Algoritmo genético e enxame de partículas para a otimização de suportes laterais de fornos
A otimização de um componente mecânico é um importante aspecto do processo de engenharia; um sistema bem projetado irá permitir uma redução do custo durante a fase de operação do equipamento. Em refinarias de petróleo e em plantas petroquímicas, fornos são incorporados ao processo para suprir energi...
| Autores: | , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Fecha de publicación: | 2016 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| Repositorio: | UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:upcommons.upc.edu:2117/167268 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/2117/167268 https://dx.doi.org/10.1016/j.rimni.2014.07.001 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Numerical analysis Algoritmos evolutivos Suportes de tubos Fornos de refinaria Projeto mecânico Evolutionary algorithms Tube supports Fired heaters Mechanical design Anàlisi numèrica Àrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística::Anàlisi numèrica |
| Sumario: | A otimização de um componente mecânico é um importante aspecto do processo de engenharia; um sistema bem projetado irá permitir uma redução do custo durante a fase de operação do equipamento. Em refinarias de petróleo e em plantas petroquímicas, fornos são incorporados ao processo para suprir energia térmica (calor) gerada pela combustão do combustível, que é transmitida para o fluido que escoa no interior da serpentina. Um importante componente interno de um forno de refinaria de petróleo é o sistema que suporta a serpentina de tubos. Este trabalho faz parte de uma pesquisa cuja meta é gerar uma nova metodologia para o projeto de suportes da zona de radiação de fornos de refinaria. Essa metodologia representa no seu conjunto a possibilidade de aplicação de alguns algoritmos evolutivos na área de projeto mecânico de fornos. Para a otimização de suportes laterais são utilizados 2 algoritmos evolutivos, o algoritmo genético e enxame de partículas. Neste estudo é realizada uma comparação entre os 2 métodos de otimização escolhidos. Recentes técnicas de penalidade dinâmica, especificamente o método da penalidade adaptativa, são incorporadas ao algoritmo. Os requisitos de resistência e operacionalidade são considerados no projeto como especificados pela norma API560. Os resultados mostram que o modelo converge para uma solução muito eficiente. Um exemplo real é incluído para demonstrar a eficiência do algoritmo. |
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