Optimização estrutural aplicada à melhoria da precisão de quinagem

• Author(s): Gaspar, João Carlos Santos
• Date: 2012
• Persistent ID: http://hdl.handle.net/10362/7953
• Origin: Repositório Institucional da UNL
• Subject(s): Processo de quinagem; Quinadora; Erro de quinagem; Teoria de vigas de Timoshenko; Elementos finitos; Optimização estrutural
• Document Type: Master Thesis
• Language: Portuguese
• Advisor(s): Coelho, Pedro; Cardoso, João

Description

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Mecânica A presente Dissertação tem como objectivo a obtenção das dimensões dos aventais de uma quinadora que permitam minimizar o Erro de precisão de quinagem associado ao processo de quinagem chapa. Começa-se por identificar que o Erro está associado à ausência de paralelismo entre os aventais da quinadora aquando do carregamento destes sobre a chapa. A estrutura dos aventais pode ser aproximada por vigas de secção constante. Avalia-se a importância da aplicação da Teoria de Vigas de Timoshenko no estudo do processo de quinagem. A criação de um modelo numérico simples de elementos finitos em MATLAB e ANSYS, para dois carregamentos típicos do processo de quinagem, permite compará-la com a Teoria de Vigas de Euler-Bernoulli e perceber a importância da incrementação das tensões de corte na análise das deformadas de uma viga curta. A simulação de um modelo do processo de quinagem pela Teoria de Vigas de Timoshenko através de elementos finitos em ANSYS permite comprovar a hipótese de carregamento uniforme ao longo do comprimento de quinagem para diferentes configurações da quinadora e diferentes comprimentos de chapa. A optimização estrutural dos aventais da quinadora é realizada em MATLAB, através da ferramenta de optimização por Algoritmo Genético disponível na sua TOOLBOX. As variáveis a optimizar são as dimensões do avental superior e inferior e a posição do pino que serve de apoio ao avental inferior. A função objectivo do processo de optimização é a minimização do Erro de quinagem. Atribuindo a cada variável um código binário, a ferramenta de optimização descodifica-o num número inteiro que é testado como solução da função objectivo. O Algoritmo Genético testa várias combinações do código binário até encontrar o conjunto de variáveis que melhor serve a função objectivo. O processo é realizado para quatro configurações típicas dos aventais da quinadora.