Orientador: Auteliano Antunes dos Santos Junior / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-16T12:15:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Baruffaldi_LeonardoBartalini_M.pdf: 4986344 bytes, checksum: 359223cc9295f5b392b883e2841d037a (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Por 150 anos, os truques de três peças têm sido a estrutura padrão para o suporte de eixos e suspensões de trens de carga em diversos países. Embora sua robustez e facilidade de manutenção tenham conservado, em linhas gerais, a disposição e projeto dos componentes, novos requerimentos de carga e velocidade dos trens vêm mudando a forma como os projetistas enxergam o truque. Especial atenção tem sido dada ao modelo matemático da cunha de atrito, a peça fundida que é responsável pelo amortecimento dos vagões. A cunha de atrito promove a dissipação da energia mecânica por meio de contato de atrito seco com outros componentes do vagão. Devido às altas forças normais desenvolvidas nas superfícies de contato com características não suaves e, em geral, não lineares de atrito, as equações que regem o movimento da suspensão tornam-se de resolução difícil e surgem fenômenos como o de adesão escorregamento e o comportamento caótico típico de osciladores auto excitados. O presente trabalho tem como objetivo propor o uso de algoritmos de solução de problemas de complementaridade linear para resolver as forças de contato entre os corpos, visando a aprofundar a discussão sobre os modelos adotados para a cunha de atrito. Os resultados obtidos mostram que é possível modelar as forças de contato desse sistema utilizando um problema de complementaridade linear e que essa abordagem é, sob certas condições, mais eficiente do que o método das penalidades, normalmente aplicado para a resolução de problemas de contato / Abstract: For about 150 years now, three-piece trucks have been the standard axis' and suspensions' subframe used in freight railroad cars. The toughness and low maintenance costs of this system worked to maintain its basic design almost unchanged, but new requirements for loads and speed for freight cars are changing the way designers see the three-piece truck. Among the many interesting components of the three-piece truck, the friction wedge is getting some attention. The friction wedge is the main damping element in three-piece trucks and acts to dissipate mechanical energy via highly stiff contacts with friction. Due to the non-smooth and non-linear nature of frictional efforts, the equations of motion of the three-piece trucks become very awkward to deal with. Interesting phenomena of stick-slip, bifurcations, and limit cycle, typical of friction oscillators appear to some extent under normal operation. This work's main objective is to propose a new approach based on complementarity problems, used to solve for contact forces, to further extend the discussion on wedge dampers models. Results show that it is possible to model the problem using the linear complementarity problem and that, in some situations, this can be even more computationally efficient than the usual approach to solve contact problems: the penalty method / Mestrado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Mestre em Engenharia Mecânica

Orientador: Fernando Antonio Campos Gomide / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-05T20:02:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MotaFilho_FranciscoOsvaldoMendes_M.pdf: 2700152 bytes, checksum: 3ab58e91f1a3839dae9d39e47d33ff50 (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: Para obter uma solução satisfatória, algoritmos genéticos avaliam, em geral, um número grande de indivíduos durante o processo evolutivo. É comum, em aplicações práticas, encontrar funções de avaliação computacionalmente complexas e caras. Porém, nesses casos, o tempo é um fator determinante no desempenho de algoritmos genéticos. Dessa forma, os algoritmos genéticos devem encontrar soluções adequadas em curto intervalo de tempo. Uma alternativa promissora para contornar os custos computacionais referentes à função de avaliação considera o fato de que pode ser mais atrativo avaliar diretamente somente indivíduos selecionados e estimar os fitness dos restantes do que avaliar diretamente toda a população. Este trabalho propõe o uso de modelos de estimação de fitness em algoritmos genéticos. Especificamente, são sugeridos modelos de estimação baseados em agrupamento nebuloso supervisionado (Fuzzy C-Means) e não supervisionado (Aprendizagem Participativa). O objetivo é aproximar as funções de avaliação por meio de modelos de estimação de fitness, sem afetar significativamente a qualidade das soluções. Inicialmente, os modelos de estimação propostos são comparados e analisados experimentalmente com alternativas sugeri das por outros autores, utilizando, para isso, problemas de otimização considerados na literatura de algoritmos genéticos. A seguir, os modelos de estimação de fitness são aplicados em um problema real de engenharia, o planejamento de circulação de trens em ferrovias. Este é um caso típico onde o desempenho de cada planejamento exige um tempo significativo. A eficiência dos modelos propostos é verificada e comprovada experimentalmente comparando com os resultados, em instâncias mais simples, fornecidos por modelos de programação matemática e, em instâncias complexas, fornecidos pelo algoritmo genético clássico / Abstract: Genetic algorithms usually need a large number of fitness evaluations before a satisfying result can be obtained. In many real-world applications, fitness evaluation may be computationally complex and costly. In these cases, time is an essential subject in performance analysis of genetic algorithms. Therefore, genetic algorithms should provide good solutions in a short period of time. A promising approach to alleviate the computational cost of evaluations considers the fact that sometimes it is better to evaluate only selected individuals and estimate the fitness of the remaining individuals instead of evaluate a whole population. This work suggests the application of fitness estimation models in genetic algorithms. More specifically, it deals with estimation models based on supervised fuzzy clustering (Fuzzy C-Means) and unsupervised fuzzy clustering (Participatory Learning). The goal is to approximate the evaluation functions through the use of fitness estimation models, without significantly affect the quality of solutions. Initially, the fitness estimation models are compared and analyzed experimentally with other models already proposed in the literature. Their performance are evaluated using benchmark optimization problems found in the genetic algorithms literature. Next, the fitness estimation models are used to solve a real-world engineering problem, namely the train scheduling in a freight rail line. This is a typical case where the performance measure of each schedule demands a considerable amount of time. Once again, the performance of the fitness estimation models are evaluated experimentally, comparing their results with the results provided, for simple instances, by linear programming models and, for complex instances, by the classic genetic algorithm / Mestrado / Engenharia de Computação / Mestre em Engenharia Elétrica