Banca de QUALIFICAÇÃO: PRINCE AZSEMBERGH NOGUEIRA DE CARVALHO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : PRINCE AZSEMBERGH NOGUEIRA DE CARVALHO
DATA : 29/08/2019
HORA: 09:00
LOCAL: Sala 414 do CTEC - UFRN
TÍTULO:

OTIMIZAÇÃO MULTIOBJETIVO DE PERFIS AERODINÂMICOS UTILIZANDO ALGORITMO GENÉTICO


PALAVRAS-CHAVES:

Algoritmo genético; perfis aerodinâmicos; Matlab®; XFoil.


PÁGINAS: 73
RESUMO:

Nas últimas décadas a busca por perfis aerodinâmicos ótimos têm
aumentado em face da crescente demanda por componentes aerodinâmicos de
alta performance. Esta busca tem ocorrido tanto na aviação, quanto em setores de
energia e automobilística. Porém, a otimização de perfis exige uma abordagem
multiobjetivo visto que não há uma única variável que otimize o perfil (em relação
aos seus coeficientes aerodinâmicos) sem prejudicar outras características
estruturais como a sua espessura ou curvatura (arqueamento). Para agilizar
otimizações, utilizam-se sistemas de inteligência artificais, dentre os quais
destacam-se os algoritmos genéticos, que imitam o mecanismo de seleção natural
na busca por um conjunto de variáveis que sirvam como solução do problema.
Para caracterizar um perfil, é necessário imprimir um escoamento ao seu redor e
obter as curvas de pressão para então obter os coeficientes desejados do perfil.
Um software que simula o escoamentono perfil é o XFOIL, este programa
virtualiza no perfil painés de distribuição de pressão para obter as curvas de
pressão e depois os coeficientes do perfil. No presente trabalho foi construído um
algoritmo em Matlab® que conseguisse acessar o XFOIL para caracterizar os
perfis iniciais, classificá-los quanto à aptidão para reproduzir outros perfis para as
próximas gerações do algoritmo genético e trabalhar sua geometria a fim de
otimizá-los em relação a multiobjetivos definidos pelo usuário. O algoritmo
conseguiu iniciar com uma população de 300 perfis conhecidos, evoluir e
encontrar um perfil ótimo em relação aos demais da população. O perfil
encontrado tem uma eficiência de 10% maior que os demais perfis. O algoritmo
mostrou-se melhor relativo ao tempo, onde conseguiu realizar a otimização com
18 horas, quanto os demais trabalhos de otimização em algoritmo genético
apresentam cerca de 300 horas com capacidade computacional bastante similar.
Sugere-se no futuro verificar o perfil ótimo do trabalho em CFD.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1338331 - RAIMUNDO CARLOS SILVERIO FREIRE JUNIOR
Externo ao Programa - 1647050 - SANDI ITAMAR SCHAFER DE SOUZA
Interno - 1445637 - WALLACE MOREIRA BESSA
Notícia cadastrada em: 15/08/2019 20:39
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