Os simuladores de vôo têm sido uma importante ferramenta para treinamento de pilotos e análise de vôo sem ter que se desembolsar grandes quantias monetárias, economizando combustível e evitando acidentes. Conseqüentemente, a demanda por simuladores de vôo tem aumentado tanto na indústria quanto na pesquisa. Com o intuito de futuramente construir um simulador de vôo, foi desenvolvido um projeto para elaboração de um software capaz de simular uma aeronave em vôo, do ponto de vista de dinâmica de vôo. O software SIMAERO foi desenvolvido na linguagem de programação C++ e simula a dinâmica de vôo de uma aeronave. Esta simulação consiste em resolver as equações de movimento da aeronave, utilizando o modelo matemático de equações diferenciais ordinárias proposto por ETKIN & REID, et al (1996). O modelo matemático é solucionado através do método de integração numérica Runge-Kutta de 4ª ordem conforme apresentado em CONTE (1977). Como parâmetros de entrada são informadas as seguintes características da aeronave: dados geométricos, dados aerodinâmicos e derivadas de estabilidade. Os resultados das simulações são apresentados em gráficos cartesianos e gravados em arquivos. Os gráficos são úteis para que possa ser feita uma posterior análise do comportamento da aeronave. Os arquivos gravados com os resultados das simulações podem ser utilizados em alguma aplicação futura, como sinas de entrada para uma plataforma de simulação, por exemplo. Neste trabalho será descrito como o SIMAERO foi desenvolvido e ao final serão apresentados alguns resultados obtidos. / Flight simulators have been an important tool for pilots training and for flight analyses, without having to spend a high quantity of money, saving gas and prevent accidents. Because of this, the demand for flight simulators has increased both in industry and in research centers. With the objective of in future build a flight simulator, a project to develop a software that is able to simulate the dynamics of flight of a flying aircraft was developed. The SIMAERO software was developed using C++ and its principal functionality is to simulate the dynamics of flight of an aircraft. This simulation basically is the solution of the system of motion equations of the aircraft, using the mathematical model described by ETKIN & REID, et al (1996). The mathematical model is solved using the 4th order Runge-Kutta numeric integration method, as presented in CONTE (1977). For the simulation, the geometric data, the aerodynamic data, and the dimensional derivates are passed to the software as input arguments. The results of the simulations are displayed as cartesians graphics and recorded as data files. The graphics are useful for visual analyses of the aircraft behavior, and the file, with the results of the simulation, can be used as input data for ground based simulator, for example. In this work, the development of the software SIMAERO will be presented, and then some results of the simulation of one aircraft will be shown.

Os simuladores de vôo têm sido uma importante ferramenta para treinamento de pilotos e análise de vôo sem ter que se desembolsar grandes quantias monetárias, economizando combustível e evitando acidentes. Conseqüentemente, a demanda por simuladores de vôo tem aumentado tanto na indústria quanto na pesquisa. Com o intuito de futuramente construir um simulador de vôo, foi desenvolvido um projeto para elaboração de um software capaz de simular uma aeronave em vôo, do ponto de vista de dinâmica de vôo. O software SIMAERO foi desenvolvido na linguagem de programação C++ e simula a dinâmica de vôo de uma aeronave. Esta simulação consiste em resolver as equações de movimento da aeronave, utilizando o modelo matemático de equações diferenciais ordinárias proposto por ETKIN & REID, et al (1996). O modelo matemático é solucionado através do método de integração numérica Runge-Kutta de 4ª ordem conforme apresentado em CONTE (1977). Como parâmetros de entrada são informadas as seguintes características da aeronave: dados geométricos, dados aerodinâmicos e derivadas de estabilidade. Os resultados das simulações são apresentados em gráficos cartesianos e gravados em arquivos. Os gráficos são úteis para que possa ser feita uma posterior análise do comportamento da aeronave. Os arquivos gravados com os resultados das simulações podem ser utilizados em alguma aplicação futura, como sinas de entrada para uma plataforma de simulação, por exemplo. Neste trabalho será descrito como o SIMAERO foi desenvolvido e ao final serão apresentados alguns resultados obtidos. / Flight simulators have been an important tool for pilots training and for flight analyses, without having to spend a high quantity of money, saving gas and prevent accidents. Because of this, the demand for flight simulators has increased both in industry and in research centers. With the objective of in future build a flight simulator, a project to develop a software that is able to simulate the dynamics of flight