Problemas de contato unilateral em placas semi-espessas sujeitas a grandes deflexões

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro TecnologicoFormulação e análise de problemas de contato em placas utilizando o Método dos Elementos Finitos. A teoria de placas semi-espessas ou teoria de Mindlin-Reissner é utilizada, e a versão lagrangiana atualizada do princípio dos trabalhos virtuais é adotada para o tratamento da não-linearidade advinda do fato da estrutura poder sofrer grandes deflexões. A desigualdade variacional, característica do problema de contato, é resolvida fazendo-se uso do método da penalidade

GBNM : un algorithme d'optimisation par recherche directe. Application à la conception de monopalmes de nage

In this work a fixed cost essentially local optimization method, which becomes global if the number of evaluations increases is developed. " Globalization " is achieved by probabilistic restarts based on past searches. An improved Nelder-Mead method is the local optimizer. Improvements concern the variables which are bounded, the nonlinear inequality constraints which are taken into account by adaptive penalization, and the failures by simplex degeneration which are detected and handled through restart. The resulting method is called " Globalized and Bounded Nelder-Mead (GBNM) ". Numerical experiments on multimodal test functions and composite laminated design problems illustrate the performance of the method as compared to an evolutionary optimizer. More complex applications are dealt with GBNM: the flexural stiffness optimization and the identification of the ply drop positions of swimming monofins.Dans ce travail, une méthode d'optimisation à coût fini, essentiellement locale,mais qui devient globale lorsque le nombre d'analyses croît est développée. La ± globalisation α vient de ré-initialisations probabilisées de recherches locales prenant en compte les points de départ et de convergence passés. L'optimiseur local est une version améliorée de la méthode de Nelder-Mead, où les variables sont bornées, où les contraintes d'inégalité sont prises en compte par pénalisation adaptative, et où les dégénérescences du simplexe sont traitées par ré-initialisation. Cette méthode, appelée ± Globalized and Bounded Nelder-Mead α (GBNM), est testée sur des fonctions multimodales et des problèmes de conception de stratifiés composites. Puis, des applications plus complexes sont traitées avec GBNM : l'optimisation de la raideur de flexion et l'identification des positions des sauts de plis de monopalmes de nage

GBNM : un algorithme d'optimisation par recherche directe. Application à la conception de monopalmes de nage

In this work a fixed cost essentially local optimization method, which becomes global if the number of evaluations increases is developed. " Globalization " is achieved by probabilistic restarts based on past searches. An improved Nelder-Mead method is the local optimizer. Improvements concern the variables which are bounded, the nonlinear inequality constraints which are taken into account by adaptive penalization, and the failures by simplex degeneration which are detected and handled through restart. The resulting method is called " Globalized and Bounded Nelder-Mead (GBNM) ". Numerical experiments on multimodal test functions and composite laminated design problems illustrate the performance of the method as compared to an evolutionary optimizer. More complex applications are dealt with GBNM: the flexural stiffness optimization and the identification of the ply drop positions of swimming monofins.Dans ce travail, une méthode d'optimisation à coût fini, essentiellement locale,mais qui devient globale lorsque le nombre d'analyses croît est développée. La ± globalisation α vient de ré-initialisations probabilisées de recherches locales prenant en compte les points de départ et de convergence passés. L'optimiseur local est une version améliorée de la méthode de Nelder-Mead, où les variables sont bornées, où les contraintes d'inégalité sont prises en compte par pénalisation adaptative, et où les dégénérescences du simplexe sont traitées par ré-initialisation. Cette méthode, appelée ± Globalized and Bounded Nelder-Mead α (GBNM), est testée sur des fonctions multimodales et des problèmes de conception de stratifiés composites. Puis, des applications plus complexes sont traitées avec GBNM : l'optimisation de la raideur de flexion et l'identification des positions des sauts de plis de monopalmes de nage

Maximization of Fundamental Frequency of Laminated Composite Cylindrical Shells by Ant Colony Algorithm

"The success in developing modern aerospace systems addresses competitive subjects as optimization, reduced costs, sustainability, environment, weight, and safety. There is an increased demand for lighter materials such as laminated composites. In order to match the demandof aeronautical companies, the shell structures are very important. The dynamic behavior of composite structures is also essential to improve the potential applications of these materials. The knowledge of the dynamic response of the cylindrical shell structures is an important issue in theirdesign, in which the ply thicknesses are often preestablished and the ply orientations are usually restricted to a small set of angles due to manufacturing constraints. Obtaining the best stacking sequence of laminated shell may lead to a problem of combinatorial optimization. As this problem ishard to be solved, several techniques have been developed. Ant colony optimization is a class of heuristic optimization algorithms inspired by the behavior of real ants, related to their ability to find the shortest path between the nest and the food source. Thus, this paper deals with optimal stacking sequence of laminated cylindrical composite shells with the aim of maximizing their fundamental frequency using this approach. The ant colony algorithm was implemented inMatlab platform and was linked to Abaqus academic version to compute the structural response. Cylindrical shells with and without a cutout geometry were studied. Fundamental frequencies were maximized for both cases, and results were presented and discussed.

GBNM : un algorithme d'optimisation par recherche directe. Application à la conception de monopalmes de nage

Dans ce travail, une méthode d'optimisation à coût fini, essentiellement locale,mais qui devient globale lorsque le nombre d'analyses croît est développée. La +- globalisation a vient de ré-initialisations probabilisées de recherches locales prenant en compte les points de départ et de convergence passés. L'optimiseur local est une version améliorée de la méthode de Nelder-Mead, où les variables sont bornées, où les contraintes d'inégalité sont prises en compte par pénalisation adaptative, et où les dégénérescences du simplexe sont traitées par ré-initialisation. Cette méthode, appelée +- Globalized and Bounded Nelder-Mead a (GBNM), est testée sur des fonctions multimodales et des problèmes de conception de stratifiés composites. Puis, des applications plus complexes sont traitées avec GBNM : l'optimisation de la raideur de flexion et l'identification des positions des sauts de plis de monopalmes de nage.ROUEN-INSA Madrillet (765752301) / SudocSudocFranceF

Optimisation de monopalmes de nage

La complexité des modèles usuels couplant fluide et structure rend la simulation du système palme et nageur coûteuse en calculs. Ce coût interdit l'optimisation du système car l'optimisation implique la simulation de nombreux systèmes. Cette étude met en avant des éléments d'analyse du système palme plus nageur et propose des simplifications qui permettent d'optimiser la distribution de raideurs d'une monopalme de nage

Surrogate-based optimization of the layup of a laminated composite wind turbine blade for an improved power coefficient

Most wind turbine blades are made of laminated composite materials. The mechanical prop- erties of the material and the layup orientation influence the blade stiffness and, therefore, turbine performance. The bend-twist coupling effect, a consequence of the stacking sequence, can be used for passive control of the pitch angle, which in turn can improve the turbine performance. In this work, a surrogate-based optimization strategy which uses finite element simulation and radial basis functions is employed to optimize the stacking sequence of the blade laminate of a small wind turbine, aiming to improve the power coefficient