Das Montanhas de Minas ao Oceano: Os Caminhos da Ciência para um Futuro Sustentável
20 a 25 de outubro de 2025
Trabalho 20458
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
|---|---|
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Exatas e Tecnológicas |
| Área temática | Engenharia/Tecnologia |
| Setor | Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas |
| Bolsa | PIBIC/CNPq |
| Conclusão de bolsa | Sim |
| Apoio financeiro | CNPq |
| Primeiro autor | Alan Gabriel Martins Silva |
| Orientador | MARCUS HENRIQUE SOARES MENDES |
| Outros membros | ROBSON LUIZ SANTOS |
| Título | Uso de Algoritmos Genéticos Para Otimização de Aeronaves Radiocontroladas |
| Resumo | Com o avanço das tecnologias relacionadas à computação, novas soluções para problemas de alocação de recursos e gerenciamento de processos foram desenvolvidas, visando sua utilização e produção da melhor maneira possível. Para problemas com um certo grau de complexidade, encontrar mínimos e máximos para algumas funções de maneira manual se torna inviável, e processos computacionais precisam ser utilizados. Técnicas como os algoritmos de otimização são amplamente aplicadas em problemas reais, como no design e construção de aeronaves, onde múltiplos critérios conflitantes precisam ser equilibrados para se obter uma solução eficiente. Pensando nesses desafios, a competição SAE Brasil Aerodesign foi criada, desafiando estudantes de graduação de todo o país a desenvolver aeronaves radiocontroladas da maneira mais eficiente possível, cumprindo missões propostas pela organização. No Campus Florestal da Universidade Federal de Viçosa, temos a Equipe Acauã, que participa da competição desde 2011. O objetivo deste trabalho é aplicar algoritmos genéticos evolutivos no processo de design da aeronave desenvolvida pela equipe, utilizando métodos de otimização multiobjetivo implementados em Python, com o auxílio da biblioteca Pymoo. Durante o projeto, foram formulados dois principais problemas de otimização: o primeiro relacionado à escolha do perfil aerodinâmico ideal; e o segundo, ao dimensionamento da asa e da empenagem horizontal da aeronave. Em ambos os casos, o algoritmo NSGA2 foi utilizado para encontrar soluções que equilibrassem múltiplos objetivos, como maximizar a sustentação e minimizar o peso da aeronave, respeitando restrições de estabilidade exigidas em voo. Os resultados obtidos por meio da aplicação dos algoritmos genéticos contribuíram significativamente para a tomada de decisões da equipe Acauã, sendo implementados no projeto final da aeronave utilizada na competição. Espera-se que, com o aprofundamento dessas técnicas e a integração com métodos de otimização multidisciplinar, seja possível desenvolver aeronaves cada vez mais eficientes e competitivas. |
| Palavras-chave | Otimização multi-objetivo, Algoritmos genéticos, Design de aeronaves |
| Apresentações |
|
Clique na forma de apresentação para ver a apresentação.
| Link para apresentação | Painel |
|---|