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Otimização de parâmetros de suspensão veicular com algoritmo heurístico QPSO

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Otimização de parâmetros de suspensão veicular com algoritmo heurístico QPSO

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Título Otimização de parâmetros de suspensão veicular com algoritmo heurístico QPSO
Autor Mizushima, Douglas Makoto
Orientador Gomes, Herbert Martins
Data 2017
Nível Graduação
Instituição Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Escola de Engenharia. Curso de Engenharia Mecânica.
Assunto Engenharia mecânica
[en] Lateral vehicle dynamics
[en] QPSO
[en] quantum-behaved particle swarm optimization
[en] Vehicular suspension
[en] Vertical vehicle dynamics
Resumo Dentre os estudos necessários para o projeto de veículos encontra-se o dimensionamento do sistema de suspensão. Este sistema é o responsável pela redução das vibrações ocasionadas pelas irregularidades da pista e transmitidas até os ocupantes do veículo. No caso de vibrações excessivas, estas podem trazer desconforto para os passageiros, reduzir o tempo de vida útil das partes e peças do veículo, por desgaste excessivo, além induzir danos à pista em que o veículo trafega. O presente trabalho tem como objetivo a otimização do sistema de suspensão de um ônibus modelado com treze graus de liberdade, simulando a sua dinâmica vertical e lateral, em resposta às irregularidades da pista e de manobra de dupla troca de faixa (DLC). É feito um estudo e implementação de um algoritmo metaheurístico de enxame de partículas com comportamento quântico (QPSO), indicado na literatura como bastante robusto, para a minimização dos efeitos de vibração nos passageiros do ônibus, melhorando o conforto. O algoritmo QPSO é testado em problemas benchmarks e comparado com outros algoritmos, para verificação da sua acurácia e robustez. A otimização do sistema de suspensão veicular é realizada tratando o problema de duas formas. A primeira abordagem é realizada com o problema na forma multiobjetiva através do NSGA-II, um algoritmo bastante difundido nesse tipo de análise, permitindo a obtenção do conjunto de possíveis soluções para o problema. A segunda abordagem, já com o QPSO, trata o problema na forma mono-objetiva através da soma ponderada das funções objetivas. Parâmetros utilizados na modelagem do veículo foram retirados de estudos e normas. Comparativos entre os algoritmos de otimização, os históricos de aceleração no tempo assim como dos valores RMS das acelerações resultantes são feitos entre os resultados obtidos. Ao final, são obtidos parâmetros da suspensão que reduzem a aceleração resultante do motorista e dos passageiros.
Abstract Among the studies required for vehicle design is the sizing of the suspension system. This system is responsible for attenuating the vibrations caused by road irregularities and transmitted to the occupants of the vehicle. In the event of excessive vibration, these can cause discomfort to passengers, shorten the service life of the vehicle parts, excessive wear, and damage the road where the vehicle is traveling. The present work has the objective of optimizing the suspension system of a bus modelled with thirteen degrees of freedom, simulating its vertical and lateral dynamics, in response to the irregularities of the runway and double track change (DLC) manoeuvre. It is made a study and implementation of a metaheuristic particle swarm algorithm with quantum behaviour, reported in the literature as quite robust, to minimize the effects of vibration on the passengers of the bus, improving comfort. The QPSO algorithm is tested in benchmark problems and compared with other algorithms to verify its accuracy and robustness. The optimization of the vehicle suspension system is performed by treating the problem in two ways. The first approach is performed with the problem in multiobjective form through the NSGA-II, a rather widespread algorithm in this type of analysis that allows to obtain the set of possible solutions to the problem. The second approach, already with the QPSO, treats the problem in the mono-objective form through the weighted sum of the objective functions. Parameters used in vehicle modeling were taken from studies and standards. Comparisons between optimization algorithms, the acceleration time histories as well as the RMS values of the resulting accelerations are made between the obtained results. At the end, suspension parameters that reduce the resulting acceleration of the driver and the passengers are achieved.
Tipo Trabalho de conclusão de graduação
URI http://hdl.handle.net/10183/165114
Arquivos Descrição Formato
001044473.pdf (1.395Mb) Texto completo Adobe PDF Visualizar/abrir

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