of a flying aircraft was developed. The SIMAERO software was developed using C++ and its principal functionality is to simulate the dynamics of flight of an aircraft. This simulation basically is the solution of the system of motion equations of the aircraft, using the mathematical model described by ETKIN & REID, et al (1996). The mathematical model is solved using the 4th order Runge-Kutta numeric integration method, as presented in CONTE (1977). For the simulation, the geometric data, the aerodynamic data, and the dimensional derivates are passed to the software as input arguments. The results of the simulations are displayed as cartesians graphics and recorded as data files. The graphics are useful for visual analyses of the aircraft behavior, and the file, with the results of the simulation, can be used as input data for ground based simulator, for example. In this work, the development of the software SIMAERO will be presented, and then some results of the simulation of one aircraft will be shown.

Devido à dificuldade em se desenvolver um sistema de controle baseado no modelo da planta, principalmente quando a mesma possui diversos graus de liberdade, busca-se uma metodologia a fim de minimizar o tempo e os esforços para projetar o sistema de controle. A metodologia consiste na utilização de um software de sistemas multicorpos, para a geração do conjunto de equações que descrevem o comportamento dinâmico, a partir de características físicas do sistema, tais como: massa, centro de massa, momentos principais de inércia, dimensões dos elos e juntas com determinados graus de liberdade. Para determinação das características físicas, são utilizadas técnicas experimentais, procedimentos e instrumentação para identificação com acuracidade controlada dos centros de massa e dos momentos principais de inércia dos elos. Estes são considerados corpos rígidos não homogêneos, algumas vezes acoplados por juntas de movimento, não sendo possível desacoplá-los. O sistema de controle utiliza um sistema com realimentação de estados com observador, capaz de fornecer resultados satisfatórios. O observador é utilizado para diminuir o número de estados medidos, facilitando a instrumentação do mecanismo. Esses procedimentos podem ser aplicados à maioria dos sistemas multicorpos, com muitos graus de liberdade, a fim de se obter um sistema de controle com desempenho e acuracidade predefinidos, para serem implementados em sistemas de aquisição e controle flexíveis, ou através de hardwares dedicados. Para validar essa metodologia, esta será aplicada ao protótipo de uma plataforma de movimento que, por conveniência de projeto, teve seus graus de liberdade controlados limitados a dois. Seu acionamento dá-se por servomotores brushless, atuadores de fusos de esferas, utilizando-se sensores de posição linear por magnetostrição e angular ópticos. O fato do número de graus de liberdade ter sido reduzido a dois não invalida a metodologia, caso seja necessário aplicá-la a sistemas com qualquer número de graus de liberdade. / The difficulty to develop a control system based in the model of the plant, mainly when the plant has many degrees of freedom, motivated this work which presents a methodology to minimize the time and effort in developing the control system. The methodology consists on the use of a multibody systems software for generating the set of equations that describes the system dynamic behavior, starting from its physical characteristics such as mass, center of mass, principal moments of inertia, dimensions of the links and joints with certain degrees of freedom coupling the links. For the physical characteristics determination, experimental techniques, procedures and instrumentation are used to identify, with controlled accuracy, the links centers of mass and principal moments of inertia, being the plant considered formed by non homogeneous rigid bodies, sometimes coupled by joints of movement and not being possible to uncouple them. For the control system a state feedback control system with estimator is used, capable of suppling satisfactory results. An estimator is used to reduce the number of measured states facilitating the mechanism instrumentation. Those procedures can be applied to most of multibody systems with several degrees of freedom to obtain a control system with performance and accuracy previously defined to be implemented in a flexible acquisition and control board or dedicated hardware. To validate this methodology, it will be applied to a prototype of a movement platform, which, for project convenience had their controlled degrees of freedom limited to two. The platform is driven by brushless servomotors, has actuators with spindle bearings, using sensors of linear position by magnetostriction and angular by optical principle. The fact of the number of degrees of freedom being reduced to two doesn\'t invalidate the methodology in case it is necessary to apply it to systems with any number of degrees of freedom.

