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Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10362/7953

Título: Optimização estrutural aplicada à melhoria da precisão de quinagem
Autor: Gaspar, João Carlos Santos
Orientador: Coelho, Pedro
Cardoso, João
Palavras-chave: Processo de quinagem
Quinadora
Erro de quinagem
Teoria de vigas de Timoshenko
Elementos finitos
Optimização estrutural
Issue Date: 2012
Editora: Faculdade de Ciências e Tecnologia
Resumo: 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.
Descrição: Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Mecânica
URI: http://hdl.handle.net/10362/7953
Appears in Collections:FCT: DEMI - Dissertações de Mestrado

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