Otimização de parâmetros de amortecedores de massa sintonizados para uso em edifícios altos submetidos à ação do vento

Abstract

Nesta dissertação, realizou-se o estudo do projeto ótimo dos parâmetros de amortecedores de massa sintonizados (AMS) instalados em um edifício alto sujeito a vibrações induzidas pelo vento. A função objetivo foi a minimização do deslocamento máximo da estrutura, enquanto as variáveis de projeto são os coeficientes de rigidez e amortecimento dos AMSs. Para realizar o estudo, empregou-se o algoritmo meta-heurístico Search Group Algorithm (SGA). Duas diferentes metodologias de otimização foram consideradas, a otimização determinística e a otimização sob incertezas. A otimização determinística considerou diferentes cenários, variando a localização e quantidade dos AMSs, como também a inclusão do efeito da interação solo-estrutura. A otimização sob incertezas levou em consideração as indeterminações presentes nas propriedades estruturais do edifício e da excitação dinâmica. Esse método levou ao projeto robusto dos AMSs, visto que o desempenho do dispositivo se tornou insensível às aleatoriedades das variáveis de entrada do problema de otimização.

This work studies the optimum project of the parameters of tuned mass dampers (TMDs) installed in a high-rise building subject to wind-induced vibration. The cost function is the minimization of the maximum displacement at the building, while the design variables are the spring stiffness and damping coefficients of the TMD’s. To carry out the proposed optimization, the metaheuristic algorithm, Search Group Algorithm (SGA) is employed. Two different optimization methodologies are considered, deterministic optimization and uncertainty optimization. The deterministic optimization considered different scenarios, varying the location and quantity of TMDs, and the inclusion of the soil-structure interaction effect. The optimization under uncertainties took into account the indeterminations present in the structural properties of the building and the dynamic excitation. This method led to the robust design of TMDs, whereas the device performance became insensitive to the randomness of the input variables of the optimization problem.