Propriedades numéricas da modelagem por elementos finitos de problemas de magnetostática envolvendo materiais de comportamento magnetoelástico

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Grade, Eduardo Leal
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/214793
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2019.
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spelling Propriedades numéricas da modelagem por elementos finitos de problemas de magnetostática envolvendo materiais de comportamento magnetoelásticoEngenharia elétricaMétodo dos elementos finitosDispositivos eletromagnéticosDissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2019.A resolução de problemas de magnetostática envolvendo materiais de comportamento não linear pode apresentar dificuldades de convergência e de custo computacional prejudicando a simulação e o projeto dos dispositivos eletromagnéticos. Essas dificuldades se tornam ainda mais severas quando um comportamento não linear é acoplado com outras grandezas físicas como as tensões mecânicas. Neste trabalho, um modelo de comportamento magnetoelástico dos materiais ferromagnéticos baseado na abordagem multiescala é considerado. As características numéricas (convergência e custo computacional) da resolução de problemas envolvendo esse modelo relativamente complexo de comportamento são avaliadas e analisadas testando diferentes formulações e algoritmos de resolução. As formulações clássicas em potencial escalar reduzido e em potencial vetor são apresentadas junto com as suas versões linearizadas obtidas pelos métodos do ponto fixo ou de Newton-Raphson. Os diferentes sistemas lineares são apresentados sob uma forma similar facilitando análises e a comparações. O Modelo Multiescala Simplificado (MMS) é depois detalhado nas suas versões direta (campo magnético e tensão mecânica como variáveis de estado) e inversa (indução magnética e deformação mecânica como variáveis de estado). Uma estrutura de teste é finalmente simulada considerando diferentes condições de operação (corrente imposta ou fluxo imposto nas bobinas, presença de entreferro, presença de campo rotacional) e as diferentes opções de resolução (formulação, discretização do MMS, algoritmo de resolução não linear). Finalmente, análises e conclusões são propostas visando melhorar a compreensão e a eliminação das dificuldades relativas à convergência e o custo computacional deste tipo de simulações.<br>Abstract: The resolution of magnetostatics problems involving nonlinear materials behavior may present convergence and computational cost difficulties, impairing the simulation and the project of electromagnetic devices. These difficulties become even more severe when nonlinear behavior is coupled with other physical quantities such as mechanical stresses. In this work, a model of magnetoelastic behavior of ferromagnetic materials based on the multiscale approach is considered. The numerical characteristics (convergence and computational cost) of the resolution of problems involving this relatively complex model of behavior are evaluated and analyzed by testing different formulations and resolution algorithms. The classical reduced scalar potential and vector potential formulations are presented together with their linearized versions obtained by the fixed point or Newton-Raphson methods. The different linear systems are presented in a similar form favoring analysis and comparisons. The Simplified Multiscale Model (MMS) is further detailed in its direct (magnetic field and mechanical stress as state variables) and inverse (magnetic induction and mechanical deformation as state variables). A test structure is finally simulated considering different operating conditions (imposed current or imposed flux in the coils, air gap, rotational field) and the different resolution options (formulation, MMS discretization, nonlinear resolution algorithm). Finally, analyzes and conclusions are proposed to improve the understanding and elimination of the convergence difficulties and the computational cost of this type of simulations.Bernard, Laurent DidierUniversidade Federal de Santa CatarinaGrade, Eduardo Leal2020-10-21T21:09:47Z2020-10-21T21:09:47Z2019info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis91 p.| il., gráfs.application/pdf368820https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/214793porreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2020-10-21T21:09:47Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/214793Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732020-10-21T21:09:47Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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