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Um Algoritmo de Otimização Multidisciplinar, do inglês Multidisciplinary Design Optimization (MDO), busca melhorar parâmetros de um projeto de engenharia ao integrar diferentes áreas do conhecimento. Na indústria aeronáutica, seu objetivo é determinar um conjunto de parâmetros construtivos que otimizem (maximizem ou minimizem) características de uma aeronave, melhorando sua aerodinâmica, estabilidade e relações entre as dimensões estruturais, minimizando esforços e/ou a concentração de massa. Este processo envolve a resolução de um problema de otimização não linear com múltiplas variáveis interdependentes, exigindo o uso de métodos computacionais que permitam não apenas a busca de solução, mas a busca em um espaço composto por variáveis contínuas e discretas, por exemplo, modelos fabricados de um componente (variável discreta) e seu ponto de instalação (valor contínuo). Dada essa característica, algoritmos genéticos e evolução diferencial são preferidos, encontrando valores otimizados, mesmo que sub-ótimos. Este trabalho apresenta a modelagem e os resultados obtidos na otimização do pré-projeto de uma mini aeronave radiocontrolada através do uso da linguagem Python e do \{software Flow5, inserido dentro do loop de seleção dos melhores candidatos à solução no processo de evolução diferencial.
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Contagem da Galoá, excluindo robôs conhecidos. Atualizado em 30/09/2026.
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