Orientador: José Maria Campos dos Santos

Dissertação (mestrado profissional) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica

Resumo: As simulações físicas em laboratórios da indústria automotiva são realizadas utilizando informações colhidas de veículos que são submetidos a ciclos de testes em rotas urbanas. Medir as respostas em pontos específicos durante uma rota de teste, não significa conhecer as excitações a que o...

Resumo: As simulações físicas em laboratórios da indústria automotiva são realizadas utilizando informações colhidas de veículos que são submetidos a ciclos de testes em rotas urbanas. Medir as respostas em pontos específicos durante uma rota de teste, não significa conhecer as excitações a que o veículo esta sendo submetido, visto que este normalmente é composto por sistemas mecânicos não lineares. O objetivo deste trabalho é desenvolver um algoritmo que possibilite através dos dados de resposta medidos em campo, conhecer as excitações de entrada, contribuindo para a reprodução da rota de teste. A metodologia utilizada está baseada na obtenção de funções de resposta em freqüência, de modelos lineares simples e no desenvolvimento de sinais de entrada, capazes de reproduzir as mesmas respostas medidas nas rotas nos sistemas não lineares. O algoritmo desenvolvido foi avaliado com simulações em sistemas lineares e não lineares de um, dois e quatro graus de liberdade. Através dos sinais de resposta medidos em um sistema e, utilizando sinal de identificação tipo Schroeder, foi possível estimar as forças de excitação, com um erro menor do que 1,0% para sistemas de dois graus de liberdade lineares e não lineares. No caso de sistemas com quatro graus de liberdade este valor foi menor do que 1,5%, utilizando sinais de identificação do tipo multisseno. Discute-se a metodologia utilizada para a obtenção das funções de resposta em freqüência comparando-a com outras empregadas em equipamentos comerciais, bem como a influência de fatores no processo de convergência do algoritmo, como o grau de não linearidade, a qualidade do sinal medido e a importância da escolha do sinal para a identificação dos sistemas

Abstract: Laboratory simulation testing in the automotive industry is carried out considering information acquired from vehicle urban routes testing. Due to the non-linearity of the vehicle mechanical systems, the output measuring collected from routes on specific points, does not mean the knowledge...

Abstract: Laboratory simulation testing in the automotive industry is carried out considering information acquired from vehicle urban routes testing. Due to the non-linearity of the vehicle mechanical systems, the output measuring collected from routes on specific points, does not mean the knowledge of the input signal excitation which it is submitted. The present study focuses on the development of an iterative algorithm that knowing the output signals measured, it is able to search for the input excitations, so given subsidies to reproduce events of the urban route, with its load amplitude and its frequencies. The methodology is based on the frequency response function of simple linear models and on the development of input signal, which is capable to reproduce the same measured responses of non-linear system. The developed algorithm was validated with simulations on linear and non linear system with one, two and four degrees of freedom. Making use of the Schroeder identification signal, it was possible to estimate input forces with an error lower than 1,0%, for linear and non-linear systems with two degrees of freedom. In the case of four degrees of freedom the algorithm converges to estimate input force with a tolerance of error lower than 1,5%, using multissine identification signal. A discussion about the methodology used to obtain the frequency function response is carried out, comparing it with others found in commercial test equipments, as well the influence of some factors on the algorithm process of convergence, as the level of the non-linearity of the system, the quality of the acquisition of signal response and the importance of the correct choice of the input signal for the system identification