Metodologia de análise e otimização de absorvedores de energia em automóveis.

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Costa, Lucas Pires da
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Crashworthiness; Desempenho ao impacto; Design of experiments; Finite element method; Mecânica dos sólidos; Meta modelo; Metamodel; Método dos elementos finitos; Optimization; Otimização não linear; Planejamento de experimentos; Segurança veicular; Superfícies de resposta
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3151/tde-14012021-161607/

O desenvolvimento contemporâneo de automóveis leva em consideração diferentes fatores, como desempenho, viabilidade econômica, normas de segurança e emissões. No entanto, certos objetivos almejados competem entre si. Melhorar o desempenho ao impacto de um carro, muitas vezes, afeta negativamente em seu custo e desempenho. O uso de técnicas de otimização é uma boa alternativa quando se busca aumentar uma métrica sem comprometer outros resultados ligados a ela. O trabalho em questão foca especificamente na otimização paramétrica da longarina de veículos leves, que é um componente estrutural responsável por mitigar lesões em ocupantes em caso de colisões. Por conta de sua flexibilidade e precisão para esse tipo de fenômeno, os experimentos são realizados exclusivamente pelo método dos elementos finitos, que ´e usualmente empregado durante as etapas iniciais do desenvolvimento de um projeto. Apesar de a peça estudada possuir geometria simples, a natureza não linear dos experimentos, associado ao número extenso de iterações necessárias para a otimização, gera um alto custo computacional para a solução do problema. Com a finalidade de reduzir o tempo do processo de otimização, foi estudado o uso de três diferentes algoritmos de otimização. Paralelamente, analisou-se a viabilidade da aplicação de modelos de regressão chamados de meta modelos, cuja função principal é de reduzir o número de experimentos realizados. Explorou-se também o uso de planejamento de experimentos, responsável tanto por fornecer pontos para a composição dos meta modelos, quanto para propor projetos iniciais para as otimizações. Todas as otimizações foram capazes de propor longarinas com maior absorção de energia por unidade de volume, dentro de uma restrição de força de reação máxima. Porém, nenhum caso garantiu que a longarina possuísse o máximo desempenho possível dentro do domínio analisado. Apesar de limitações com relação à aderência das superfícies de resposta a determinados fenômenos físicos, a combinação de meta modelos com algoritmos de otimização diminuiu o tempo computacional em até 75%, ao mesmo tempo em que gerou longarinas com características mais desejáveis, quando comparadas aos resultados das otimizações sem os meta modelos.