altair foi usada exclusivamente como instrumento para realizar otimizações

Otimização dos microssatélites BM4311, BMC1207, BMS1004, BMS1617, BMS6026 e CSKB074 em multiplexes.

Processo de otimização; Descrição sucinta da técnica; Caracterização; Impactos esperados.bitstream/item/55769/1/DT90.pd

Desenvolvimento de metodologias de otimização topológica para um software modular de simulação

Structural optimization has gained popularity since its first studies in the late 19th century. Over the years, due to the improvement of technology, several works have been focused on its computational implementation. Among the most popular applications, topology optimization deals with the non-homogeneous material distribution in a structure in order to optimize a given structural objective. A compliance approach is usually carried out to evaluate a topology optimization problem. Moreover, it is also considered the Optimality Criterion and SIMP as the optimization method and the material interpolation scheme, respectively. In this work, several topology optimization problems are carried out and evaluated, from a multi-objective approach, where thermal and mechanical analyses are simultaneously considered, to thermoelastic phenomena. These problems are recognized for incorporating loads that depend on the solution (in this case, thermal loads). Also known as design-dependent loads, they depend on the material layout inside the structure and their magnitude has a direct impact on the optimization process. Therefore, in the resultant topologies, the instabilities associated with this type of loading become evident. The main focus of this work consists in introducing alternative ways to prevent these issues and deal with the problems’ instability. Therefore, an alternative procedure is proposed to control the problems that arise from the mentioned analysis. An adaptation of the Evolutionary Structural Optimization (ESO) method, also known as Bi-directional ESO, is implemented and the obtained results are compared with the conventional ones. The development of a computational tool consists in an additional outcome of this work and, therefore, the mentioned methodologies are implemented considering a numerical simulation software, based on the Finite Element Method (FEM), as background. Besides the FEM analysis, the computational tool becomes capable of solving different types of topology optimization problemsA otimização estrutural tem vindo a ganhar popularidade ao longo dos anos e, com o desenvolvimento da tecnologia, tem-se apostado na sua implementação computacional. Uma das áreas de maior desenvolvimento é a otimização topológica. Esta lida com a distribuição não homógenea de material numa estrutura de modo a otimizar um determinado objetivo estrutural. Tendo por base o método mais convencional, a minimização da compliance de uma estrutura é definida como objetivo de um problema de otimização topológica. Para além disso, o Critério do Ótimo, como método de otimização, e o SIMP, como esquema de interpolação do material, são implementados de modo a avaliar o algoritmo. Neste trabalho, várias abordagens são avaliadas de modo a estudar a aplicação da otimização topológica a problemas muti-física. Uma abordagem multi-objectivo onde as análises térmica e mecânica são simultaneamente ponderadas é estudada, assim como a influência de fenómenos de termoelasticidade. Estes fenómenos são reconhecidos por incorporarem carregamentos que dependem da solução, neste caso, os carregamentos térmicos. Estes são dependentes da distribuição do material na estrutura e a sua magnitude influencia em grande escala o processo de otimização. Nas topologias resultantes, instabilidades associadas a este tipo de carregamentos são notórias e dificilmente contornáveis devido às caraterísticas intrínsecas do processo de otimização escolhido. No presente trabalho são avaliados os resultados obtidos através dos algoritmos convencionais de otimização topológica. Para além disso, é proposta uma abordagem alternativa de modo a controlar as instabilidades que surgem nas análises referidas e a estabilizar o problema. Uma adapatção do método de otimização estrutural evolucionária (ESO - Evolutionary Structural Optimization), conhecida como BESO, é implementada e os resultados obtidos são comparados com os anteriores. Por fim, um dos resultados deste trabalho consiste no desenvolvi mento de uma ferramenta computacional com capacidade para solucionar as abordagens mencionadas. Em conjunto com a análise numérica, baseada no Método dos Elementos Finitos, as metodologias de otimização topológica são implementadas e adicionadas a um software que foi atualizado ao longo deste trabalhoMestrado em Engenharia Mecânic

Desenvolvimento de um algoritmo genético paralelo utilizando MPI e sua aplicação na otimização de um projeto neutrônico.

