Otimização multiobjetivo de parâmetros da suspensão de um ônibus baseada no modelo de partículas quânticas

• Autor(a) principal: Grotti, Ewerton
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/180840
• topic: Engenharia mecânica; Multi-objective optimization; Passive bus suspension; Comfort; WBV

Este trabalho fornece um estudo multiobjetivo sobre redução da vibração nos passageiros e no motorista de um ônibus. Um modelo numérico de ônibus com treze graus de liberdade, incluindo dinâmica lateral, é acoplado ao algoritmo de otimização multiobjetivo NSGA-II (Nondominated Sorting Genetic Algorithm) e um novo algoritmo proposto, MOQPSO (Multi-objective Quantum Particle Swarm Optimization). Três assentos são estrategicamente selecionados a fim de investigar a atenuação da vibração. Dez parâmetros de rigidez e amortecimento são selecionados como variáveis de projeto para compor o processo de otimização, a fim de reduzir a vibração nos passageiros e averiguar o comportamento das curvas de Pareto geradas pelos algoritmos. O ônibus é submetido à manobra DLC (double lane change, ISO 3888, 2002) e a uma pista rugosa classe C (ISO 8606, 1995) a fim de promover excitações majoritariamente laterais e verticais, respectivamente. Normas para vibração (ISO 2631, 1997) são usadas na avaliação e comparação das soluções. Os resultados mostram que os novos parâmetros obtidos pela otimização geram atenuações de vibração que são superiores àquelas usando valores nominais. O algoritmo proposto no presente estudo mostrou-se adequado, uma vez que sua Fronteira de Pareto se mostrou mais ampla e avançada do que aquela obtida pelo já consolidado NSGA-II com o mesmo custo computacional.