Integração de Inteligência Artificial e Algoritmos de Otimização Multiobjetivo no Design Generativo

Descrição

O projeto propõe o desenvolvimento e a consolidação de metodologias avançadas baseadas em Inteligência Artificial e Otimização Multiobjetivo aplicadas ao design generativo e à análise da integridade de estruturas mecânicas complexas. A pesquisa integra modelagem computacional de alta fidelidade, métodos de elementos finitos, algoritmos metaheurísticos, aprendizado de máquina e metamodelos para solucionar problemas inversos e multidisciplinares caracterizados por alta dimensionalidade, multimodalidade e elevado custo computacional. Serão desenvolvidas estratégias capazes de otimizar simultaneamente topologia, forma, dimensões e propriedades de estruturas metálicas e compósitas, considerando critérios estáticos, dinâmicos, de falha e de fabricação. A proposta contempla ainda o aperfeiçoamento dos algoritmos Sunflower Optimization e Lichtenberg Algorithm, o desenvolvimento de técnicas de tomada de decisão multicriterial e a validação experimental das soluções obtidas. Espera-se gerar novos métodos computacionais, publicações científicas, formação de recursos humanos qualificados, registros de software, patentes e soluções com potencial de aplicação nos setores mecânico, aeroespacial, naval e de energia.