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um algoritmo genético paralelo [1] distribuído aplicado a otimização de um projeto neutrônico. Para a implementação do paralelismo, utilizou-se a biblioteca “Message Passing Interface” (MPI) [2], padrão para computação paralela em ambientes de memória distribuída com intercambiamento de mensagens. Outra característica importante do MPI é sua portabilidade para qualquer arquitetura. Como principais objetivos deste artigo têm-se: i) validação dos resultados obtidos pela aplicação deste algoritmo na otimização de um projeto neutrônico, através de comparações com resultados apresentados na literatura. [3][4] e ii) teste de performance do cluster do Instituto de Engenharia Nuclear (IEN) [5] em problemas de otimização aplicados ao cálculo de física de reatores. Os experimentos demonstraram que o algoritmo genético paralelo utilizando a biblioteca MPI, implantado no cluster do IEN, apresentou ganhos significativos nos resultados obtidos, bem como no tempo de processamento. Tais resultados ratificam a utilização do cluster do IEN com algoritmos genéticos paralelos para resolução de problemas de otimização de projetos neutrônicos

Um algoritmo baseado em evolução diferencial para problemas de otimização estrutural multiobjetivo com restrições

ResumoProblemas de otimização estrutural visam o aumento do desempenho da estrutura e a diminuição de seus custos garantindo, entretanto, os requisitos de segurança aplicáveis. Devido à natureza conflitante desses aspectos, a formulação de um problema de otimização estrutural como multiobjetivo é natural, embora pouco frequente, e tem a vantagem de apresentar um conjunto diversificado de soluções ao(s) tomador(es) de decisão. A literatura mostra que os algoritmos evolucionários (AE) são eficazes na obtenção de soluções em problemas de otimização multiobjetivo e que aqueles baseados em evolução diferencial (ED) são eficientes na resolução de problemas de otimização estrutural mono-objetivo, especialmente os que utilizam codificação real em suas variáveis de projeto. Por outro lado, nota-se a ausência da aplicação da ED na versão multiobjetivo desses problemas. Esse artigo apresenta uma análise do desempenho de um algoritmo baseado em ED em cinco exemplos de problemas de otimização estrutural multiobjetivo. Os resultados obtidos são comparados aos encontrados na literatura, indicando o potencial do algoritmo proposto.AbstractStructural optimization problems aim at increasing the performance of the structure while decreasing its costs guaranteeing, however, the applicable safety requirements. As these aspects are conflicting, the formulation of the structural optimization problem as multiobjective is natural but uncommon, and has the advantage of presenting a diverse set of solutions to the decision maker(s). The literature shows that Evolutionary Algorithms (EAs) are effective to obtain solutions in multiobjective optimization problems, and that the Differential Evolution (DE) based ones are efficient when solving structural mono-objective structural optimization problems, specially those with a real encoding of the design variables. On the other hand, one can note that DE has not yet been applied to the multiobjective version of these problems. This article presents a performance analysis of a DE-based algorithm in five multiobjective structural optimization problems. The obtained results are compared to those found in the literature, and the comparisons indicate the potential of the proposed algorithm

