Finite Element Analysis (FEA) applied to heat transfer optimization process of pultrusion die systems

The aim of this study is to optimize the heat flow through the pultrusion die assembly system on the manufacturing process of a specific glass-fiber reinforced polymer (GFRP) pultrusion profile. The control of heat flow and its distribution through whole die assembly system is of vital importance in optimizing the actual GFRP pultrusion process. Through mathematical modeling of heating-die process, by means of Finite Element Analysis (FEA) program, an optimum heater selection, die position and temperature control was achieved. The thermal environment within the die was critically modeled relative not only to the applied heat sources, but also to the conductive and convective losses, as well as the thermal contribution arising from the exothermic reaction of resin matrix as it cures or polymerizes from the liquid to solid condition. Numerical simulation was validated with basis on thermographic measurements carried out on key points along the die during pultrusion process.

Optimization process of polyester polymer mortars modified with recycled GFRP waste aggregates – application of factorial experiment design-

Glass fibre-reinforced plastics (GFRP), nowadays commonly used in the construction, transportation and automobile sectors, have been considered inherently difficult to recycle due to both: cross-linked nature of thermoset resins, which cannot be remolded, and complex composition of the composite itself, which includes glass fibres, matrix and different types of inorganic fillers. Presently, most of the GFRP waste is landfilled leading to negative environmental impacts and supplementary added costs. With an increasing awareness of environmental matters and the subsequent desire to save resources, recycling would convert an expensive waste disposal into a profitable reusable material. There are several methods to recycle GFR thermostable materials: (a) incineration, with partial energy recovery due to the heat generated during organic part combustion; (b) thermal and/or chemical recycling, such as solvolysis, pyrolisis and similar thermal decomposition processes, with glass fibre recovering; and (c) mechanical recycling or size reduction, in which the material is subjected to a milling process in order to obtain a specific grain size that makes the material suitable as reinforcement in new formulations. This last method has important advantages over the previous ones: there is no atmospheric pollution by gas emission, a much simpler equipment is required as compared with ovens necessary for thermal recycling processes, and does not require the use of chemical solvents with subsequent environmental impacts. In this study the effect of incorporation of recycled GFRP waste materials, obtained by means of milling processes, on mechanical behavior of polyester polymer mortars was assessed. For this purpose, different contents of recycled GFRP waste materials, with distinct size gradings, were incorporated into polyester polymer mortars as sand aggregates and filler replacements. The effect of GFRP waste treatment with silane coupling agent was also assessed. Design of experiments and data treatment were accomplish by means of factorial design and analysis of variance ANOVA. The use of factorial experiment design, instead of the one factor at-a-time method is efficient at allowing the evaluation of the effects and possible interactions of the different material factors involved. Experimental results were promising toward the recyclability of GFRP waste materials as polymer mortar aggregates, without significant loss of mechanical properties with regard to non-modified polymer mortars.

Optimization and improvement of NSCU 1.0. Universal Functional Tester produced by Evoleo Technologi

The aim of the project was to improve an existing testing machine that is produced by the company EVOLEO Technologies. New conceptions of each part have been invented in order to produce an innovative unit that combines optimal segments from the old construction with the new, improved ones. The machine is meant to be testing different kind of devices that use specific elements like: buttons, knobs, monitors. The main purpose is to create various concepts of components that could be changed in order to lower the cost, weight or to simplify the operating process. Figure 1. shows the already existing discussed device.

Case-based reasoning for self-optimizing behavior

In this paper we present a Self-Optimizing module, inspired on Autonomic Computing, acquiring a scheduling system with the ability to automatically select a Meta-heuristic to use in the optimization process, so as its parameterization. Case-based Reasoning was used so the system may be able of learning from the acquired experience, in the resolution of similar problems. From the obtained results we conclude about the benefit of its use.

Meta-heuristics tunning using CBR for dynamic scheduling

This paper addresses the problem of Biological Inspired Optimization Techniques (BIT) parameterization, considering the importance of this issue in the design of BIT especially when considering real world situations, subject to external perturbations. A learning module with the objective to permit a Multi-Agent Scheduling System to automatically select a Meta-heuristic and its parameterization to use in the optimization process is proposed. For the learning process, Casebased Reasoning was used, allowing the system to learn from experience, in the resolution of similar problems. Analyzing the obtained results we conclude about the advantages of its use.

