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Type: DISSERTAÇÃO DIGITAL
Degree Level: Mestrado
Title: Ajuste de parâmetros em sistemas rotativos através de otimização multiobjetivo
Title Alternative: Identification of parameters in rotating systems through multiobjective optimization
Author: Rezende, Andrei Bavaresco, 1991-
Advisor: Castro, Hélio Fiori de, 1977-
Abstract: Resumo: Máquinas rotativas operam em funções importantes nos dias de hoje. Desta maneira, os estudos de modelos de sistemas rotativos ocupam uma posição de destaque no contexto destas máquinas, devido à quantidade de fenômenos que podem ocorrer durante a operação destes sistemas. Diversas falhas podem ocorrer em um sistema rotativo, sendo necessários modelos matemáticos cada vez mais precisos, a fim de evitar que tais falhas aconteçam. Portanto, é interessante identificar os parâmetros de falha através da minimização das diferenças entre as respostas do modelo e as respostas experimentais. Em um sistema rotativo é de grande valia utilizar métodos de otimização multiobjetivo para a resolução do problema de estimação de parâmetros, por se tratar de um problema complexo, com várias funções objetivo. Com tal característica, métodos de otimização meta-heurísticos são ferramentas de grande capacidade de resolução de problemas de engenharia. Este trabalho propõe a aplicação dos métodos de otimização multiobjetivo algoritmo genético, colônia de vagalumes e otimização por enxame de partículas para a estimação de parâmetros em dois problemas envolvendo sistemas rotativos. No primeiro método, a metodologia de otimização é baseada na teoria da evolução das espécies na natureza, onde apenas os mais aptos irão sobreviver as mudanças do ambiente. O segundo método é organizando com base nas características bioluminescente dos vagalumes, onde um vagalume representa uma possível solução na área de busca e move-se randomicamente, atraindo ou sendo atraído por outros vagalumes. O último método é baseado no comportamento social de revoada de pássaros e cardume de peixes em busca de abrigo e alimento. É proposto também, utilizar o método de Máxima Verossimilhança para indicar as melhores soluções da fronteira de Pareto. Todos os métodos de otimização foram eficientes em estimar parâmetros próximos aos valores esperados, em que o método colônia de vagalumes foi o método com soluções com maior diversidade. Para os problemas tratados neste trabalho o método de Máxima Verossimilhança mostrou-se capaz de estimar corretamente as melhores soluções

Abstract: Rotating machines operate important functions inside the industries today. Therefore, the study of rotor dynamic models occupies a prominent position in the rotating machinery context due to the significant number of phenomena that can occur during the operation of such equipment. Considering the faults that occur in rotating systems, it is necessary that the mathematical models be increasingly accurate in order to avoid these faults. Thus, it is interesting to identify the fail parameters by minimizing the difference between the simulated and real responses. In this way, a rotating system is considering a complex problem with many objective functions and it is interesting to use multi-objective optimization methods for resolution of estimated problems. Therefore, meta-heuristics search methods are interesting tools to solve complex engineering problems. This work proposes an application of multi-objective optimization methods based on Genetic Algorithm, Firefly Algorithm and Particle Swarm Optimization. In the first method, the optimization methodology is based on theory of species evolution in nature, wherever only the strongest individuals will survive. The second method is based on the bioluminescent behavior of fireflies¿ colonies. The method is based on bioluminescent characteristics of fireflies whenever considering that a firefly is a possible solution of the problem and moves randomly in the sample space, attracting or being attracted to other fireflies. The last method is inspired by the social behavior of bird flocking or fish schooling to find food. In addiction it is proposed to use the Maximum Likelihood to indicate the best solutions from Pareto Front. Both optimization methods were able to estimate parameters close to the expected value, and the Firefly Algorithm was the method in which, the solution provided more diversity. Considering the addressed problems in this work, the Maximum Likelihood was able to estimate correctly the best solutions
Subject: Otimização multiobjetivo
Algoritmos genéticos
Otimização por enxame de partículas
Parâmetros - Estimativa
Rotores - Dinâmica
Editor: [s.n.]
Date Issue: 2016
Appears in Collections:FEM - Tese e Dissertação

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