[en] MODELING AND SIMULATION IN NONLINEAR STOCHASTIC DYNAMICS OF COUPLED SYSTEMS AND IMPACTS

• Main Author: ROBERTA DE QUEIROZ LIMA
• Other Authors: RUBENS SAMPAIO FILHO
• Language: en
• Published: MAXWELL 2016
• Subjects: [pt] VIBRO-IMPACTO; [en] VIBRO-IMPACT; [pt] OTIMIZACAO ROBUSTA; [en] ROBUST OPTIMIZATION; [pt] SISTEMA EMBARCADO; [en] EMBEDDED SYSTEM; [pt] DINAMICA NAO LINEAR; [en] NONLINEAR DYNAMICS; [pt] SISTEMA ACOPLADO; [en] COUPLED SYSTEMS; [pt] ANALISE ESTOCASTICA
• Online Access: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=27053@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=27053@2; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=27053@3; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.27053

[pt] Nesta Tese, o design robusto, com um modelo incerto de um sistema de vibro-impacto eletromecânico é feito. O sistema é composto de um carrinho, cujo movimento é aciondo por um motor de corrente contínua e um martelo embarcado neste carrinho. O martelo é ligado ao carrinho por um mola não linear e por um amortecedor linear, de modo que existe um movimento relativo entre eles. Uma barreira linear flexível, colocada fora do carrinho, restringe aos movimentos do martelo. Devido ao movimento relativo entre o martelo e a barreira, impactos podem ocorrer entre estes dois elementos. O modelo metemático desenvolvido para sistema leva em conta a influência do motor no comportamento dinâmico do sistema. Alguns parâmetros do sistema são incertos, tais como a rigidez e os coeficientes de amortecimento da barreira flexível. O objetivo da Tese é realizar uma otimização deste sistema eletromecânico com respeito a parâmetros de projeto, a fim de maximizar a potência de impacto sob a restrição de que a potência elétrica consumida pelo motor seja menor do que um valor máximo. Para escolher os parâmetros de projeto no problema de otimização, uma análise de sensibilidade foi realizada a fim de definir os parâmetros mais sensíveis do sistema. O problema de otimização é formulado no âmbito de otimização robusta, devido à presença de incertezas no modelo. As distribuições de probabilidades das variáveis aleatórias são construídas através do Princípio da Máxima Entropia e estatísticas da resposta estocástica do sistema são calculadas pelo método de Monte Carlo. O conjunto de equações não-lineares é apresentado, e um integrador temporal adaptado é desenvolvido. O problema de otimização não-linear estocástico com restrição é resolvido para diferentes níveis de incertezas e também para o caso determinístico. Os resultados são diferentes e isto mostra a importância da modelagem estocástica. === [en] In this Thesis, the robust design with a uncertain model of a vibro-impact eletromechanical system is done. The electromechanical system is composed of a cart, whose motion is excited by a DC motor (motor with continuous current), and an embarked hammer into this cart. The hammer is connected to the cart by a nonlinear spring component and by a linear damper, so that a relative motion exists between them. A linear flexible barrier, placed outside of the cart, constrains the hammer movements. Due to the relative movement between the hammer and the barrier, impacts can occur between these two elements. The developed model of the system takes into account the influence of the DC motor in the dynamic behavior of the system. Some system parameters are uncertain, such as the stiffness and the damping coefficients of the flexible barrier. The objective of the Thesis is to perform an optimization of this electromechanical system with respect to design parameters in order to maximize the impact power under the constraint that the electric power consumed by the DC motor is lower than a maximum value. To chose the design parameters in the optimization problem, a sensitivity analysis was performed in order to define the most sensitive system parameters. The optimization is formulated in the framework of robust design due to the presence of uncertainties in the model. The probability distributions of random variables are constructed using the Maximum Entropy Principle and statistics of the stochastic response of the system are computed using the Monte Carlo method. The set of nonlinear equations are presented, and an adapted time domain solver is developed. The stochastic nonlinear constrained design optimization problem is solved for different levels of uncertainties, and also for the deterministic case. The results are different and this show the importance of the stochastic modeling. === [fr] Dans cette Thèse, nous étudions l optimization robuste avec un modèle incertain d un système étrectromécanique avec vibro-impact. Le système életromécanique est contitué d un chariot dont le mouvement est généré par un moteur à courant continu, et d un mateau embarqué dans ce chariot. Le Marteau est relié au chariot par un resort non linéaire et par un amortisseur linéaire, de façon qu un mouvement relative existe entre eux. Une barrière flexible linéaire, placée à l extérieur du chariot limite les mouvements du Marteau. En raison du mouvement relative entre le Marteau et la barrière, des impacts peuvent se produire entre ces deux éléments. Le modèle du système dèveloppé prend en compte l influence du moteur à courant continu dans la comportement dynamique du système. Certains paramètres du système sont incertains, tells que les coefficients de rigidité et d amortissement de la barreire flexible. L objectif de la Thèse est de réaliser une optimization de ce système életromécanique en jouant sur les paramètres de conception. Le but est de maximizer la puissance d impact sous la contrainte que la puissance électrique consommée par le moteur à courant continu soit inférieure à une valeur maximale. Pour choisir les paramétres de conception dans le probléme d optimisation, une analyse de sensibilité a été réalisée afin de definir les paramètres du système les plus sensibles. L optimisation est formulée dans le cadre de la conception robuste em raison de la présence d incertitudes dans le modele. Les lois de probabilités des variables aléatoires du problème sont construites em utilisant le Principle du Maximum d Entropie. Les statistiques de la réponse stochastique du système sont caçculées em utilisant la méthode de Monte Carlo. L emsemble de équations non linéaires est presente, et um solveur temporel adapte est développé. Le probléme d optimisation non linéaire stochastique est résolu pour différents niveaux d incertitudes, ainsi que pour le cas déterministe. Les résultats sont différents, ce qui montre l importance de la modélisation stochastique.