Adaptação automática de algoritmos de otimização metaheurística

A maioria dos problemas do mundo real tem uma multiplicidade de possíveis soluções. Além disso, usualmente, são encontradas limitações de recursos e tempo na resolução de problemas reais complexos e, por isso, frequentemente, não é possível aplicar um método determinístico na resolução desses problemas. Por este motivo, as meta-heurísticas têm ganho uma relevância significativa sobre os métodos determinísticos na resolução de problemas de otimização com múltiplas combinações. Ainda que as abordagens meta-heurísticas sejam agnósticas ao problema, os resultados da otimização são fortemente influenciados pelos parâmetros que estas meta-heurísticos necessitam para a sua configuração. Por sua vez, as melhores parametrizações são fortemente influenciadas pela meta-heurística e pela função objetivo. Por este motivo, a cada novo desenvolvimento é necessária uma otimização dos parâmetros das metas heurísticas praticamente partindo do zero. Assim, e, atendendo ao aumento da complexidade das meta-heurísticas e dos problemas aos quais estassão normalmente aplicadas, tem-se vindo a observar um crescente interesse no problema da configuração ótima destes algoritmos. Neste projeto é apresentada uma nova abordagem de otimização automática dos parâmetros de algoritmos meta-heurísticos. Esta abordagem não consiste numa pré-seleção estática de um único conjunto de parâmetros que será utilizado ao longo da pesquisa, como é a abordagem comum, mas sim na criação de um processo dinâmico, em que a parametrização é alterada ao longo da otimização. Esta solução consiste na divisão do processo de otimização em três etapas, forçando, numa primeira etapa um nível alto de exploração do espaço de procura, seguida de uma exploração intermédia e, na última etapa, privilegiando a pesquisa local focada nos pontos de maior potencial. De forma a permitir uma solução eficiente e eficaz, foram desenvolvidos dois módulos um Módulo de Treino e um Módulo de Otimização. No Módulo de Treino, o processo de fine-tuning é automatizado e, consequentemente, o processo de integração de uma nova meta-heurística ou uma nova função objetivo é facilitado. No Módulo de Otimização é usado um sistema multiagente para a otimização de uma dada função seguindo a abordagem de pesquisa proposta. Com base nos resultados obtidos através da aplicação de otimização por enxame de partículas e algoritmos genéticos a várias funções benchmark e a um problema real na área dos sistemas de energia, o Módulo de Treino permitiu automatizar o processo de fine-tuning e, consequentemente, facilitar o processo de introdução no sistema de uma nova meta-heurística ou de uma nova função relativa a um novo problema a resolver. Utilizando a abordagem de otimização proposta através do Módulo de Otimização, obtém-se uma maior generalização e os resultados são melhorados sem comprometer o tempo máximo para a otimização.Most real-word problems have a large solution space. Due to resource and time constraints, it is often not possible to apply a deterministic method to solve such problems. For this reason, metaheuristic optimization algorithm has earned increased popularity over the deterministic methods in solving complex combination optimization problems. However, despite being problem-agnostic techniques, metaheuristic’s optimization results are highly impacted by the defined parameters. The best parameterizations are highly impacted by the metaheuristic version and by the addressed objective function. For this reason, with each new development it is necessary to optimize the metaheuristic parameters practically from scratch. Thus, and given the increasing complexity of metaheuristics and the problems to which they are normally applied, there has been a growing interest in the problem of optimal configuration of these algorithms. In this work, a new approach for automatic optimization of metaheuristic algorithms parameters is presented. This approach does not consist in a static pre-selection of a single set of parameters that will be used throughout the search process, as is the common approach, but in the creation of a dynamic process, in which the parameterization is changed during the optimization. This solution consists of dividing the optimization process into three stages, forcing, in a first stage, a high level of exploration of the search space, followed by an intermediate exploration and, in the last stage, fostering local search focused on the points of greatest potential. In order to allow an efficient and effective solution, two modules are developed, a Training Module and an Optimization Module. In the Training Module, the finetuning process is automated and, consequently, the process of integrating a new metaheuristic or a new objective function is facilitated. In the Optimization Module, a multi-agent system is used to optimize a given function following the proposed research approach. Based on the results obtained using particle swarm optimization and genetic algorithms to solve several benchmark functions and a real problem in the area of power and energy systems, the Training Module made it possible to automate the fine-tuning process and, consequently, facilitate the process of introducing in the system a new metaheuristic or a new function related to a new problem to be solved. Using the proposed optimization approach through the Optimization Module, a greater generalization is obtained, and the results are improved without compromising the maximum time for the optimization

Otimização topológica em estruturas de comportamento não-linear

Optimization in engineering is the search for the optimal solution, taking into account the de ned design objective and the imposed constraints. There is a wide scope of applications in engineering, ranging from management and planning to structural design problems. The development of computers and programming has boosted this technology by enabling a faster and more e - cient search for optimal solutions through computational methods. Topology optimization combines the Finite Element Method (FEM) with optimization methods, in order to obtain the best distribution of material within a given domain. In this work, two distinct design objectives were analyzed in the scope of evaluation of non-linear structural problems: (i) minimization of compliance and (ii) minimization of complementary work. The material of the structure is described by a multi-linear behaviour (nonlinear elasticity) and a Solid Isotropic Material with Penalization (SIMP) approach. In order to solve the problem of topology optimization, a computational tool, enclosing a FEM analysis and a topology optimization algorithm, was developed using Matlab programming. The validation of the FEM was done using the numerical simulation program Abaqus as a reference, and, for the topology optimization problems, simulations were performed for several boundary conditions.A otimização em engenharia é a busca pela solução ótima tendo em considera ção o objetivo de projeto e as restrições impostas. Existe uma panóplia de aplicações desta temática em engenharia, que vão desde problemas de gestão e planeamento até problemas de projeto de estruturas. O desenvolvimento dos computadores e da programação impulsionaram esta tecnologia permitindo uma procura mais rápida e eficaz de soluções ótimas através de métodos computacionais. A otimização topológica combina o Método dos Elementos Finitos (MEF) com métodos de otimização, de forma a obter a melhor distribuição de material para um determinado domínio. Neste trabalho foram analisados dois objetivos distintos no contexto de problemas estruturais não-lineares: (i) minimização do trabalho das forças externas e (ii) minimização do trabalho complementar. O material da estrutura é descrito por um comportamento isotrópico multilinear (elasticidade não-linear). De modo a solucionar o problema de otimização topológica foi desenvolvida uma ferramenta computacional, que engloba um código de análise pelo MEF e um algoritmo de otimização topológica, usando o Matlab como plataforma de programação. A validação do método dos elementos finitos foi feita usando o programa de simulação numérica Abaqus como referência, e, para o problema de otimização topológica, foram realizadas simulações para diversas condições de fronteira.Mestrado em Engenharia Mecânic