Devido à dificuldade em se desenvolver um sistema de controle baseado no modelo da planta, principalmente quando a mesma possui diversos graus de liberdade, busca-se uma metodologia a fim de minimizar o tempo e os esforços para projetar o sistema de controle. A metodologia consiste na utilização de um software de sistemas multicorpos, para a geração do conjunto de equações que descrevem o comportamento dinâmico, a partir de características físicas do sistema, tais como: massa, centro de massa, momentos principais de inércia, dimensões dos elos e juntas com determinados graus de liberdade. Para determinação das características físicas, são utilizadas técnicas experimentais, procedimentos e instrumentação para identificação com acuracidade controlada dos centros de massa e dos momentos principais de inércia dos elos. Estes são considerados corpos rígidos não homogêneos, algumas vezes acoplados por juntas de movimento, não sendo possível desacoplá-los. O sistema de controle utiliza um sistema com realimentação de estados com observador, capaz de fornecer resultados satisfatórios. O observador é utilizado para diminuir o número de estados medidos, facilitando a instrumentação do mecanismo. Esses procedimentos podem ser aplicados à maioria dos sistemas multicorpos, com muitos graus de liberdade, a fim de se obter um sistema de controle com desempenho e acuracidade predefinidos, para serem implementados em sistemas de aquisição e controle flexíveis, ou através de hardwares dedicados. Para validar essa metodologia, esta será aplicada ao protótipo de uma plataforma de movimento que, por conveniência de projeto, teve seus graus de liberdade controlados limitados a dois. Seu acionamento dá-se por servomotores brushless, atuadores de fusos de esferas, utilizando-se sensores de posição linear por magnetostrição e angular ópticos. O fato do número de graus de liberdade ter sido reduzido a dois não invalida a metodologia, caso seja necessário aplicá-la a sistemas com qualquer número de graus de liberdade. / The difficulty to develop a control system based in the model of the plant, mainly when the plant has many degrees of freedom, motivated this work which presents a methodology to minimize the time and effort in developing the control system. The methodology consists on the use of a multibody systems software for generating the set of equations that describes the system dynamic behavior, starting from its physical characteristics such as mass, center of mass, principal moments of inertia, dimensions of the links and joints with certain degrees of freedom coupling the links. For the physical characteristics determination, experimental techniques, procedures and instrumentation are used to identify, with controlled accuracy, the links centers of mass and principal moments of inertia, being the plant considered formed by non homogeneous rigid bodies, sometimes coupled by joints of movement and not being possible to uncouple them. For the control system a state feedback control system with estimator is used, capable of suppling satisfactory results. An estimator is used to reduce the number of measured states facilitating the mechanism instrumentation. Those procedures can be applied to most of multibody systems with several degrees of freedom to obtain a control system with performance and accuracy previously defined to be implemented in a flexible acquisition and control board or dedicated hardware. To validate this methodology, it will be applied to a prototype of a movement platform, which, for project convenience had their controlled degrees of freedom limited to two. The platform is driven by brushless servomotors, has actuators with spindle bearings, using sensors of linear position by magnetostriction and angular by optical principle. The fact of the number of degrees of freedom being reduced to two doesn\'t invalidate the methodology in case it is necessary to apply it to systems with any number of degrees of freedom.