Diagnóstico energético da indústria de placas de borracha e optimização do sector de pintura

Cada vez mais a indústria tem vindo a sofrer algumas mudanças no seu processo produtivo. Hoje, mais que nunca, é preciso garantir que as instalações produtivas sejam o mais eficiente possível, procurando a racionalização de energia com um decrescimento dos custos. Deste modo o objectivo desta dissertação é o diagnóstico energético da fábrica de placas de borracha e a optimização do sector da pintura na empresa Monteiro Ribas. A realização de um diagnóstico energético, para a detecção de desperdícios de energia tem sido amplamente utilizada. A optimização irá prospectar potenciais de mudanças e aplicação de tecnologias de eficiência energética. Pretende-se deste modo travar o consumo energético sem que seja afectada a produção, já que a empresa é considerada consumidora intensiva de energia. Na empresa Monteiro Ribas há consumo de gás natural, de vapor e de energia eléctrica, sendo o vapor a forma de energia mais consumida, seguida da energia eléctrica e por fim, do gás natural nas proporções de 55%, 41% e 4%, respectivamente. A optimização feita permitiu estudar a influência de algumas variáveis, nos consumos anuais da energia, e assim apresentar propostas de melhoria. Uma das propostas analisadas foi a possibilidade de efectuar um isolamento térmico a algumas válvulas. Este isolamento conduziria a uma poupança de 79.263,4 kWh/ano. Propôs-se também a implementação de balastros electrónicos, que conduziria a uma diminuição em energia eléctrica de 29.509,92 kWh/ano. Relativamente às máquinas utilizadas no sector da pintura, verificou-se ser a estufa IRK 6, um dos equipamentos de grande consumo energético. Então analisou-se a influência da velocidade de circulação das placas de borracha através desta máquina, bem como a alteração da respectiva potência, pela diminuição do número de cassetes incorporados nesta estufa.

Aspectos de aprendizagem em optimização

A optimização e a aprendizagem em Sistemas Multi-Agente são consideradas duas áreas promissoras mas relativamente pouco exploradas. A optimização nestes ambientes deve ser capaz de lidar com o dinamismo. Os agentes podem alterar o seu comportamento baseando-se em aprendizagem recente ou em objectivos de optimização. As estratégias de aprendizagem podem melhorar o desempenho do sistema, dotando os agentes da capacidade de aprender, por exemplo, qual a técnica de optimização é mais adequada para a resolução de uma classe particular de problemas, ou qual a parametrização é mais adequada em determinado cenário. Nesta dissertação são estudadas algumas técnicas de resolução de problemas de Optimização Combinatória, sobretudo as Meta-heurísticas, e é efectuada uma revisão do estado da arte de Aprendizagem em Sistemas Multi-Agente. É também proposto um módulo de aprendizagem para a resolução de novos problemas de escalonamento, com base em experiência anterior. O módulo de Auto-Optimização desenvolvido, inspirado na Computação Autónoma, permite ao sistema a selecção automática da Meta-heurística a usar no processo de optimização, assim como a respectiva parametrização. Para tal, recorreu-se à utilização de Raciocínio baseado em Casos de modo que o sistema resultante seja capaz de aprender com a experiência adquirida na resolução de problemas similares. Dos resultados obtidos é possível concluir da vantagem da sua utilização e respectiva capacidade de adaptação a novos e eventuais cenários.

