Aplicação de um modelo substituto para otimização estrutural topológica com restrição de tensão e estimativa de erro a posteriori

Este trabalho apresenta uma metodologia de otimização topológica visando reduzir o volume de uma estrutura tridimensional sujeita a restrição de tensão. A análise estrutural é feita através do método dos elementos finitos, as tensões são calculadas nos pontos de integração Gaussiana e suavizadas. Para evitar problemas associados a singularidades na tensão é aplicado o método de relaxação de tensão, que penaliza o tensor constitutivo. A norma-p é utilizada para simular a função máximo, que é utilizada como restrição global de tensão. O estimador de erro de Zienkiewicz e Zhu é usado para calcular o erro da tensão, que é considerado durante o cálculo da norma-p, tornando o processo de otimização mais robusto. Para o processo de otimização é utilizada o método de programação linear sequencial, sendo todas as derivadas calculadas analiticamente. É proposto um critério para remoção de elementos de baixa densidade, que se mostrou eficiente contribuindo para gerar estruturas bem definidas e reduzindo significativamente o tempo computacional. O fenômeno de instabilidade de tabuleiro é contornado com o uso de um filtro linear de densidade. Para reduzir o tempo dispendido no cálculo das derivadas e aumentar o desempenho do processo de otimização é proposto um modelo substituto (surrogate model) que é utilizado em iterações internas na programação linear sequencial. O modelo substituto não reduz o tempo de cálculo de cada iteração, entretanto reduziu consideravelmente o número de avaliações da derivada. O algoritmo proposto foi testado otimizando quatro estruturas, e comparado com variações do método e com outros autores quando possível, comprovando a validade da metodologia empregada.This work presents a methodology for stress-constrained topology optimization, aiming to minimize material volume. Structural analysis is performed by the finite element method, and stress is computed at the elemental Gaussian integration points, and then smoothed over the mesh. In order to avoid the stress singularity phenomenon a constitutive tensor penalization is employed. A normalized version of the p-norm is used as a global stress measure instead of local stress constraint. A finite element error estimator is considered in the stress constraint calculation. In order to solve the optimization process, Sequential Linear Programming is employed, with all derivatives being calculated analiticaly. A criterion is proposed to remove low density elements, contributing for well-defined structures and reducing significantly the computational time. Checkerboard instability is circumvented with a linear density filter. To reduce the computational time and enhance the performance of the code, a surrogate model is used in inner iterations of the Sequential Linear Programming. The present algorithm was evaluated optimizing four structures, and comparing with variations of the methodolgy and results from other authors, when possible, presenting good results and thus verifying the validity of the procedure