Este trabalho apresenta o desenvolvimento e as análises de técnicas de controle aplicadas a uma base de movimento de um simulador de vôo. Nos primeiros capítulos são abordados aspectos relacionados com a simulação de movimentos. Uma breve descrição da dinâmica da aeronave e o desenvolvimento do algoritmo de movimento (washout filter) são apresentados. O modelo dinâmico da base de movimento é desenvolvido baseado num manipulador paralelo de seis graus de liberdade chamado de plataforma de Stewart acionado eletricamente. As equações de movimento do atuador eletromecânico são incluídas no modelo dinâmico da plataforma. O controle baseado na dinâmica inversa é uma alternativa para abordar o controle de sistema mecânicos não lineares como a plataforma de Stewart. Porém, essa técnica considera o conhecimento exato do modelo dinâmico do sistema, portanto, a dinâmica não modelada, as incertezas paramétricas e as perturbações externas podem degradar o desempenho do controlador. Além disso, o custo computacional pago pelo cálculo do modelo dinâmico realizado online é muito alto. Nesse contexto, duas estratégias de controle foram aplicadas na malha externa da estrutura de controle baseada na dinâmica inversa para o controle de aceleração na presença de incertezas paramétricas e da dinâmica não modelada, os quais foram introduzidas intencionalmente no processo de aproximar o modelo dinâmico com o objetivo de simplificar a implementação do controle baseado na dinâmica inversa. Na primeira estratégia, o termo robusto de controle foi projetado, provando a estabilidade do sistema linearizado por meio da teoria de estabilidade de Lyapunov. Este controle apresenta o fenômeno conhecido como chattering e então foi adotada uma função de saturação para substituir a lei de controle. Na segunda estratégia, o termo robusto de controle foi projetado considerando um problema de rejeição de distúrbio via controle H \'INFINITO\', onde o controlador considera as incertezas como distúrbios afetando o sistema linearizado resultante da aplicação do controle baseado na dinâmica inversa. Finalmente, três tipos de testes foram realizados para avaliar o sistema de controle: função descritiva, limiar dinâmico e algumas manobras da aeronave calculadas a partir do modelo dinâmico e transformadas através do algoritmo de movimento. As duas estratégias de controle foram comparadas. / This work presents the development and analysis of control techniques applied to a flight simulator motion base. The first chapters deal with subjects related to motion simulation. A brief description of the aircraft dynamic model and the development of the motion algorithm (washout filter) are presented. The motion base dynamics is derived based on a six degree of freedom parallel manipulator driven by electromechanical actuators. The six degree of freedom parallel manipulator is called Stewart platform. The motion equations of the electromechanical actuators are included in the motion base dynamics. Inverse dynamics control is an approach to nonlinear control design, nonetheless, this technique is based on the assumption of exact cancellation of nonlinear terms, therefore, parametric uncertainty, unmodeled dynamics and external disturbances may deteriorate the controller performance. In addition, a high computational burden is paid by computing on-line the complete dynamic model of the motion-base. Robustness can be regained by applying robust control tecniques in the outer loop control structure. In this context, two control strategies were applied in the outer loop of the inverse dynamics control structure linearized system for robust acceleration tracking in the presence of parametric uncertainty and unmodeled dynamic, which are intentionally introduced in the process of approximating the dynamic model in order to simplify the implementation of this approach, the inverse dynamic control. Both control strategies consist of introducing an additional term to the inverse dynamics controller which provides robustness to the control system. In the first strategy, the robust control term was designed proving the stability of the linearized system in the presence of uncertainties, using the Lyapunov stability theory. This control term presents a phenomenon known as chattering. Therefore, a saturation function was adopted to replace the control law. In the second strategy, the robust term was designed for a disturbance rejection problem via H \'INFINITE\' control, where the controller considers the uncertaities as disturbances affecting the linearized system resulting from the application of the inverse dynamic control. Finally, describing function, dynamic threshold and some maneuvers computed from the washout filter were used to evaluate the performance of the controllers. Both approaches were compared.