Modelação de células de combustível

Neste trabalho serão apresentados e discutidos vários aspectos relacionados com células de combustível, com particular enfoque na modelação de células de combustível de membrana de permuta protónica. Este trabalho está dividido em vários capítulos. No Capítunlo 1 são apresentadas as motivações e os objectivos da tese. No Capítulo 2 serão apresentadas as células de combustível em geral, a sua origem, os diversos tipos, o que as diferencia das restantes tecnologias de geração de energia e as suas vantagens e desvantagens. No Capítulo 3 discute-se a modelação de células de combustível. Serão expostos e explicados os diferentes tipos de modelos, seguindo-se uma apresentação do modelo selecionado para estudo, com referência aos fundamentos teóricos exposição detalhada da fórmulação matemática e os parâmetros que caracterizam o modelo. É também apresentado a implementação do modelo em Matlab/Simulink. No Capítulo 4 será discutida e apresentada a abordagem utilizada para a identificação dos parâmetros do modelo da célula de combustível. Propõe-se e prova-se que uma abordagem baseada num algoritmo de optimização inteligente proporciona um método eficaz e preciso para a identificação dos parâmetros. Esta abordagem requer a existência de alguns dados experimentais que são também apresentados. O algoritmo utilizado designa-se por Optimização por Enxame de Partículas – Particle Swarm Optimization (PSO). São apresentados os seus fundamentos, características, implementação em Matlab/Simulink e a estratégia de optimização, isto é, a configuração do algoritmo, a definição da função objectivo e limites de variação dos parâmetros. São apresentados os resultados do processo de optimização, resultados adicionais de validação do modelo, uma análise de robustez do conjunto óptimo de parâmetros e uma análise de sensibilidade dos mesmos. O trabalho termina apresentando, no último capítulo, algumas conclusões, das quais se destacam: - O bom desempenho do algoritmo PSO para a identificação dos parâmetros do modelo da célula de combsutível; - Uma robustez interessante do algoritmo PSO, no sentido em que, para várias execuções do método resultam valores do parâmetros e da função objectivo com variabilidade bastante reduzidas; - Um bom modelo da célula de combustível, que quando caracterizado pelo conjunto óptimo de parâmetros, apresenta, sistematicamente, erros relativos médios inferiores a 2,5% para um conjunto alargado de condições de funcionamento.

An integrated recycling approach for GFRP pultrusion wastes: recycling and reuse assessment into new composite materials using Fuzzy Boolean Nets

In this study, efforts were made in order to put forward an integrated recycling approach for the thermoset based glass fibre reinforced polymer (GPRP) rejects derived from the pultrusion manufacturing industry. Both the recycling process and the development of a new cost-effective end-use application for the recyclates were considered. For this purpose, i) among the several available recycling techniques for thermoset based composite materials, the most suitable one for the envisaged application was selected (mechanical recycling); and ii) an experimental work was carried out in order to assess the added-value of the obtained recyclates as aggregates and reinforcement replacements into concrete-polymer composite materials. Potential recycling solution was assessed by mechanical behaviour of resultant GFRP waste modified concrete-polymer composites with regard to unmodified materials. In the mix design process of the new GFRP waste based composite material, the recyclate content and size grade, and the effect of the incorporation of an adhesion promoter were considered as material factors and systematically tested between reasonable ranges. The optimization process of the modified formulations was supported by the Fuzzy Boolean Nets methodology, which allowed finding the best balance between material parameters that maximizes both flexural and compressive strengths of final composite. Comparing to related end-use applications of GFRP wastes in cementitious based concrete materials, the proposed solution overcome some of the problems found, namely the possible incompatibilities arisen from alkalis-silica reaction and the decrease in the mechanical properties due to high water-cement ratio required to achieve the desirable workability. Obtained results were very promising towards a global cost-effective waste management solution for GFRP industrial wastes and end-of-life products that will lead to a more sustainable composite materials industry.

Escalonamento de geradores térmicos com integração de produção eólica: uma abordagem baseada em programação inteira mista

A alta e crescente participação da energia eólica na matriz da produção traz grandes desafios aos operadores do sistema na gestão da rede e planeamento da produção. A incerteza associada à produção eólica condiciona os processos de escalonamento e despacho económico dos geradores térmicos, uma vez que a produção eólica efetiva pode ser muito diferente da produção prevista. O presente trabalho propõe duas metodologias de otimização do escalonamento de geradores térmicos baseadas em Programação Inteira Mista. Pretende-se encontrar soluções de escalonamento que minimizem as influências negativas da integração de energia eólica no sistema elétrico. Inicialmente o problema de escalonamento de geradores é formulado sem considerar a integração da energia eólica. Posteriormente foi considerada a penetração da energia eólica no sistema elétrico. No primeiro modelo proposto, o problema é formulado como um problema de otimização estocástico. Nesta formulação todos os cenários de produção eólica são levados em consideração no processo de otimização. No segundo modelo, o problema é formulado como um problema de otimização determinística. Nesta formulação, o escalonamento é feito para cada cenário de produção eólica e no fim determina-se a melhor solução por meio de indicadores de avaliação. Foram feitas simulações para diferentes níveis de reserva girante e os resultados obtidos mostraram que a alta participação da energia eólica na matriz da produção põe em causa a segurança e garantia de produção devido às características volátil e intermitente da produção eólica e para manter os mesmos níveis de segurança é preciso dispor no sistema de capacidade reserva girante suficiente capaz de compensar os erros de previsão.

