In this work, we present a non-intrusive polynomial chaos expansion (PCE) approach for topology optimization in the context of stationary heat conduction. The robust topology optimization problem and its sensitivity in both its variational and approximate forms are discussed. Sensitivity analysis of the statistical moments and PCE are described in detail. The variational boundary value problems were solved using the finite element method. The material distribution approach with the SIMP model was employed to represent the design. The numerical examples presented show applications addressing heat generation with uncertain magnitude, heat generation at uncertain location and damage with uncertain location. These examples prove that uncertainty-based optimization is able to obtain more robust designs than deterministic approaches.

Na maioria das áreas cultivadas com milho, a ocorrência de seca ou períodos de estresse hídrico são fatores abióticos causadores de substanciais reduções na produtividade e mesmo em anos regulares de precipitação pluvial observam-se, normalmente, perdas na produção em virtude de períodos de estiagem denominados veranicos. Assim, objetivou-se com o presente trabalho quantificar a variabilidade genética de progênies de meio-irmãos de milho; promover o agrupamento das progênies em função da dissimilaridade genética; identificar as combinações promissoras à recombinação e/ou seleção de progênies e/ou extrações de linhagens promissoras ao melhoramento genético de milho nas condições edafoclimáticas do Tocantins. Foram consideradas as características altura de plantas; altura de espiga; plantas quebradas; plantas acamadas; peso de espiga sem palha; peso de espiga com palha; comprimento de espiga; diâmetro de espiga; número de fileiras; número de grãos por fileira e produtividade. Os resultados indicaram a presença de variabilidade genética em todas as características, bem como alta correlação entre as mesmas. A produtividade de grãos é a característica que mais contribui na dissimilaridade genética entre as 132 progênies.