Numerical modeling of magnetorheological dampers: a neuro-fuzzy approach

Modelagem de amortecedores magnetorreológicos: uma abordagem usando neuro-fuzzy

dc.contributorCavalini Junior, Aldemir Aparecido
dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/0387727577180664
dc.contributorSteffen Junior, Valder
dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/6838375689601075
dc.contributorKoroishi, Edson Hideki
dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/9465293262026260
dc.creatorOliveira Neto, Raimundo Arrais de
dc.date2021-08-19T23:30:50Z
dc.date2021-08-19T23:30:50Z
dc.date2021-07-16
dc.date.accessioned2023-09-28T20:57:34Z
dc.date.available2023-09-28T20:57:34Z
dc.identifierOLIVEIRA NETO, Raimundo Arrais de. Numerical modeling of magnetorheological dampers: a neuro-fuzzy approach. 2021. 81 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2021. Disponível em: http://doi.org/10.14393/ufu.di.2021.361.
dc.identifierhttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/32636
dc.identifierhttp://doi.org/10.14393/ufu.di.2021.361
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9061483
dc.descriptionAmortecedores magnetorreológicos são capazes de adaptar suas propriedades mecânicas quando submetidos a um campo magnético, sendo, assim, uma opção versátil ao controle de vibração em diversas aplicações industriais. Este trabalho tem como objetivo propor uma modelagem de atuadores de fluido magnetorreológico utilizando lógica fuzzy. Essa abordagem se apresenta como uma alternativa aos modelos paramétricos existentes na literatura. Sua principal vantagem é a não dependência de uma modelagem de grande complexidade para representar os fenômenos dinâmicos intrínsecos ao sistema. Para tanto, utilizou-se dados experimentais de um experimento previamente realizado com um atuador da marca LORD modelo RD-8040-1. Foi feito um estudo dos modelos paramétricos de Bouc-Wen Modificado e do Modelo Histerético, cujos parâmetros foram ajustados utilizando o algoritmo de Evolução Diferencial. Em seguida, o modelo não paramétrico, baseado em neuro-fuzzy, foi proposto. Por meio de uma comparação entre os modelos, foi possível confrontar as peculiaridades de cada modelo e observar que o modelo fuzzy foi capaz de representar o atuador em diferentes condições de corrente elétrica.
dc.descriptionFAPEMIG - Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais
dc.descriptionDissertação (Mestrado)
dc.descriptionMagnetorheological dampers are able to adapt their mechanical properties when subjected to a magnetic field which makes them a versatile option for controlling vibration in a vast number of industrial applications. This work proposes a numerical model of magnetorheological dampers using fuzzy sets as an alternative to the parametric models existing in the literature. Its main advantage is that it does not depend on highly complex mathematical modeling to represent the dynamic phenomena intrinsic to the system. Experimental data from tests previously performed with a LORD brand damper, model RD-8040-1, was used. A study of the modified Bouc-Wen Model and the Hysteretic Model was performed. Its parameters were updated by using the Differential Evolution algorithm. Then, the non-parametric model, based on neuro-fuzzy, was proposed. Through a comparison between the models, it was possible to confront the results of each model and observe that the fuzzy model was able to represent the damper in different conditions of electric current.
dc.formatapplication/pdf
dc.languageeng
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândia
dc.publisherBrasil
dc.publisherPrograma de Pós-graduação em Engenharia Mecânica
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectSmart Materials
dc.subjectNeuro-Fuzzy
dc.subjectMagnetorheological Dampers
dc.subjectMateriais Inteligentes
dc.subjectNeuro-Fuzzy
dc.subjectAmortecedores Magnetorreológicos
dc.subjectCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA
dc.subjectEngenharia mecânica
dc.subjectFluidos magnéticos
dc.titleNumerical modeling of magnetorheological dampers: a neuro-fuzzy approach
dc.titleModelagem de amortecedores magnetorreológicos: uma abordagem usando neuro-fuzzy
dc.typeDissertação


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