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Title: Otimização aplicado à poroelasticidade dinâmica usando MEC e AG
Authors: Anunciação Júnior, Niécio da Costa
Anflor, Carla Tatiana Mota
Assunto:: Método dos elementos de contorno
Poroelasticidade
Otimização
Algoritmos genéticos
Issue Date: 25-Jan-2017
Publisher: Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia - RIPE
Citation: ANUNCIAÇÃO JUNIOR, Niécio da Costa; ANFLOR, Carla Tatiana Mota. Otimização aplicado à poroelasticidade dinâmica usando MEC e AG. Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia, Brasília, v. 2, n. 10, p. 71-89, 2017. DOI: https://doi.org/10.26512/ripe.v2i10.21729. Disponível em: https://periodicos.unb.br/index.php/ripe/article/view/21729. Acesso em: 4 mar. 2022.
Abstract: Este trabalho tem o objetivo de usar o Método dos Elementos de Contorno (MEC) e um Algoritmo Genético (AG) para resolver um problema de poroelasticidade dinâmica, considerando a engenharia inversa. O problema inverso é formulado como um procedimento de otimização no qual um Algoritmo Genético determina o melhor conjunto de constantes do material. O procedimento de caracterização proposto apresenta uma metodologia para determinar as propriedades mecânicas das rochas através do processo de otimização de ajuste de curva, uma vez que a curva x amplitude de frequência é conhecido. As equações governantes para o problema apresentado são introduzidas considerando as variáveis de tensão-deformação na formulação estabelecida por Biot para o problema de porosidade dinâmica. A metodologia mostrou boa precisão para determinar as propriedades mecânicas da rocha.
metadata.dc.description.unidade: Faculdade UnB Gama (FGA)
Description: CILAMCE 2016 Proceedings of the XXXVII Iberian Latin-American Congress on Computational Methods in Engineering Suzana Moreira Ávila (Editor), ABMEC, Brasília, DF, Brazil, November 6-9, 2016.
Licença:: (CC BY ND) Este obra está licenciado com uma Licença Creative Commons Atribuição-SemDerivações 4.0 Internacional. Fonte: https://periodicos.unb.br/index.php/ripe/article/view/21729. Acesso em: 4 mar. 2022.
DOI: https://doi.org/10.26512/ripe.v2i10.21729
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