Este trabalho apresenta o desenvolvimento e as análises de técnicas de controle aplicadas a uma base de movimento de um simulador de vôo. Nos primeiros capítulos são abordados aspectos relacionados com a simulação de movimentos. Uma breve descrição da dinâmica da aeronave e o desenvolvimento do algoritmo de movimento (washout filter) são apresentados. O modelo dinâmico da base de movimento é desenvolvido baseado num manipulador paralelo de seis graus de liberdade chamado de plataforma de Stewart acionado eletricamente. As equações de movimento do atuador eletromecânico são incluídas no modelo dinâmico da plataforma. O controle baseado na dinâmica inversa é uma alternativa para abordar o controle de sistema mecânicos não lineares como a plataforma de Stewart. Porém, essa técnica considera o conhecimento exato do modelo dinâmico do sistema, portanto, a dinâmica não modelada, as incertezas paramétricas e as perturbações externas podem degradar o desempenho do controlador. Além disso, o custo computacional pago pelo cálculo do modelo dinâmico realizado online é muito alto. Nesse contexto, duas estratégias de controle foram aplicadas na malha externa da estrutura de controle baseada na dinâmica inversa para o controle de aceleração na presença de incertezas paramétricas e da dinâmica não modelada, os quais foram introduzidas intencionalmente no processo de aproximar o modelo dinâmico com o objetivo de simplificar a implementação do controle baseado na dinâmica inversa. Na primeira estratégia, o termo robusto de controle foi projetado, provando a estabilidade do sistema linearizado por meio da teoria de estabilidade de Lyapunov. Este controle apresenta o fenômeno conhecido como chattering e então foi adotada uma função de saturação para substituir a lei de controle. Na segunda estratégia, o termo robusto de controle foi projetado considerando um problema de rejeição de distúrbio via controle H \'INFINITO\', onde o controlador considera as incertezas como distúrbios afetando o sistema linearizado resultante da aplicação do controle baseado na dinâmica inversa. Finalmente, três tipos de testes foram realizados para avaliar o sistema de controle: função descritiva, limiar dinâmico e algumas manobras da aeronave calculadas a partir do modelo dinâmico e transformadas através do algoritmo de movimento. As duas estratégias de controle foram comparadas. / This work presents the development and analysis of control techniques applied to a flight simulator motion base. The first chapters deal with subjects related to motion simulation. A brief description of the aircraft dynamic model and the development of the motion algorithm (washout filter) are presented. The motion base dynamics is derived based on a six degree of freedom parallel manipulator driven by electromechanical actuators. The six degree of freedom parallel manipulator is called Stewart platform. The motion equations of the electromechanical actuators are included in the motion base dynamics. Inverse dynamics control is an approach to nonlinear control design, nonetheless, this technique is based on the assumption of exact cancellation of nonlinear terms, therefore, parametric uncertainty, unmodeled dynamics and external disturbances may deteriorate the controller performance. In addition, a high computational burden is paid by computing on-line the complete dynamic model of the motion-base. Robustness can be regained by applying robust control tecniques in the outer loop control structure. In this context, two control strategies were applied in the outer loop of the inverse dynamics control structure linearized system for robust acceleration tracking in the presence of parametric uncertainty and unmodeled dynamic, which are intentionally introduced in the process of approximating the dynamic model in order to simplify the implementation of this approach, the inverse dynamic control. Both control strategies consist of introducing an additional term to the inverse dynamics controller which provides robustness to the control system. In the first strategy, the robust control term was designed proving the stability of the linearized system in the presence of uncertainties, using the Lyapunov stability theory. This control term presents a phenomenon known as chattering. Therefore, a saturation function was adopted to replace the control law. In the second strategy, the robust term was designed for a disturbance rejection problem via H \'INFINITE\' control, where the controller considers the uncertaities as disturbances affecting the linearized system resulting from the application of the inverse dynamic control. Finally, describing function, dynamic threshold and some maneuvers computed from the washout filter were used to evaluate the performance of the controllers. Both approaches were compared.