American Journal of Drug Delivery and Therapeutics Acesso livre

Abstrato

Otimização do consumo de energia no nivelamento de terrenos utilizando algoritmos SIG, genéticos e pso (otimização por enxame de partículas)

Isham Alzoub

Uma das etapas mais importantes para preparar o solo é o nivelamento do terreno. O nivelamento de terrenos com máquinas requer uma energia considerável. Para aumentar a precisão dos cálculos, a altura do ponto recolhida no mapeamento (50 m × 50 m) é inserida no ambiente SIG. o resto das coordenadas desconhecidas foram obtidas através de interpolação e um modelo de rede triangular (TIN) foi utilizado para determinar o volume exato de terraplenagem. Em todos os métodos, a equação da placa de nivelamento, os volumes de escavação e aterro e os mapas da superfície do terreno após o nivelamento, a separação da escavação e do aterro e o consumo de energia incluindo a potência da máquina, o combustível e a mão-de- obra foram calculados e os diferentes métodos foram comparados. Os resultados mostraram que a razão entre a escavação e o aterro com base nos métodos dos mínimos quadrados, algoritmo genético, algoritmo linear para a otimização dos movimentos das partículas e algoritmo da curva de movimento das partículas são iguais a 1,26, 1,14, 1, 12 e 1,16, respetivamente. Por outro lado, os resultados mostraram que o método do algoritmo da curva de movimento das partículas apresentou uma redução de 45% no consumo de energia na operação de nivelamento em relação ao método dos mínimos quadrados. O algoritmo genético pode reduzir o consumo de energia em 42%. Entre os modelos utilizados no método do algoritmo genético, o modelo nº 1 estimou que a maior parcela do consumo de energia é relevante para o combustível (até 71,83 por cento) e a menor parcela do consumo de energia é relevante para a mão-de- obra (até para 0,38 por cento). Assim sendo, o presente estudo recomenda o modelo de algoritmo genético de curva de placas como o melhor modelo.