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Título: Redução de ordem de um modelo de um veículo de carga ferroviário
Autor(es): Amorim, André Guilherme Alves
Orientador: Fardin, Jussara Farias
Data do documento: 21-Dez-2018
Editor: Universidade Federal do Espírito Santo
Resumo: Na indústria ferroviária encontram-se diversas aplicações para modelagem de sistemas e simulação dinâmica de modelos. Em particular, no setor de transporte ferroviário é fundamental simular computacionalmente modelos dinâmicos verticais e laterais de veículos de carga para fins de projeto e de operação. Modelos que representam esse sistema envolvem uma grande quantidade de graus de liberdade, portanto, mais complexos computacionalmente e difíceis para implantação de sistemas de controle de suspensão ativos. Nesse contexto, o presente trabalho desenvolve um modelo linear da interação vagão via de 30 a fim de avaliar os efeitos da dinâmica veicular vertical e lateral. Propõe-se a simplificação desse modelo inicialmente por meio de técnicas de redução de ordem analíticas presentes na literatura. Essas técnicas usam transformações de similaridade para obtenção de realizações do sistema na forma balanceada e na forma modal com o intuito de priorizar os estados que mais contribuem para a resposta do modelo, eliminando os estados que menos contribuem para a resposta final por truncamento direto ou eliminando via perturbação singular (EPS). Posteriormente, aplica-se um algoritmo genético ao resultado das técnicas de redução de ordem analíticas, buscando otimizar os modelos reduzidos obtidos matematicamente. A comparação entre os modelos, completo e reduzidos, é baseada no Manual de padrões e práticas recomendadas da AAR (American Association of Railroads) seção C – parte II: Design, Fabrication, and Construction of Freight Cars que prevê a realização de testes de segurança e os respectivos requisitos de aprovação para operação de novos modelos de veículos de carga. Os resultados obtidos via simulação indicam que é possível obter boas aproximações do modelo completo por meio dos modelos reduzidos, especialmente com as técnicas de redução de ordem baseadas em perturbação singular. Demonstra-se também o potencial de aplicação de algoritmos genéticos para otimização dos modelos reduzidos. Portanto, os resultados obtidos por esse trabalho, poderão facilitar a implementação de sistemas de controle de suspensão do veículo e simplificar análises de segurança operacional de novos projetos de suspensão.
In railway industries there are many applications for systems modelling and dynamic simulations of models. Especially, in railway transportation department it is important to simulate computationally the dynamics of freight trains models in order to ensure design quality and safe operation conditions for wagons. The models that reproduce the behavior of the real system involve a great number of degrees of freedom, thus, more computationally complex and more difficult to implement active control suspension systems. In this context, the present work develops a 30 state linear model of the rail-vehicle interaction to evaluate the vertical and lateral dynamic response of the vehicle. It is proposed, initially, the simplification of this full model by analytical model order reduction techniques present in the literature. These techniques use similarity transformations to obtain realizations of the system in the balanced form and modal form in order to prioritize the most influent states in the final response of the model, eliminating the least contributory states through truncation or singular perturbation elimination (SPE). Then, it is applied a genetic algorithm to the result of the model order techniques, aiming the optimization of the mathematically reduced models. The comparison between both models, full and reduced, is based on the AAR (American Association of Railroads) manual of standards and recommended practices section C – part II: Design, Fabrication, and Construction of Freight Cars, where are indicated tests to evaluate security and the respective requirements for the approval of new models of freight cars. The results obtained by simulation shows that it is possible to acquire reduced models that are good approximations of the full model, specially using the singular perturbation based techniques. It is also proven the potential of application of genetic algorithms to optimize reduced models. Therefore, the results obtained in this work, can make easier the implementation of active control suspension systems and simplify the security operational analysis of new suspension projects.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/10965
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