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dc.contributor.advisorMorais, Marcus Vinicius Girão de-
dc.contributor.authorSantoro, Carlos Lima-
dc.identifier.citationSANTORO, Carlos Lima. Comparação de técnicas de redução de modelo. 2018. ix, 52 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Mecânica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, 2018.pt_BR
dc.description.abstractEm análise dinâmica de estruturas, a modelagem numérica com o uso do método de elementos finitos (MEF) se tornou popular devido a sua capacidade de produzir resultados satisfatórios em domínios de geometria complexa. Na busca de precisão dos resultados produzidos pelo MEF, modelos com muitos graus de liberdade e matrizes de elevada ordem são facilmente produzidos. No entanto, a manipulação de tais matrizes se torna dispendiosa e muitas vezes inviável. Para contornar tal problema surgem os métodos de redução de modelo, que tentam condensar sistemas grandes descaracterizando-os o mínimo possível. Este trabalho se dedica a elaborar e implementar um algoritmo que parte de um modelo inicial de 𝑛 graus de liberdade, reduzindo-o por diferentes métodos e comparando o desempenho de cada método no cálculo de funções de resposta em frequência. Os métodos de redução comparados são a condensação estática (ou de Guyan), Improved Reduction System (IRS) e System Equivalent Reduction-Expansion Process (SEREP). O sistema utilizado nas reduções é uma turbina eólica, onde foi considerado apenas a vibração torcional não amortecida do trem de força, em que os nós do rotor e do gerador são os graus de liberdade mestres e os nós dos eixos e da caixa multiplicadora são graus de liberdade escravos. Os três métodos apresentaram boa precisão, porém o mais preciso foi o SEREP, tanto na amplitude quanto na frequência natural. O método que consumiu menor tempo de CPU foi o de Guyan, mas o IRS apresentou a melhor relação entre precisão e tempo de CPU.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordAlgoritmospt_BR
dc.subject.keywordModelo analíticopt_BR
dc.subject.keywordMétodo dos elementos finitospt_BR
dc.subject.keywordMétodos de redução de modelopt_BR
dc.titleComparação de técnicas de redução de modelopt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2020-07-30T01:25:07Z-
dc.date.available2020-07-30T01:25:07Z-
dc.date.submitted2018-06-28-
dc.identifier.urihttps://bdm.unb.br/handle/10483/25141-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.pt_BR
dc.description.abstract1In structural dynamics analysis, the numerical modeling with finite element method (MEF) became popular because it capacity of yeld good results in domains with complex geometry. To get more accuracy in the results yelds by MEF, models with many degrees of freedom and large matrices are easily generated. But, the manipulation of this matrices is costly and sometimes impracticable. To solve this problem, arise the reduction methods, capable to reduce large systems with minimum information loss. This work is an elaboration of an algorithm capable to discretize an inicial model, reduce it by difrent methods comparing the performance of each reduction on the in the calculation of frequency response function. The system used in the reductions is a wind turbine, where only the undamped torsional vibration of the power train was considered, where the rotor and generator nodes are master degrees of freedom and the shafts and the gear box nodes are slaves degrees of freedom. The three methods presented good accuracy, but the most accurate was SEREP, both in amplitude and natural frequency. The method that consumed the least CPU time was Guyan, but the IRS presented the best relation between precision and CPU time.pt_BR
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