Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/45409
ORCID:  http://orcid.org/0009-0002-3508-5377
Document type: Dissertação
Access type: Acesso Aberto
Title: Método de elementos finitos e processamento paralelo na otimização de dispositivos eletromagnéticos através de Integração de algoritmos meta-heurísticos
Alternate title (s): Finite element method and parallel processing in the optimization of electromagnetic devices through integration of metaheuristic algorithms
Author: Cruvinel, Jeylto Alves de Souza
First Advisor: Camacho, José Roberto
First member of the Committee: Miranda, Breno
Second member of the Committee: Peretta, Igor
Third member of the Committee: Yamanaka, Keiji
Fourth member of the Committee: Camacho, José Roberto
Summary: Esta dissertação explora a aplicação do Método de Elementos Finitos (MEF) e do processamento paralelo na otimização de dispositivos eletromagnéticos através da integração de algoritmos Meta-Heurísticos. O estudo se concentra em duas estruturas principais: o reator de núcleo de ar monofásico e o reator trifásico de núcleo EI. Diante da crescente preocupação com a sustentabilidade e a eficiência energética, torna-se essencial o desenvolvimento de tecnologias que contribuam para a melhoria da qualidade de energia elétrica e para a redução de perdas no sistema. Nesse contexto, este trabalho foi motivado pela capacidade do MEF de fornecer resultados altamente precisos quando bem modelado, aproximando-se significativamente dos valores reais. Os dispositivos estudados são fundamentais nesse cenário, pois desempenham um papel relevante na melhoria do fator de potência e na mitigação de harmônicos, contribuindo assim para sistemas mais eficientes e sustentáveis. Além disso, o uso de algoritmos de otimização, como o Enxame de Partículas (PSO) e os Algoritmos Genéticos (GA), permitiu encontrar soluções que, muitas vezes, superam aquelas obtidas por métodos analíticos tradicionais. A dissertação apresenta uma aplicação prática do MEF, por meio da comparação entre o modelo axissimétrico de um reator de núcleo de ar e os dados obtidos em medições laboratoriais, bem como com simulações bidimensionais e tridimensionais. Com o objetivo de potencializar o processo de otimização, a implementação de multiprocessamento em Python é detalhada, abordando os softwares utilizados e o modelo aplicado. Os resultados são discutidos em termos de gráficos que mostram a evolução dos parâmetros ao longo das gerações e os valores otimizados encontrados. Os resultados obtidos validam o modelo das metodologias empregadas, oferecendo uma base sólida para pesquisas futuras voltadas à otimização de dispositivos eletromagnéticos. As conclusões destacam a importância da escolha adequada dos parâmetros de otimização e da estratégia de multiprocessamento, bem como as possibilidades de expansão do trabalho para outras configurações e aplicações tecnológicas.
Abstract: This dissertation investigates the application of the Finite Element Method (FEM) and parallel processing in the optimization of electromagnetic devices through the integration of Meta-Heuristic algorithms. The study focuses on two main structures: the single-phase air-core reactor and the three-phase EI-core reactor. Given the growing concern with sustainability and energy efficiency, the development of technologies that improve power quality and reduce system losses has become essential. In this context, the motivation for this work lies in the FEM’s ability to deliver highly accurate results when properly modeled, closely approximating real-world values. The devices analyzed play a key role in this scenario, as they contribute to power factor correction and harmonic mitigation, thus enabling more efficient and sustainable electrical systems. Furthermore, the use of optimization algorithms such as Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic Algorithms (GA) enabled the identification of solutions that often outperform those obtained through traditional analytical methods. The dissertation presents a practical application of FEM by comparing the axisymmetric model of an air-core reactor with laboratory measurements, as well as with 2D and 3D simulations. To enhance the optimization process, the implementation of multiprocessing in Python is detailed, including the software used and the model applied. The results are discussed based on graphs showing the evolution of parameters over generations and the optimized values found. The results validate the proposed model and methodologies, providing a solid foundation for future research aimed at the optimization of electromagnetic devices. The conclusions highlight the importance of choosing suitable optimization parameters and multiprocessing strategies, as well as the potential for expanding this work to other configurations and technological applications.
Keywords: Algoritmos Meta-Heurísticos
Finite Element Method
Dispositivos Eletromagnéticos
Método de Elementos Finitos
Otimização
Processamento Paralelo.
Parallel Processing
Meta-Heuristic Algorithms
Optimization
Electromagnetic Devices.
Area (s) of CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Subject: Engenharia elétrica
Sistemas de energia elétrica
Método dos elementos finitos
Algorítmos paralelos
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Program: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
Quote: CRUVINEL, Jeylto Alves de Souza. Método de elementos finitos e processamento paralelo na otimização de dispositivos eletromagnéticos através de Integração de algoritmos meta-heurísticos. 2024. 126 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024.
Document identifier: http://doi.org/10.14393/ufu.di.2025.5144
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/45409
Date of defense: 20-Sep-2024
Sustainable Development Goals SDGs: ODS::ODS 9. Indústria, Inovação e infraestrutura - Construir infraestrutura resiliente, promover a industrialização inclusiva e sustentável, e fomentar a inovação.
ODS::ODS 12. Consumo e produção responsáveis - Assegurar padrões de produção e de consumo sustentáveis.
Appears in Collections:DISSERTAÇÃO - Engenharia Elétrica

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