Seminários e Teses

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Próxima semana (de 02/10 a 08/10)
Dissertação de Mestrado
06/10
Projeto e acionamento de um robô lagartixa pneumático com aplicação de aprendizado computacional
Matheus Rodrigues Goebel, PUC-Rio

Data: 06/10/2022 às 14h e 0min
Local: por acesso remoto


Orientador: Marco A. Meggiolaro e Giovane Quadrelli
Área de Concentração: Mecânica Aplicada

Resumo

Este trabalho apresenta um projeto mecânico de um robô lagartixa pneumática, capaz de se locomover em superfícies inclinadas em relação ao solo, através apenas de atuadores lineares que utilizam o ar comprimido como fonte de energia. Como parte fundamental do projeto mecânico neste trabalho, um sistema de garra é desenvolvido gerando vácuo mecanicamente, para haver uma economia de consumo energético no robô em comparação com os acessórios comerciais geralmente utilizados para esta tarefa de fixação. Com o protótipo de conceito fabricado e montado, o mesmo é submetido a uma bateria de testes com o intuito de posteriormente aplicar os dados obtidos em uma rede neural artificial, visando o aprendizado computacional dos movimentos do robô e, assim, sua otimização de velocidade em determinada sequência de movimentação. Após o treinamento desta rede neural, o protótipo é submetido a novos experimentos para verificar a eficiência do treinamento realizado e qual o impacto real obtido no robô. Finalmente, com a utilização de um sistema de câmeras, os deslocamentos do robô em diversas situações distintas são rastreados, visando gerar gráficos comparativos e analisar a repetibilidade e confiabilidade do sistema.

Link da defesa:

https://puc-rio.zoom.us/j/91094387511?pwd=QjJKQW0rcnJsMC95T092c1JtMklVdz09

Meeting ID: 910 9438 7511
Passcode: 814113"

 


Dissertação de Mestrado
07/10
Ajuste ótimo por Levenberg-Marquardt de métodos de previsão para iniciação de trinca
Gabriela Wegmann Lima, PUC-Rio

Data: 07/10/2022 às 14h e 0min
Local: Sala aula 6o and, Cardeal Leme


Orientador: Jaime Tupiassú e Marco A. Meggiolaro
Área de Concentração: Mecânica Aplicada

Resumo

A grande maioria das estruturas que trabalham sob cargas alternadas precisa ser dimensionada para evitar a iniciação de trincas por fadiga, o principal mecanismo de dano mecânico nesses casos. Os vários parâmetros dos modelos de previsão de dano à fadiga usados nesses projetos devem ser preferencialmente medidos a partir do ajuste otimizado de suas equações a dados experimentais medidos de forma adequada. Na realidade, a precisão das previsões baseadas nesses modelos depende diretamente da qualidade dos ajustes utilizados para obtenção desses parâmetros. Sendo assim, o objetivo principal deste trabalho é estudar a melhor maneira de se obter os parâmetros dos principais modelos de previsão da iniciação de trincas por fadiga através de ajustes de dados experimentais baseados no algoritmo de Levenberg-Marquardt. Primeiro, foram realizados diversos ensaios εN em uma liga de alumínio 6351-T6 para averiguar o desempenho do ajuste proposto para as equações de Coffin-Manson e de Ramberg- Osgood. Em seguida, foram usados dados da literatura de outros oito materiais para ajustar modelos deformação-vida clássicos, assim como com o expoente de Walker, para assim avaliar o efeito de cargas médias não-nulas em testes εN. Por fim, foi estudado o ajuste de um modelo SN com expoente de Walker que considera limites de fadiga e efeitos de carga média. Esse estudo também inclui considerações estatísticas para quantificar o fator de confiabilidade a partir de diferentes hipóteses de funções densidade de probabilidade, baseadas em dez conjuntos de dados da literatura.


