| Código |
15235
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| Ano |
1
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| Semestre |
S1
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| Créditos ECTS |
6
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| Carga Horária |
T(30H)/TP(30H)
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| Área Científica |
Aeronáutica e Astronáutica
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Objectivos de Aprendizagem |
Objetivos gerais: dotar os alunos de conhecimentos e competências sobre várias técnicas de otimização, e levá-los a adquirir as capacidades para a formulação de problemas de otimização com várias restrições e em diversos domínios, tendo em vista a tomada de decisão na área da engenharia. Para além das técnicas de otimização tradicionais, os alunos serão capazes de compreender e aplicar técnicas meta-heurísticas bio inspiradas aplicadas à resolução de problemas de otimização multiobjectivo, e identificar as vantagens/desvantagens inerentes a cada técnica.
Objetivos específicos: identificar problemas de otimização em engenharia aeronáutica, e aborda-los de forma estruturada; formular o problema de otimização tendo em conta restrições e domínios; identificar condições de aplicabilidade de cada técnica de otimização; identificar a técnica de otimização adequada para a resolução de cada problema; desenvolver capacidades para o trabalho individual e em equipa; elaborar relatórios técnicos.
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Conteúdos programáticos |
1. Introdução: Terminologia, definição do problema e classificação dos problemas de otimização; Otimização em engenharia, projeto multidisciplinar e aplicações aeroespaciais; Métodos e algoritmos.
2. Otimização Linear: Algoritmos Primal e Simplex Revisto; Dualidade na Programação Linear; Algoritmos Simplex Dual e Primal-Dual; Análise de Sensibilidade.
3. Otimização Iterativa e Sem Restrições: Métodos e algoritmos. Métodos.
4. Otimização Baseada em Gradiente: Gradientes e Hessianas; Condições de otimalidade; Direção de busca e tamanho do passo; Métodos de minimização sem restrições e com restrições; Análise de sensibilidade.
5. Otimização Sem Gradiente: Métodos heurísticos: Métodos baseados em população, Métodos sem população; Meta-heurísticas híbridas.
6. Modelos Substitutos: Métodos; Aproximações de multi-fidelidade.
7. MDO: Problemas de engenharia complexos; Formulação de problemas; Modelos; Análise multidisciplinar; Nível de Fidelidade; Arquiteturas de Decomposição; Apoio à Decisão.
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Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação |
Esta unidade curricular está desenvolvida numa estrutura essencialmente teórico-prática: aulas de carácter teórico (30h) e teórico-prático (30h). Nas aulas, as matérias são transmitidas oralmente com apoio de projeção de diapositivos multimédia, de informação complementar escrita no quadro, da resolução de exercícios e da análise de casos de estudo. Diversa documentação de apoio também é distribuída aos estudantes.
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Bibliografia principal |
01. Gamboa. P.V. (2024), Apontamentos da unidade curricular – Otimização em Engenharia (Capítulos 1, 5, 6 e 7), ~200 acetatos, UBI.
02. T. Martins, J.R.R.A., Ning, A. (2021) Engineering Design Optimization.
03. Cottle R, Thapa M (2018) Linear and Nonlinear Optimization, SpringerVerlag.
04. Papageorgiou A, Tarkian M, Amadori K, Ölvander J (2018) Multidisciplinary Design Optimization of Aerial Vehicles: A Review of Recent Advancements, International Journal of Aerospace Engineering.
05. Gandomi H, Talatahari S, Yang X-S, Alavi A (2013) Metaheuristic Applications in Structures and Infrastructures, Elsevier.
06. Yang X-S (2010) Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms, Luniver.
07. Watson L (2008) Multidisciplinary Design Optimization. In: Floudas C, Pardalos P Encyclopedia of Optimization. Springer.
08. Engelbrecht A (2007) Computational Intelligence, An Introduction, 2ª ed., John Wiley & Sons.
09. Nocedal J, Wright S (2006) Numerical optimization, Springer.
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| Língua |
Português
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