[pt] MODELAGEM E SIMULAÇÃO EM DINÂMICA ESTOCÁSTICA NÃO-LINEAR DE SISTEMAS ACOPLADOS E IMPACTOS

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: ROBERTA DE QUEIROZ LIMA
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] VIBRO-IMPACTO; [pt] ANALISE ESTOCASTICA; [pt] SISTEMA ACOPLADO; [pt] DINAMICA NAO LINEAR; [pt] SISTEMA EMBARCADO; [pt] OTIMIZACAO ROBUSTA; [en] VIBRO-IMPACT; [en] STOCHASTIC ANALYSIS; [en] COUPLED SYSTEMS; [en] NONLINEAR DYNAMICS; [en] EMBEDDED SYSTEM; [en] ROBUST OPTIMIZATION
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=27053&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=27053&idi=2; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=27053&idi=3; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.27053

[pt] Nesta Tese, o design robusto, com um modelo incerto de um sistema de vibro-impacto eletromecânico é feito. O sistema é composto de um carrinho, cujo movimento é aciondo por um motor de corrente contínua e um martelo embarcado neste carrinho. O martelo é ligado ao carrinho por um mola não linear e por um amortecedor linear, de modo que existe um movimento relativo entre eles. Uma barreira linear flexível, colocada fora do carrinho, restringe aos movimentos do martelo. Devido ao movimento relativo entre o martelo e a barreira, impactos podem ocorrer entre estes dois elementos. O modelo metemático desenvolvido para sistema leva em conta a influência do motor no comportamento dinâmico do sistema. Alguns parâmetros do sistema são incertos, tais como a rigidez e os coeficientes de amortecimento da barreira flexível. O objetivo da Tese é realizar uma otimização deste sistema eletromecânico com respeito a parâmetros de projeto, a fim de maximizar a potência de impacto sob a restrição de que a potência elétrica consumida pelo motor seja menor do que um valor máximo. Para escolher os parâmetros de projeto no problema de otimização, uma análise de sensibilidade foi realizada a fim de definir os parâmetros mais sensíveis do sistema. O problema de otimização é formulado no âmbito de otimização robusta, devido à presença de incertezas no modelo. As distribuições de probabilidades das variáveis aleatórias são construídas através do Princípio da Máxima Entropia e estatísticas da resposta estocástica do sistema são calculadas pelo método de Monte Carlo. O conjunto de equações não-lineares é apresentado, e um integrador temporal adaptado é desenvolvido. O problema de otimização não-linear estocástico com restrição é resolvido para diferentes níveis de incertezas e também para o caso determinístico. Os resultados são diferentes e isto mostra a importância da modelagem estocástica.