Estimação de propriedades dinâmicas de materiais viscoelásticos utilizando abordagem bayesiana

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Balbino, Fernanda Oliveira
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1884/46355
Resumo: Orientador : Prof. Dr. Carlos Alberto Bavastri
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spelling Lopes, Eduardo Márcio de Oliveira, 1962-Ribeiro Junior, Paulo Justiniano, 1967-Universidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia MecânicaBavastri, Carlos Alberto, 1963-Balbino, Fernanda Oliveira2024-02-29T16:05:31Z2024-02-29T16:05:31Z2016https://hdl.handle.net/1884/46355Orientador : Prof. Dr. Carlos Alberto BavastriCoorientadores : Prof. PhD. Eduardo M. O. Lopes e Prof. PhD. Paulo Justiniano Ribeiro JuniorTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica. Defesa: Curitiba, 23/09/2016Inclui referências : f. 121-128Área de concentração : Fenômenos de transporte e mecânica dos sólidosResumo: Materiais viscoelásticos têm sido largamente utilizados em métodos passivos de controle de vibrações, devido à sua alta capacidade de dissipação de energia. A realização de projetos eficazes de controle de vibrações usando materiais viscoelásticos requer um conhecimento detalhado do comportamento dinâmico do material empregado. É necessário, em particular, identificar as suas propriedades dinâmicas, representadas pelo módulo real de elasticidade e seu correspondente fator de perda. Estas propriedades são obtidas através de um experimento em uma ampla faixa de temperaturas e frequências, devido à dependência das propriedades destes fatores. Trabalhos anteriores mostram que há uma significativa variabilidade nas propriedades dinâmicas. É proposta, então, abordagem bayesiana para a caracterização das propriedades dinâmicas de materiais viscoelásticos. Os resultados são obtidos de um experimento específico, onde amostras de um dado material foram testadas em diferentes temperaturas e frequências, gerando dados para a análise. O material é modelado, no domínio da frequência, por um modelo de derivada fracionária de quatro parâmetros. A influência da temperatura é considerada com a inclusão de modelos adicionais, a saber, o modelo descrito pela equação empírica de Williams-Landel-Ferry (WLF), com dois parâmetros e o modelo descrito pela equação teórica de Arrhenius, com um parâmetro. Para a análise bayesiana, são utilizadas distribuições a priori adequadas para os parâmetros, junto com a função de verossimilhança correspondente aos modelos empregados de modo a simular a distribuição a posteriori pelo método de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC). Após a análise dos diagnósticos de cadeia, para verificar a convergência, os valores simulados são apresentados de forma gráfica. Uma verificação do modelo preditivo também é exposta para comparar os resultados associados com os dados observados. Verifica-se que esta abordagem considera a incerteza do modelo composto fornecendo uma distribuição de probabilidade para cada parâmetro contemplado.Abstract: Passive vibration control methods have made large use of viscoelastic materials, due to their high capacity to dissipate energy. The design of efficacious vibration control devices using viscoelastic materials requires detailed knowledge of the corresponding dynamic material behavior. That is, it is essential to identify precisely the dynamic properties, represented by the real modulus of elasticity and the associated loss factor. These properties are obtained by conducting experiments in broad ranges of temperature and frequency since the properties are dependent on these factors. Previous work demonstrated significant variability in the dynamic properties so obtained. This work proposes the use of Bayesian inference approach to characterize the dynamic properties of a typical and well-known viscoelastic material. Results obtained in a specific experiment, where samples from the material were tested at different frequencies and temperatures, generated data for the investigation. The material is initially modeled, in the frequency domain, by the four parameter fractional derivative model. The temperature influence is then considered by introducing additional models, namely the empirical William-Landel-Ferry (WLF) equation, with two parameters, and the theoretical Arrhenius equation, with one parameter. Through the Bayesian approach, adequate prior distributions are used along with a specific likelihood function for the correspondent model. The resulting posterior distributions are obtained with the aid of Monte Carlo Markov Chain (MCMC) methods. After applying diagnostics for checking the convergence of the MCMC, simulated values from the posterior distributions are presented in plots. Posterior predictive checks are carried out to assess the model goodness of fit. This framework describes model uncertainty as expected by providing successfully a probability distribution for each model parameter.143 f. : il. algumas color., tabs.application/pdfDisponível em formato digitalEngenharia mecanicaMateriais viscoelasticosTeoria bayesiana de decisão estatisticaProbabilidadesEstimação de propriedades dinâmicas de materiais viscoelásticos utilizando abordagem bayesianainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALR - T - FERNANDA OLIVEIRA BALBINO.pdfapplication/pdf5481228https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/46355/1/R%20-%20T%20-%20FERNANDA%20OLIVEIRA%20BALBINO.pdf5a000686354a2100507e9d09c3605600MD51open access1884/463552024-02-29 13:05:31.798open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/46355Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082024-02-29T16:05:31Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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