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Título: TOPOLOGY OPTIMIZATION WITH STRESS CONSTRAINTS: AN AGGREGATION-FREE APPROACH
Autor: FERNANDO VASCONCELOS DA SENHORA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  IVAN FABIO MOTA DE MENEZES - ADVISOR
GLAUCIO HERMOGENES PAULINO - CO-ADVISOR

Nº do Conteudo: 31642
Catalogação:  04/10/2017 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=31642@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=31642@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.31642

Resumo:
Structural design methodologies were strongly influenced by the advent of computing. The advances in numerical analyses, such as the finite element method, and Computer Aided Design software have literally helped shape the engineering world as it is today. Structural optimization methods such as topology optimization aim to take the next step by letting the computer guide the design, in order to achieve new and more eficient designs. This approach has the potential to change the future of various industries, including aircraft, automobile, construction, etc. The introduction of stress constraints on traditional topology optimization allows for safer and more reliable solutions that will more closely resemble the final structure. The successful solution of this problem poses several conceptual and numerical dificulties. Thus this dissertation details the main issues of this problem and reviews the current techniques discussed in the literature including some critiques of their performance. The main contribution of this work is a novel technique based on the Augmented Lagrangian method that can eficiently handle a large number of constraints. In contrast to existing methods which are both problem- and mesh-dependent, the presented approach contains only a few parameters which need to be adjusted for each new case. In order to verify the technique s capabilities, a user friendly MATLAB code was developed that is both effective and robust. Several representative examples, including large-scale problems, are presented. Finally, the solutions obtained here, including some unexpected complications, are thoroughly discussed and suggestions for future work are also addressed.

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