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		<citationkey>Gagliarde:2021:OtAlGe</citationkey>
		<title>Otimização por algoritmo genético de bomba centrífuga aplicada a motor foguete com software livre para CFD</title>
		<alternatetitle>Genetic algorithm based optimization for a liquid rocket engine centrifugal pump using open source software for CFD</alternatetitle>
		<course>PCP-ETES-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR</course>
		<year>2021</year>
		<date>2020-06-19</date>
		<thesistype>Dissertação (Mestrado em Combustão e Propulsão)</thesistype>
		<secondarytype>TDI</secondarytype>
		<numberofpages>99</numberofpages>
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		<author>Gagliarde, Jorge Henrique,</author>
		<committee>Manea, Silvio (coordenador do curso),</committee>
		<committee>Dourado, Wladimyr Mattos da Costa (presidente/orientador),</committee>
		<committee>Costa, Fernando de Souza,</committee>
		<committee>Mendonça, Márcio Teixeira de,</committee>
		<committee>Alves, Alexandre Teodoro,</committee>
		<e-mailaddress>jorge_hg@live.com</e-mailaddress>
		<university>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</university>
		<city>São José dos Campos</city>
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		<keywords>bomba centrífuga, CFD, otimização multi-objetivo, algoritmo genético, centrifugal pump, multiobjective optimization, genetic algorithm.</keywords>
		<abstract>Neste trabalho são realizados estudos de simulação computacional e otimização de uma bomba de combustível para motor foguete a propelente líquido. A estratégia de otimização empregada é baseada em um algoritmo genético elitista multi-objetivo (NSGA-II), o qual busca soluções ótimas por meio da aplicação dos operadores genéticos adaptados para variáveis de projeto representadas por números reais. Cada solução gerada pelo algoritmo genético automaticamente atualiza a geometria da bomba e uma nova malha para simulação é gerada. O desempenho da bomba é avaliado por meio da mecânica dos fluidos computacional (CFD) utilizando o programa de código aberto OpenFOAM. Dados experimentais foram utilizados para validação do modelo de CFD da geometria inicial. Foram obtidas melhorias simultâneas na eficiência e no trabalho específico da bomba por meio da busca de novas soluções Pareto-ótimas. ABSTRACT: In this work, computational simulation and optimization ware carried out for a liquid rocket engine fuel pump. An elitist multi-objective genetic algorithm (NSGAII) was selected for the optimization process. This algorithm uses genetic operators adapted for dealing with real coded variables (as opposed to binary). Each solution generated by the algorithm generates a new CAD design and an automation script deals with the mesh generation and pre-processing. The pumps performance is evaluated by computational fluid dynamics (CFD) using the open source software OpenFOAM. Experimental data was used to validate the CFD model for the initial geometry design. Pareto optimal solutions were found and it was possible to obtain an increase in both head and efficiency.</abstract>
		<area>ETES</area>
		<language>pt</language>
		<targetfile>publicacao.pdf</targetfile>
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		<usergroup>pubtc@inpe.br</usergroup>
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		<supervisor>Dourado, Wladimyr Mattos da Costa,</supervisor>
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