Desenvolvimento de um otimizador para projeto de atuadores de vibrações

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Luan, Alflen
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/252890
Resumo: TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Joinville, Engenharia Mecatrônica.
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spelling Desenvolvimento de um otimizador para projeto de atuadores de vibraçõesatenuador de vibraçõesruído ferroviárioalgoritmo genéticomassa-molaTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Joinville, Engenharia Mecatrônica.O ruído sonoro proveniente do transporte nas metrópoles, é um dos efeitos prejudiciais para a rotina em sociedade. Dentre os meios de transporte, o ferroviário, tido como o modal do futuro, é um dos meios que mais sofre com tal efeito. Diversas estratégias têm sido empregadas para controlar e reduzir o ruído, sendo o tratamento direto na fonte sonora considerado eficiente. Nesse contexto, os atenuadores de vibrações são meios convenientes de extrair essas ondas ruidosas, porém, ao modelar as equações que descrevem as vibrações nos atenuadores, percebe-se que se trata de um problema não linear. Uma solução, nesse caso, é adotar algoritmos genéticos para otimizar o projeto dos atenuadores, buscando maximizar sua eficácia, que é o que se apresenta neste trabalho. Além disso, serão conduzidos testes experimentais para avaliar o desempenho desses atenuadores na redução das vibrações indesejáveis utilizando análise modal proveniente do software BK Connect. Desse modo, o trabalho propôs desenvolver um algoritmo genético para realizar o projeto de um atenuador passivo do tipo massa-mola, caracterizado também como atenuador de massa sintonizada. Assim, por meio de uma interface construída em Flutter foi possível relacionar as medidas e critérios de projeto com o atenuador otimizado pelo algoritmo. Onde, ao comparar as vibrações do trilho sem atenuador, foi possível notar uma redução de 66,68% das vibrações desejadas. Por fim, foram feitas análises de sensibilidade dos parâmetros utilizados pelo algoritmo genético, tais como: tamanho da população, área da seção transversal e módulo de elasticidade, que auxiliaram na construção do algoritmo, na compreensão do funcionamento do otimizador e do elemento físico de estudo.The noise generated by transportation in metropolises is one of the detrimental effects on society’s daily routine. Among various transportation modes, the railway, considered the future mode, is one of the most affected by this effect. Several strategies have been employed to control and reduce noise, and treating the sound source directly has been considered efficient. In this context, vibration attenuators are convenient means to extract these noisy waves. However, while modeling the equations describing vibrations in the rail dumper, it becomes evident that it is a nonlinear problem. A solution in this case is to adopt genetic algorithms to optimize the design of the dumpers, aiming to maximize their effectiveness, which is presented in this work. Additionally, experimental tests will be conducted to evaluate the performance of these attenuators in reducing unwanted vibrations using modal analysis from BK Connect software. Thus, the study aimed to develop a genetic algorithm to design a passive mass-spring type attenuator. Through an interface built in Flutter, it was possible to relate the measurements and design criteria with the attenuator optimized by the algorithm. When compared to the track without a dumper, a 66.68% reduction in the desired vibrations was observed. Finally, sensitivity analyses of the parameters used by the genetic algorithm, such as population size, cross-sectional area, and modulus of elasticity, were conducted. These analyses helped in constructing the algorithm, understanding the optimizer’s operation, and the physical study element.Joinville, SC.Thiago, Antonio FiorentinAndre, Piga CarboniUniversidade Federal de Santa Catarina.Luan, Alflen2023-12-12T16:25:41Z2023-12-12T16:25:41Z2023-11-06info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis63 f.application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/252890Open Access.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2023-12-12T16:25:41Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/252890Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732023-12-12T16:25:41Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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