Rediseño Óptimo en Operación de Sistemas Mecánicos Considerando Vibraciones-Una Nueva Metodología Basada en la Formulación de Restricciones de Banda de Frecuencia y Análisis de Sensibilidad Eficiente
Autores: Wehrle, Erich; Gufler, Veit; Vidoni, Renato
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Rediseño Óptimo en Operación de Sistemas Mecánicos Considerando Vibraciones-Una Nueva Metodología Basada en la Formulación de Restricciones de Banda de Frecuencia y Análisis de Sensibilidad Eficiente
Categoría
Tecnología de Equipos y Accesorios
Subcategoría
Diseño de equipos y herramientas
Palabras clave
Comportamiento vibracional
Sistemas mecánicos
Frecuencias de resonancia
Optimización del diseño
Comportamiento modal
Masa añadida
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 32
Citaciones: Sin citaciones
El comportamiento vibracional de los componentes en sistemas mecánicos como los accionamientos y robots puede volverse crítico ante cambios en las propiedades del sistema o en la carga durante la operación. Tal vibración no deseada puede llevar a condiciones perjudiciales, incluyendo desgaste excesivo, fatiga, incomodidad y emisiones acústicas. Los sistemas están diseñados para evitar ciertas frecuencias y así prevenir tales problemas, pero los parámetros del sistema pueden cambiar durante la operación debido a daños, desgaste o cambios en la carga. Un ejemplo es el cambio en las propiedades del sistema o en el estado de operación que activa frecuencias de resonancia en nuestro sistema. Por lo tanto, este trabajo tiene como objetivo modificar el comportamiento modal de un sistema para evitar problemas vibracionales. Se aplican métodos de optimización de diseño para encontrar un nuevo diseño óptimo para esta condición alterada. Aquí, esto se limita a la adición de masa con el fin de mover la frecuencia de resonancia fuera de rangos críticos. Sin embargo, esto requiere una nueva formulación del problema de optimización. Proponemos una nueva formulación de restricciones para evitar rangos de frecuencia. Para aumentar la eficiencia, se introduce un análisis de sensibilidad analítica reducido. Esta metodología se demuestra en dos casos de prueba: un oscilador de dos masas seguido de un caso de prueba de mayor complejidad que es una carcasa de engranaje considerando más de 15,000 variables de diseño. Los resultados muestran que la solución de optimización proporciona la posición y la cantidad de masa añadida, que es una solución discreta que es prácticamente implementable.
Descripción
El comportamiento vibracional de los componentes en sistemas mecánicos como los accionamientos y robots puede volverse crítico ante cambios en las propiedades del sistema o en la carga durante la operación. Tal vibración no deseada puede llevar a condiciones perjudiciales, incluyendo desgaste excesivo, fatiga, incomodidad y emisiones acústicas. Los sistemas están diseñados para evitar ciertas frecuencias y así prevenir tales problemas, pero los parámetros del sistema pueden cambiar durante la operación debido a daños, desgaste o cambios en la carga. Un ejemplo es el cambio en las propiedades del sistema o en el estado de operación que activa frecuencias de resonancia en nuestro sistema. Por lo tanto, este trabajo tiene como objetivo modificar el comportamiento modal de un sistema para evitar problemas vibracionales. Se aplican métodos de optimización de diseño para encontrar un nuevo diseño óptimo para esta condición alterada. Aquí, esto se limita a la adición de masa con el fin de mover la frecuencia de resonancia fuera de rangos críticos. Sin embargo, esto requiere una nueva formulación del problema de optimización. Proponemos una nueva formulación de restricciones para evitar rangos de frecuencia. Para aumentar la eficiencia, se introduce un análisis de sensibilidad analítica reducido. Esta metodología se demuestra en dos casos de prueba: un oscilador de dos masas seguido de un caso de prueba de mayor complejidad que es una carcasa de engranaje considerando más de 15,000 variables de diseño. Los resultados muestran que la solución de optimización proporciona la posición y la cantidad de masa añadida, que es una solución discreta que es prácticamente implementable.