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Otimização multiobjetivo de ventiladores centrífugos com CFD e NSGA-II integrando a análise fatorial

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dc.contributor.authorCosta Pereira, Matheus
dc.contributor.authorPaulo de Paiva, Anderson
dc.contributor.authorBrendon Francisco, Matheus
dc.contributor.authorMartins de Azevedo, Tiago
dc.contributor.authorAmaury Mendes, Ronã Rinston
dc.coverage.spatialConcepción, Chile
dc.coverage.temporal2024-10-22
dc.date.accessioned2025-03-06T09:18:37Z
dc.date.available2025-03-06T09:18:37Z
dc.date.issued2024-10-22
dc.descriptionOrganizado y patrocinado por: Federación iberoamericana de Ingeniería Mecánica y Universidad de Concepción - Chile. Departamento de Mecánica, FeIbIm – FeIbEM
dc.description.abstractVentiladores centrífugos desempenham um papel crucial em diversas indústrias. Este estudo investiga a otimização multiobjetivo de ventiladores centrífugos utilizando Computational Fluid Dynamics e Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II. Técnicas como Principal Components Analysis e Factor Analysis são aplicadas para lidar com dados de alta dimensionalidade, reduzindo a complexidade e facilitando a otimização multiobjetivo. O algoritmo genético é utilizado para criar soluções ótimas não dominadas. Após a obtenção das soluções, estas são avaliadas utilizando a Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution e a Distância de Mahalanobis. O ventilador é feito de aço inoxidável AISI 430 e opera em condições de alta temperatura. Os resultados da otimização multiobjetivo foram replicados e apresentaram alta confiabilidade, com erro inferior a 10%, contribuindo para a fabricação de ventiladores com melhor desempenho e eficiência de recursos, sem a necessidade de prototipagem extensiva.pt
dc.description.abstractVentilators play a crucial role in various industries. This study investigates the multi-objective optimization of centrifugal ventilators using Computational Fluid Dynamics and Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II. Techniques such as Principal Components Analysis and Factor Analysis are applied to handle high-dimensional data, reducing complexity and facilitating multi-objective optimization. The genetic algorithm is used to create optimal non-dominated solutions. After obtaining these solutions, they are evaluated using the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution and Mahalanobis Distance. The ventilator is made of AISI 430 stainless steel and operates under high-temperature conditions. The results of multi-objective optimization were replicated and demonstrated high reliability, with errors below 10%, contributing to the manufacture of ventilators with enhanced performance and resource efficiency, without extensive prototyping.en
dc.description.versionversión publicada
dc.identifier.citation-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14468/26090
dc.language.isopt
dc.publisherUniversidad Nacional de Educación a Distancia (España), Universidad de Concepción - Chile. Departamento de Ingeniería Mecánica
dc.relation.centerE.T.S. de Ingenieros Industriales
dc.relation.congressXVI Congreso Iberoamericano de Ingeniería Mecánica. Concepción, Chile, 22-24 de octubre de 2024. CIBIM 2024
dc.relation.departmentMecánica
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es
dc.subject33 Ciencias Tecnológicas
dc.subject.keywordsComputational Fluid Dynamicsen
dc.subject.keywordsMultiobjective Optimizationen
dc.subject.keywordsFactor Analysisen
dc.subject.keywordsNon-Dominated Sorting Genetic Algorithmen
dc.subject.keywordsDesign of Experimentsen
dc.subject.keywordsCentrifugal Fanen
dc.titleOtimização multiobjetivo de ventiladores centrífugos com CFD e NSGA-II integrando a análise fatorialpt
dc.typeactas de congresoes
dc.typeconference proceedingsen
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