Dissertação de Mestrado
07/10
Structural topology optimization with many load cases: stochastic approximation and singular value decomposition approaches
Lucas Nascimento Sagrilo, PUC-Rio

Data: 07/10/2022 às 9h e 30min
Local: por acesso remoto


Orientador: Anderson Pereira
Área de Concentração: Mecânica Aplicada

Resumo

It is known that most real structures are subject to different loading scenarios, related to different structural solicitations and the action of natural forces, such as winds and sea waves. In this context, it is important to consider the effect of the largest number of possible scenarios that can act on a structure when performing a topology optimization study. The traditional way of solving this type of problem involves a case-by-case analysis of the scenarios, which in the context of a structural optimization algorithm requires the solution of one finite element problem for each scenario and at each step of the algorithm, being limited by the high associated computational cost.  This limitation leave room for approaches based on dimension reduction such as stochastic approximation and decomposition into singular values. This work verifies the feasibility of using these two approaches to solve structural topology optimization problems with many load cases. Two applications are presented, robust optimization and the problem of dynamic loads using the equivalent static loading method. Thus, situations involving more complex loads can be studied through efficient topology optimization algorithms. For both cases, comparisons are established between the results obtained through the methodology developed in this work and the ones from the literature.

Link da defesa:

https://puc-rio.zoom.us/j/92710032837?pwd=ZElmZWt0MXkwOGpncjR3UGVYYzc5dz09

ID da reunião: 927 1003 2837
Senha de acesso: 556292


Semana de 16/10 a 22/10
Dissertação de Mestrado
20/10
Impacto de modelos de difusão molecular na previsão de deposição de parafina
Paulo Gustavo Candido de Oliveira, PUC-Rio

Data: 20/10/2022 às 14h e 0min
Local: por acesso remoto


Orientador: Angela Nieckele e Ivan Aguilar
Área de Concentração: Termociências

Resumo

O petróleo é constituído por uma cadeia de hidrocarbonetos, os quais se precipitam na forma de partículas sólidas de parafina, quando a sua temperatura cai abaixo de um patamar conhecido como TIAC (Temperatura Inicial de Aparecimento de Cristais). Essas partículas podem se depositar nas paredes internas dos dutos obstruindo o escoamento, podendo gerar prejuízos da ordem de milhões de dólares. Por esse motivo, a habilidade de previsão e controle da deposição de parafina em eventos futuros é de fundamental importância tanto para projetistas como operadores de tubulações. Visando lidar com esse problema, grande esforço vem sendo feito pela comunidade científica com o intuito de aperfeiçoar as metodologias para previsão do depósito de parafina. Frequentemente, a modelagem da difusão das espécies é realizada utilizando a Lei de Fick, válida para misturas binárias, apesar dos hidrocarbonetos presentes no petróleo formarem uma mistura multicomponente. O presente trabalho propõe avaliar o fluxo difusivo de massa das espécies utilizando o modelo Stefan-Maxwell, compatível com sistemas multicomponentes. Para determinar a evolução axial e temporal da espessura do depósito de parafina, o escoamento foi modelado como uma mistura líquido/sólido e equações de conservação de energia, massa, quantidade de movimento linear e continuidade das espécies são resolvidas, acopladas com o modelo termodinâmico de múltiplas soluções sólidas, para determinação da precipitação da parafina. As equações de conservação foram resolvidas utilizando o software de código livre OpenFOAM®. Uma comparação das previsões obtidas com a modelagem de Fick e de Stefan-Maxwell com dados experimentais, mostrou que no início do processo de deposição, o impacto do modelo difusivo é desprezível. Porém, observou-se que a medida que o tempo passa, o modelo de Stefan Maxwell prevê  um maior incremento da concentração das espécies mais pesadas no interior do depósito de parafina quando comparado com a previsão da  modelagem de Fick.

Link da defesa:

https://puc-rio.zoom.us/j/92164560061?pwd=OXZQakxMTEtDNnpZdFRoZjZ0MVJuZz09

Meeting ID: 921 6456 0061
Passcode: 292782