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Título: Análise de sensibilidade de um sistema massa-mola-amortecedor de dois graus de liberdade
Autor(es): Martins, Leandro Augusto
Orientador(es): Molina, Fabian Andres Lara
Palavras-chave: Variáveis aleatórias
Métodos de simulação
Incerteza (Teoria da informação)
Random variables
Simulation methods
Uncertainty (Information theory)
Data do documento: 24-Out-2016
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Cornelio Procopio
Referência: MARTINS, Leandro Augusto. Análise de sensibilidade de um sistema massa-mola-amortecedor de dois graus de liberdade. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Mecânica) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2016.
Resumo: Este trabalho, propõe-se apresentar a análise de sensibilidade de sistemas de um e dois graus de liberdade com incertezas nos parâmetros. As incertezas paramétricas normalmente são modeladas utilizando uma abordagem probabilística. Segundo esta abordagem, os parâmetros são modelados mediante variáveis aleatórias que seguem uma função de densidade de probabilidade. Para simular a resposta dinâmica, o método aplicado é a simulação de Monte-Carlo, que envolve a geração de um grande número de amostras randômicas de cada parâmetro incerto modelado mediante uma variável aleatória. A análise de sensibilidade permitirá determinar a influência individual de cada parâmetro incerto na resposta incerta do sistema mediante uma abordagem estatística baseada na análise de variância global. Os resultados mostram como a presença de incertezas podem influenciar de forma determinante na variabilidade da resposta dinâmica dos sistemas estudados, a análise de sensibilidade comprovou que para os mesmos o parâmetro de maior influência na dita variabilidade da resposta é de fato a rigidez, comprovada nas discussões dos resultados.
Abstract: This work proposes to introduce the system sensitivity analysis one and two degrees of freedom with uncertainties in the parameters. The parametric uncertainties are usually modeled using a probabilistic approach. Under this approach, the concentrated parameters are modeled by random variables that follow a probability density function. To simulate the dynamic response, the applied method is the Monte Carlo simulation, which involves generating a large number of random samples of each uncertain parameter modeled by a random variable. The sensitivity analysis will determine the individual influence of each uncertain parameter in the uncertain response of the system using a statistical approach based on global analysis of variance. The results show the presence of uncertainty can influence deterministically in the variability of the dynamic response of the systems studied. the sensitivity analysis demonstrated that for them the most influential parameter in said variability of response is indeed rigidity, proven in the discussions of the results.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/12253
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