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Uso de wavelets para a melhoria de desempenho de simulações numéricas usando carregamentos de pistas na indústria automotiva

Andrade, Gustavo Souza January 2009 (has links)
93f. / Submitted by Suelen Reis (suziy.ellen@gmail.com) on 2013-04-10T19:28:26Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao-Andrade2009.pdf: 2855290 bytes, checksum: 594e02d722d8945462d506683b9443b0 (MD5) / Approved for entry into archive by Rodrigo Meirelles(rodrigomei@ufba.br) on 2013-06-06T18:56:16Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao-Andrade2009.pdf: 2855290 bytes, checksum: 594e02d722d8945462d506683b9443b0 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-06-06T18:56:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao-Andrade2009.pdf: 2855290 bytes, checksum: 594e02d722d8945462d506683b9443b0 (MD5) Previous issue date: 2009 / Wavelets são poderosas ferramentas matemáticas que, entre outras aplicações, visam melhorar a decomposição tempo-freqüência de sinais, avaliando-os em diferentes escalas, em uma abordagem multi-resolução que permite a analise dos diferentes aspectos da informação contida no respectivo sinal. Apesar de ser uma ferramenta relativamente nova, ela vem sendo aplicada em várias áreas do conhecimento humano, e é muito popular no processamento de sinais, particularmente na área compressão de sinais, tais como imagens, vídeo e áudio em computadores. A compressão de sinais está associada com a perda de informação, mas que pode ser aceitável para o usuário final. Com base em aplicações anteriores bem sucedidas e o compromisso com a qualidade dos resultados, este trabalho avalia a utilização da Transformada Wavelet Discreta (DWT), como uma técnica de compressão para reduzir a quantidade de dados coletados em sinais de carregamentos de pista (load history), que são utilizados por equipes de engenharia de durabilidade na indústria automotiva. Resultados preliminares mostram que com a utilização da DWT na compressão desses sinais, é possível reduzir o esforço computacional, tempo de processamento, espaço de armazenamento e tráfego de dados entre os computadores, melhorando o processo numérico computacional (CAE) de determinação de tensões, deformações e conseqüentemente da vida em relação a fadiga, ainda mantendo os parâmetros desejados de qualidade. / Salvador

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