Resumo: Apesar da grande importância de máquinas rotativas para o funcionamento de diversos mecanismos na sociedade, seus parâmetros muitas vezes são modelados como determinísticos, desconsiderando a variabilidade existente nas propriedades do material, nos seus carregamentos e na sua geometria. Ao negligenciar a variabilidade dos parâmetros de entrada do rotor durante a sua otimização, os resultados que forem realmente obtidos por esse processo podem divergir consideravelmente das condições ótimas projetadas. Essa divergência pode ocorrer porque a variabilidade dos parâmetros de entrada fará com que o parâmetro a ser otimizado também seja estocástico e, portanto, também apresente uma faixa de possíveis valores. Como consequência da diferença existente entre os resultados obtidos para o parâmetro que está sendo otimizado e os resultados esperados pelo projeto de otimização, a confiabilidade e a segurança do rotor podem ficar comprometidas, já que, na prática, ele operará em uma condição diferente da ótima para a qual foi projetado. Dessa forma, este trabalho propõe uma metodologia que considera a variabilidade dos parâmetros de entrada na otimização de sistemas rotativos, introduzindo a otimização de projeto baseada em confiabilidade (do inglês, reliability-based design optimization, abreviado como RBDO). Esse método assegura a confiabilidade e robustez do projeto buscando uma condição ótima para seus parâmetros de funcionamento enquanto assegura que nenhum de seus critérios de falha é superado. Ao mesmo tempo, o RBDO garante que, mesmo com a variação nos parâmetros de entrada desse sistema, sua resposta permanecerá dentro de um intervalo pré-definido. Diferentes configurações do rotor Jeffcott são estudadas para validar o método. É apresentada uma formulação e solução detalhada do problema de otimização de cada modelo. É comparada a convergência dos resultados da otimização e o custo computacional das diferentes abordagens, verificando quais são mais adequadas em cada caso. Com base nesse trabalho, concluiu-se que as abordagens para a solução do problema de RBDO presentes no UQLab® fornecem bons resultados e têm custo computacional aceitável para problemas simples como o rotor Jeffcott. Em particular, as abordagens que utilizam algoritmos de otimização global apresentam excelente convergência. No entanto, o custo computacional dessas abordagens é consideravelmente maior do que o das abordagens que utilizam algoritmos de otimização local. Dessa forma, mesmo que a sua precisão seja melhor, esse custo computacional maior pode torná-las inviáveis para problemas mais complexos, como em sistemas modelados numericamente. Assim, nesses casos, pode ser necessário explorar métodos mais avançados para o RBDO. Por fim, validando essa metodologia para um modelo mais simples, são discutidos futuros trabalhos que podem ser desenvolvidos considerando modelos mais complexos de máquinas rotativas, se aproximando de modelos reais Ver menos

Abstract: Despite the significant importance of rotating machines for the operation of different mechanisms in society, their parameters are often modeled as deterministic, disregarding the variability existing in material properties, loads, and geometry. By neglecting the variability of the input parameters of the rotor, the outcomes that are really obtained through this process may diverge considerably from the intended optimal conditions. This divergence can occur because the variability of the input parameters makes the parameter being optimized also stochastic, thereby presenting a range of possible values. Due to the disparity between the obtained results for the parameter being optimized and the expected outcomes from the design optimization, the reliability and safety of the rotor may be compromised, as it will operate, in practice, under conditions different from the intended optimum for which it was designed. Therefore, this study proposes a methodology that considers parameter variability in the optimization of rotating systems, introducing the reliability-based design optimization (RBDO) method. This method ensures the reliability and robustness of the project by seeking an optimal condition for its operating parameters while ensuring that none of its failure criteria are exceeded. At the same time, RBDO ensures that, even with variation in the input parameters of this system, its response will remain within a predefined range. Different configurations of the Jeffcott rotor are studied to validate the method. The formulation and solution of the optimization problem are presented for each model. The convergence of the optimization results and the computational cost of different approaches are compared, determining which ones are more suitable in each case. This study concluded that the RBDO approaches available in UQLab® demonstrate good optimization results and exhibit an acceptable computational cost for simple problems like the Jeffcott rotor. Particularly, the approaches utilizing global optimization algorithms show excellent convergence. However, these approaches come with a significantly higher computational cost compared to those employing local optimization algorithms. Consequently, while their accuracy is superior, this higher computational cost may make them unfeasible for more complex problems, such as numerically modeled systems. In such cases, it may be necessary to explore more advanced methods for RBDO. Finally, by validating this methodology for a simpler model, potential future works are discussed, where more complex models of rotating machines can be considered, approaching real-world models Ver menos