Fuzzy logic as a tool for uncertainty, robustness and reliability analyses of mechanical systems

• Autor(a) principal: Dourado, Arinan De Piemonte
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFU
• Texto Completo: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/23628; http://dx.doi.org/10.14393/ufu.te.2018.778
• topic: Fuzzy Logic; Lógica Nebulosa; Robustness and Reliability; Robustez e Confiabilidade; Uncertainty Analysis; Análise de Incertezas; Engenharia mecânica; Lógica difusa; Controle robusto; Confiabilidade (Engenharia); CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA::MECANICA DOS SOLIDOS

O principal objetivo desta tese de doutorado é avaliar o uso da lógica nebulosa como uma ferramenta para análise de incerteza, robustez e confiabilidade de sistemas mecânicos. Neste sentido, abordagens baseadas em lógica nebulosa são definidas e utilizadas para a análise de incertezas em máquinas rotativas, a formulação de procedimentos de balanceamento robusto e para formulação de problemas de projetos baseados em confiabilidade. Primeiramente, a técnica conhecida como otimização de níves α é avaliada tanto numérica como experimentalmente para a análise de incertezas de máquinas rotativas. Uma aplicação numérica considerando um rotor com incertezas que influenciam o módulo de Young do eixo e as rigidezes dos mancais é usada para avaliar e comparar a análise de incertezas fuzzy com procedimentos estocásticos já estabelecidos. Então, este procedimento de lógica nebulosa é utilizado para prever as respostas extremas de um rotor flexível suportado por mancais hidrodinâmicos com incertezas que influem sobre as propriedades do lubrificante. Posteriormente a lógica nebulosa é avaliada como uma ferramenta para otimização robusta por meio de dois novos procedimentos de balanceamento robusto, a saber: i) uma abordagem nãoparamétrica formulada para elevar a robustez do procedimento de balanceamento conhecido como método dos coeficientes de influência, e ii) uma abordagem paramétrica formulada para fazer aumentar a robustez do método de balanceamento baseado em modelos matemáticos representativos. Por fim, uma nova metodologia de lógica nebulosa para projetos baseados em confiabilidade é proposta, revisando a abordagem de lógica nebulosa tradicional em termos da métrica de confiabilidade. O procedimento proposto consiste de um algoritmo aninhado, no qual um laço interno é utilizado para obter os limites dos parâmetros incertos enquanto um laço externo avalia uma métrica de confiabilidade fuzzy predefinida, considerando os intervalos obtidos no laço interno. Resultados obtidos indicam a lógica nabulosa como uma ferramenta proeminente para análises de incerteza, robustez e confiabilidade.