Publicação: Ajuste de modelo de máquinas rotativas utilizando otimização por enxame de partículas (PSO)
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CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA::MECANICA DOS SOLIDOS
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Este trabalho investiga o ajuste de modelos numéricos de máquinas rotativas utilizando o algoritmo de Otimização por Enxame de Partículas Híbrido (PSO-H), com validação experimental em bancada de testes. O estudo foca na calibração de parâmetros críticos como rigidez e amortecimento de mancais, visando reduzir discrepâncias entre respostas simuladas e experimentais. Desenvolveu-se um modelo unidimensional por Elementos Finitos (MEF) incorporando efeitos giroscópicos, desbalanceamento e interação rotor-mancal, seguindo formulações de Lalanne e Ferraris (1998). Os dados experimentais foram obtidos através de ensaios de impacto com medição de Funções de Resposta em Frequência (FRFs). O PSO-H demonstrou eficiência na minimização de erros entre modelos e experimentos, com convergência estável em até 20 iterações. Resultados indicaram erros médios inferiores a 1% nas frequências naturais e correlação cruzada de amplitude modal (CMAC) acima de 0,99 para os dois primeiros modos de vibração. Conclui-se que a metodologia proposta é robusta para aplicações em Monitoramento de Integridade Estrutural (SHM), com potencial para extensão a sistemas não lineares.
Abstract
This study addresses the numerical model updating of rotating machinery using a Hybrid Particle Swarm Optimization (PSO-H) algorithm, validated through experimental bench tests. The research focuses on calibrating critical parameters such as bearing stiffness and damping coefficients to minimize discrepancies between simulated and experimental responses. A one-dimensional Finite Element Model (FEM) was developed, incorporating gyroscopic effects, unbalance forces, and rotor-bearing interactions based on Lalanne and Ferraris' formulations (1998). Experimental data were acquired through impact tests with Frequency Response Function (FRF) measurements. The PSO-H algorithm demonstrated efficient error minimization between models and experiments, achieving stable convergence within 20 iterations. Results showed average errors below 1% for natural frequencies and Cross-Modal Amplitude Correlation (CMAC) values above 0.99 for the first two vibration modes. The methodology proves robust for Structural Health Monitoring (SHM) applications, with potential extensions to nonlinear systems.
Palavras-chave
Máquinas rotativas, Ajuste de modelo, PSO, Elementos Finitos, Análise Modal
Citação
PENHA, Bernardo Aguiar de Souza. Ajuste de modelo de máquinas rotativas utilizando otimização por enxame de partículas (PSO). 2025. 62 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Mecânica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025.
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