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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.3.2012.tde-16072013-172602
Documento
Autor
Nome completo
Leandro Zavarez Barbosa
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2012
Orientador
Banca examinadora
Lebensztajn, Luiz (Presidente)
Saldanha, Rodney Rezende
Silva, Viviane Cristine
Título em português
Técnicas de otimização baseadas no paradigma de enxames de partículas e sua aplicação ao projeto de equipamentos eletromagnéticos.
Palavras-chave em português
Eletromagnetismo (Otimização)
Máquinas elétricas
Pareto otimalidade
Resumo em português
O presente trabalho propõe a utilização do método de otimização baseado no paradigma de enxame de partículas no projeto de um dispositivo eletromagnético, modelado analiticamente. A otimização baseada em enxames de partículas pertence à classe dos algoritmos evolutivos e é baseada no algoritmo de simulação do movimento de pássaros na busca por comida. O trabalho será focado na resolução de problemas de otimização multiobjetivo e apenas alguns casos de otimização mono-objetivo serão resolvidos para demonstrar a funcionalidade do método de otimização. Dois métodos de otimização multiobjetivo são propostos: um é baseado num algoritmo de otimização multiobjetivo que utiliza o paradigma de enxames em conjunto com soluções adotadas pelo algoritmo genético multiobjetivo denominado Nondominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II) e o outro é baseado também no paradigma de enxames utilizando elementos do algoritmo de otimização multiobjetivo intitulado Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA). Ambos algoritmos são validados em um problema de otimização baseado no projeto de um motor de corrente contínua sem escovas, um benchmark de otimização.
Título em inglês
Optimization techniques based on particle swarm paradigm and its application to the design of eletromagnetic devices.
Palavras-chave em inglês
Electrical machines
Electromagnetism (Optimization)
Pareto optimal
Resumo em inglês
This work proposes the use of the optimization method based on the particle swarm paradigm in the design of electromagnetic device, analytically modeled. Particle swarm optimization belongs to the class of evolutionary algorithms and is based on the movement simulation of birds searching for food. This work will be focused on solving multi-criteria optimization problems and some cases of single-objective optimization problems will be solved only to demonstrate the functionality of optimization method. Two multi-criteria optimization methods are proposed: one based on an optimization algorithm that uses the multiobjective particle swarm paradigm and some concepts extracted from the multiobjective genetic algorithm called Nondominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II) and the other is based on the particle swarm paradigm by using some elements of another multiobjective optimization algorithm entitled Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA). Both methods are applied to an optimization problem related to the design of a brushless direct current motor.
 
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Data de Publicação
2013-07-22
 
AVISO: O material descrito abaixo refere-se a trabalhos decorrentes desta tese ou dissertação. O conteúdo desses trabalhos é de inteira responsabilidade do autor da tese ou dissertação.
  • BARBOSA, Leandro Zavarez, Coelho, Leandro dos Santos, e Lebensztajn, L. Particle Swarm Optimization and strength pareto to solve multiobjective optimization problems [doi:10.3233/JAE-131717]. International Journal of Applied Electromagnetics and Mechanics [online], 2013, vol. 43, p. 137-149.
  • Coelho, Leandro dos Santos, BARBOSA, Leandro Zavarez, and Lebensztajn, Luiz. Multiobjective Particle Swarm Approach for the Design of a Brushless DC Wheel Motor [doi:10.1109/tmag.2010.2044145]. IEEE Transactions on Magnetics [online], 2010, vol. 46, p. 2994-2997.
  • BARBOSA, Leandro Zavarez, CHABU, I.E., and Lebensztajn, L. Shape Optimization of a High-speed Magnetic Actuator. In International Conference on Engineering Optimization, Rio de Janeiro. EngOpt2008 International Conference on Engineering Optimization., 2008.
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  • Lebensztajn, L., and BARBOSA, Leandro Zavarez. Derivative Free Optimization Algorithmsin Electrical Machine Design. In Sixth International Conference on Computational Electromagnetica CEM 2006, Aachen, 2006. Sixth International Conference on Computational Electromagnetica CEM 2006 Proceedings.Berlin : VDE Verlag Gmbh, 2006. Abstract.
  • Lebensztajn, L., e BARBOSA, Leandro Zavarez. Alguns Métodos de Otimização no Projeto de um Motor de Corrente Contínua sem Escovas. In MOMAG2006 (12º SBMO - Simpósio Brasileiro de Microondas e Optoeletrônica e o 7º CBMag - Congresso Brasileiro de Eletromagnetismo, Belo Horizonte, 2006. Anais do MOMAG2006 (12º SBMO - Simpósio Brasileiro de Microondas e Optoeletrônica e o 7º CBMag - Congresso Brasileiro de Eletromagnetismo., 2006.
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  • NAZARETHE, Caio, BARBOSA, Leandro Zavarez, e Lebensztajn, L. Otimização a Múltiplos Objetivos de um Motor de Corrente Contínua sem Escovas. In 14 Simpósio Internacional de Iniciação Científica, São Paulo SP, 2006. 14 Simpósio Internacional de Iniciação Científica.São Paulo : Universidade de São Paulo, 2006. Resumo.
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