Híper-heurísticas com aprendizagem

A otimização nos sistemas de suporte à decisão atuais assume um carácter fortemente interdisciplinar relacionando-se com a necessidade de integração de diferentes técnicas e paradigmas na resolução de problemas reais complexos, sendo que a computação de soluções ótimas em muitos destes problemas é intratável. Os métodos de pesquisa heurística são conhecidos por permitir obter bons resultados num intervalo temporal aceitável. Muitas vezes, necessitam que a parametrização seja ajustada de forma a permitir obter bons resultados. Neste sentido, as estratégias de aprendizagem podem incrementar o desempenho de um sistema, dotando-o com a capacidade de aprendizagem, por exemplo, qual a técnica de otimização mais adequada para a resolução de uma classe particular de problemas, ou qual a parametrização mais adequada de um dado algoritmo num determinado cenário. Alguns dos métodos de otimização mais usados para a resolução de problemas do mundo real resultaram da adaptação de ideias de várias áreas de investigação, principalmente com inspiração na natureza - Meta-heurísticas. O processo de seleção de uma Meta-heurística para a resolução de um dado problema é em si um problema de otimização. As Híper-heurísticas surgem neste contexto como metodologias eficientes para selecionar ou gerar heurísticas (ou Meta-heurísticas) na resolução de problemas de otimização NP-difícil. Nesta dissertação pretende-se dar uma contribuição para o problema de seleção de Metaheurísticas respetiva parametrização. Neste sentido é descrita a especificação de uma Híperheurística para a seleção de técnicas baseadas na natureza, na resolução do problema de escalonamento de tarefas em sistemas de fabrico, com base em experiência anterior. O módulo de Híper-heurística desenvolvido utiliza um algoritmo de aprendizagem por reforço (QLearning), que permite dotar o sistema da capacidade de seleção automática da Metaheurística a usar no processo de otimização, assim como a respetiva parametrização. Finalmente, procede-se à realização de testes computacionais para avaliar a influência da Híper- Heurística no desempenho do sistema de escalonamento AutoDynAgents. Como conclusão genérica, é possível afirmar que, dos resultados obtidos é possível concluir existir vantagem significativa no desempenho do sistema quando introduzida a Híper-heurística baseada em QLearning.

Otimização da produção de biogás com recurso a redes neuronais artificiais

Numa Estação de Tratamento de Águas Residuais (ETAR), são elevados os custos não só de tratamento das águas residuais como também de manutenção dos equipamentos lá existentes, nesse sentido procura-se utilizar processos capazes de transformar os resíduos em produtos úteis. A Digestão Anaeróbia (DA) é um processo atualmente disponível capaz de contribuir para a redução da poluição ambiental e ao mesmo tempo de valorizar os subprodutos gerados. Durante o processo de DA é produzido um gás, o biogás, que pode ser utilizado como fonte de energia, reduzindo assim a dependência energética da ETAR e a emissão de gases com efeito de estufa para a atmosfera. A otimização do processo de DA das lamas é essencial para o aumento da produção de biogás, mas a complexidade do processo constitui um obstáculo à sua otimização. Neste trabalho, aplicaram-se Redes Neuronais Artificiais (RNA) ao processo de DA de lamas de ETAR. RNA são modelos simplificados inspirados no funcionamento das células neuronais humanas e que adquirem conhecimento através da experiência. Quando a RNA é criada e treinada, produz valores de output aproximadamente corretos para os inputs fornecidos. Foi esse o motivo para recorrer a RNA na otimização da produção de biogás no digestor I da ETAR Norte da SIMRIA, usando o programa NeuralToolsTM da PalisadeTM para desenvolvimento das RNA. Para tal, efetuou-se uma análise e tratamento de dados referentes aos últimos quatro anos de funcionamento do digestor. Os resultados obtidos permitiram concluir que as RNA modeladas apresentam boa capacidade de generalização do processo de DA. Considera-se que este caso de estudo é promissor, fornecendo uma boa base para o desenvolvimento de modelos eventualmente mais gerais de RNA que, aplicado conjuntamente com as características de funcionamento de um digestor e o processo de DA, permitirá otimizar a produção de biogás em ETAR.

Impact of Distributed Generation in the Transmission System Expansion Planning

In this work, the impact of distributed generation in the transmission expansion planning will be simulated through the performance of an optimization process for three different scenarios: the first without distributed generation, the second with distributed generation equivalent to 1% of the load, and the third with 5% of distributed generation. For modeling the expanding problem the load flow linearized method using genetic algorithms for optimization has been chosen. The test circuit used is a simplification of the south eastern Brazilian electricity system with 46 buses.