Levantamento do fitoplancton no açude Manga Nova, Petrolina, PE.

a. Assim,o objetivodo trabalhofoi monitoraras característicasda qualidadeda água, sedimento e análise morfométricado açude, para a otimização do cultivo extensivo

Otimização Multi-Objetivo de Caminhos

Tese de mestrado, Engenharia Informática , 2022, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasO problema do caminho mais curto é descrito e tratado em inúmeras situações, criando-se algoritmos e aplicativos para resolvê-lo. Esse problema geralmente é abordado quando temos um único objetivo, ou seja, quando queremos encontrar o caminho mais curto entre dois pontos. Para isso, normalmente é utilizado o algoritmo de Dijkstra, um algoritmo genérico para a solução desse tipo de problema. Porém, quando a possibilidade de vários objetivos é adicionada, a complexidade aumenta. Neste caso, não basta ter um único critério para calcular o caminho mais curto, com a ajuda de um algoritmo típico, mas mais critérios, para que possamos então classificar cada caminho de uma forma mais detalhada e obter uma resposta mais ponderada. Esses critérios podem ser causas naturais, altitude, sombra, exposição ao sol, bem como outros tipos de fenómenos, tráfego, tipo de piso, etc. Assim, com a presença de diversos critérios, é necessário fazer mais comparações entre os caminhos, de forma a poder eliminar os que não interessam. Estas comparações são feitas entre os valores do mesmo critério dos diferentes caminhos, caminhos estes que tenham o mesmo vértice origem e destino. Desta forma, foi feita uma implementação de um algoritmo multi-objetivo exato, para obtenção do conjunto de soluções ótimas para o caso de uso escolhido. É executado num ponto inicial, fazendo a sua pesquisa de forma local (constrói o caminho iterativamente), guardando todos os caminhos que são potencialmente ótimos, de acordo com os critérios especificados pelo agente de decisão (AD). Considerou-se como caso de uso a aplicação do algoritmo a uma secção do mapa real de Lisboa, tendo como objetivos a minimização da distância, a maximização de proximidade a áreas verdes e a minimização de exposição a poluição (maximização da qualidade do ar), nos caminhos a encontrar.The shortest path problem is described and addressed in numerous situations, creating algorithms and applications to solve it. This problem is usually addressed when we have a single objective, that is, when we want to find the shortest path between two points. For this, the Dijkstra algorithm is normally used, which is a generic algorithm for solving this type of problem. However, when the possibility of several objectives is added, the complexity increases. In this case, it is not enough to have a single criterion to calculate the shortest path, with the help of a typical algorithm, but more criteria, so that we can then classify each path in a more detail way and obtain a more weighted answer. These criteria can be natural causes, altitude, shade, sun exposure, as well as other types of phenomena, traffic, floor type, etc. Thus, with the presence of several criteria, it is necessary to make more comparisons between the paths, in order to eliminate the ones that do not matter. These comparisons are made between the values of the same criterion of different paths, paths that that have the same source and destination vertex. In this way, an implementation of an exact multi-objective algorithm was made, to obtain the set of optimal solutions for the chosen use case. It is executed at an initial point, doing its search locally (iteratively builds the path), saving all the paths that are potentially optimal, according to the criteria specified by the decision agent (AD). It was considered as a use case the application of the algorithm to a section of the real map of Lisbon, with the objectives of minimizing distance, maximizing proximity to green areas and minimizing exposure to pollution (maximization of air quality), on the paths to find