Aplicação de ferramentas de otimização para o corte de barras de aço para concreto armado

Abstract

No Brasil, resíduos da construção são produzidos diariamente e representam boa parte do volume de resíduos sólidos municipais. O aço utilizado para a produção de armadura entra nesse volume, sendo que a geração dessas sobras é em parte oriunda da ineficiência do processo de produção das armaduras, e podem ser mitigadas com planejamento adequado. A quantidade de cortes de aço, a partir de uma barra inicial de grande tamanho, enquadra-se num caso clássico de pesquisa operacional, cha- mado problema de corte e estoque (cut-stock problem), em sua variante unidimensio- nal. A resolução exata desses problemas, em muitos casos, possui tempo computaci- onal inviável, de forma que se faz necessário a utilização de métodos heurísticos. Neste trabalho apresenta-se um estudo do problema de corte e estoque na construção civil, trazendo resultados exatos em casos onde há viabilidade e resultados heurísticos sob uma formulação com algoritmo genético quando o tempo de execução é proibitivo. Verificou-se que os algoritmos genéticos apresentam bons resultados na resolução desses problemas e que, com adaptações, podem ser aplicados em situações práticas concretas.

In Brazil, construction waste are daily produced and represents a large part of the vol- ume of municipal solid waste. The steel used for the production of reinforced concrete contributes to this volume, and the generation of these leftovers is partly due to the inefficiency of the steel bars cutting process, which can be mitigated with proper plan- ning. The number of steel cuts, from a large initial bar, fits in a classic case of opera- tional research, called cut-stock problem, in its one-dimensional variant. The exact res- olution of these problems, in many cases takes a long time to find, even using high- end computers, so it is necessary to use heuristic methods. This work presents a study of the problem of cutting and stock in civil construction, bringing exact results in cases where there is viability and heuristic results under a formulation with a genetic algo- rithm when the execution time is prohibitive. It was found that genetic algorithms have good results in solving these problems and that, with adaptations, they can be applied in concrete practical situations.