Projeto de um centro de roda para veículo de competição

A presente tese surgiu da cooperação entre a empresa Semog Racing e o Instituto Superior de Engenharia do Porto, no âmbito da unidade curricular de DPEST, englobado no 2º ano do Mestrado de Engenharia Mecânica, ramo de Construções Mecânicas. Esta dissertação tem como objetivo principal, o projeto de um novo centro de roda para substituir o existente num veículo de competição da Semog Racing. Este centro deverá ser dimensionado para suportar o peso do veículo e os esforços transmitidos à roda. Pretende-se igualmente que o novo modelo apresente um design apelativo e um baixo custo de produção para poder vir ser a comercializado. Na primeira fase, será estudado o centro de roda original fornecido pela Semog Racing. Este estudo engloba a modelação do componente através do software SolidWorks® e uma fase de simulações para diferentes condições de carregamento. O estudo será complementado com a realização de ensaios experimentais para validação do modelo numérico. A segunda fase é dedicada ao desenvolvimento do novo modelo de centro de roda, focando as características mecânicas e o design. Este tem como base o estudo numérico realizado para a roda original, tendo sempre como objetivo final garantir que o novo centro de roda cumpra todos os requisitos. O caminho seguido no processo de otimização é suportado em simulações numéricas pelo método dos elementos finitos, o qual permite aferir quais os pontos críticos a corrigir. No final, será apresentado um novo modelo de centro de roda capaz de suportar as cargas previstas de serviço, que apresente um baixo custo de fabrico e design apelativo.

Desenvolvimento de ferramentas BIM no âmbito do cálculo estrutural em situação de incêndio

Este trabalho insere-se no âmbito de um estágio curricular realizado no gabinete de projetos SE2P, durante o qual foram desenvolvidas ferramentas de cálculo estrutural em situação de incêndio, integradas numa metodologia de trabalho que segue os princípios inerentes à tecnologia BIM (Building Information Modeling). Em particular foi implementado um procedimento de análise ao fogo segundo os modelos simplificados prescritos pelos Eurocódigos. Estes modelos garantem a segurança estrutural, permitindo, de forma rápida e eficiente, a determinação das necessidades de proteção passiva para diferentes cenários, tendo em vista a obtenção da solução mais económica. Esta dissertação, para além da apresentação do trabalho desenvolvido em regime de estágio curricular, objetivou dotar o leitor de um documento que introduza os principais conceitos relativos ao cálculo estrutural em situação de incêndio, indicando as várias opções de análise e respetivas vantagens e desvantagens, ajudando a definir a sua adequabilidade ao projeto em estudo. Neste contexto é efetuada uma introdução geral ao fenómeno do fogo e às medidas mais correntes de proteção, indicando-se os documentos normativos aplicáveis tanto ao cálculo estrutural como aos materiais de proteção. É também abordada a interação entre as várias normas que devem ser consultadas quando é efetuada uma análise ao fogo, e quais se aplicam a cada fase da análise. Efetua-se uma clara distinção entre a análise do comportamento térmico e mecânico, indicando-se as principais propriedades dos materiais em função do tipo de análise e a forma como são afetadas pela temperatura. No campo da análise do comportamento térmico faz-se essencialmente referência aos modelos de cálculo simplificados do desenvolvimento da temperatura em elementos metálicos e vigas mistas, com e sem proteção passiva. No que concerne ao campo da análise do comportamento mecânico são descritos os modelos de cálculo simplificados para a verificação da segurança estrutural atendendo às ações e combinações em situação de incêndio e à perda de resistência a temperaturas elevadas. Relativamente ao trabalho desenvolvido na SE2P, relativo ao desenvolvimento de ferramentas de cálculo e a sua implementação na análise ao fogo, realiza-se uma descrição detalhada de todo o processo, e da forma como se integra no conceito BIM, utilizando informações provenientes da modelação das estruturas e introduzindo novos dados ao modelo. Realizou-se também a aplicação de todo o procedimento de análise e das ferramentas desenvolvidas, a um caso de estudo baseado num edifício de habitação. Este caso de estudo serviu também para criar cenários de otimização utilizando-se referências de preços de mercado para o aço, sua transformação em fábrica e sistemas de proteção passiva, demonstrando-se a dificuldade em encontrar caminhos rápidos e diretos de decisão no processo de otimização.