Resumo

A vibração transmitida por perfis de pista irregular em veículos de passeio pode causar diversos problemas, bem como danos à saúde dos motoristas. O presente trabalho tem por objetivo analisar um modelo veicular completo a fim de determinar as variáveis otimizadas de projeto para assegurar conforto e segurança durante o tráfego, além de determinar as melhores condições para o mesmo, considerando-se diferentes classes de perfis de pista como fonte de excitação e diferentes velocidades de tráfego, a fim de abranger variadas situações de trânsito. Para isso, implementa-se um modelo veicular de oito graus de liberdade, capaz de representar um veículo de passeio em termos de dinâmica vertical no domínio do tempo. A partir deste modelo, aplica-se métodos de otimização heurística, como Genetic Algorithm (GA) e Particle Swarm Optimization (PSO), e determinística, como Sequencial Quadratic Programming (SQP), partindo de uma função objetivo de minimização da aceleração RMS transmitida ao assento. A análise dinâmica é realizada utilizando o método de integração numérica de Newmark, para determinação as acelerações do modelo. As variáveis de projeto otimizadas constituem-se nas rigidezes e nos amortecimentos das suspensões e do assento e nas posições do assento. Os resultados obtidos variam conforme os diferentes algoritmos de otimização implementados, devido aos métodos próprios de busca pela solução de cada um destes. No geral, o método PSO obteve a maior redução da aceleração RMS, mas consumiu maior tempo computacional. A situação de tráfego determinada pelos algoritmos de otimização que propicia maior conforto e segurança é atribuída ao trânsito nas menores velocidades, sobre um perfil de pista que contém menores irregularidades. Por fim, cabe mencionar que os métodos de otimização numérica tornam-se eficientes na minimização da vibração transmitida ao motorista, mostrando-se uma ferramenta bastante útil para o desenvolvimento de projetos na prática.

The vibration transmitted by irregular road profiles in passenger vehicles can cause several problems, as well as damage to the health of drivers. The present work aims to analyze a complete vehicle model in order to determine the optimized design variables to ensure comfort and safety during traffic, in addition to determining the best conditions for it, considering different classes of road profiles as a source excitation and different traffic speeds, in order to cover various traffic situations. For this, a vehicle model with eight degrees of freedom is implemented, capable of representing a passenger vehicle in terms of vertical dynamics in the time domain. From this model, heuristic optimization methods, such as genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO), and deterministic, such as sequential quadratic programming (SQP), are applied, starting from an objective function of minimizing the RMS acceleration transmitted to the seat. Dynamic analysis is performed using Newmark's numerical integration method to determine model accelerations. The optimized design variables are the stiffness and damping of the suspensions and the seat and the seat positions. The results obtained vary according to the different optimization algorithms implemented, due to the specific methods of searching for the solution for each of these. In general, the PSO method achieved the greatest reduction in RMS acceleration, but consumed the most computational time. The traffic situation determined by the optimization algorithms that provide greater comfort and safety is attributed to traffic at lower speeds, on a road profile that contains minor irregularities. Finally, it is worth mentioning that the numerical optimization methods become efficient in minimizing the vibration transmitted to the driver, proving to be a very useful tool for the development of projects in practice.