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Análise de sensibilidade de um sistema massa-mola-amortecedor de dois graus de liberdade

This work proposes to introduce the system sensitivity analysis one and two degrees of freedom with uncertainties in the parameters. The parametric uncertainties are usually modeled using a probabilistic approach. Under this approach, the concentrated parameters are modeled by random variables that...

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Autor principal:	Martins, Leandro Augusto
Formato:	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2020
Assuntos:	Variáveis aleatórias Métodos de simulação Incerteza (Teoria da informação) Random variables Simulation methods Uncertainty (Information theory) CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/7271
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spelling	riut-1-72712020-11-10T18:21:51Z Análise de sensibilidade de um sistema massa-mola-amortecedor de dois graus de liberdade Martins, Leandro Augusto Molina, Fabian Andres Lara Molina, Fabian Andres Lara Koroishi, Edson Hideki Camara, Fernando Henrique de Oliveira Variáveis aleatórias Métodos de simulação Incerteza (Teoria da informação) Random variables Simulation methods Uncertainty (Information theory) CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA This work proposes to introduce the system sensitivity analysis one and two degrees of freedom with uncertainties in the parameters. The parametric uncertainties are usually modeled using a probabilistic approach. Under this approach, the concentrated parameters are modeled by random variables that follow a probability density function. To simulate the dynamic response, the applied method is the Monte Carlo simulation, which involves generating a large number of random samples of each uncertain parameter modeled by a random variable. The sensitivity analysis will determine the individual influence of each uncertain parameter in the uncertain response of the system using a statistical approach based on global analysis of variance. The results show the presence of uncertainty can influence deterministically in the variability of the dynamic response of the systems studied. the sensitivity analysis demonstrated that for them the most influential parameter in said variability of response is indeed rigidity, proven in the discussions of the results. Este trabalho, propõe-se apresentar a análise de sensibilidade de sistemas de um e dois graus de liberdade com incertezas nos parâmetros. As incertezas paramétricas normalmente são modeladas utilizando uma abordagem probabilística. Segundo esta abordagem, os parâmetros são modelados mediante variáveis aleatórias que seguem uma função de densidade de probabilidade. Para simular a resposta dinâmica, o método aplicado é a simulação de Monte-Carlo, que envolve a geração de um grande número de amostras randômicas de cada parâmetro incerto modelado mediante uma variável aleatória. A análise de sensibilidade permitirá determinar a influência individual de cada parâmetro incerto na resposta incerta do sistema mediante uma abordagem estatística baseada na análise de variância global. Os resultados mostram como a presença de incertezas podem influenciar de forma determinante na variabilidade da resposta dinâmica dos sistemas estudados, a análise de sensibilidade comprovou que para os mesmos o parâmetro de maior influência na dita variabilidade da resposta é de fato a rigidez, comprovada nas discussões dos resultados. 2020-11-10T18:21:51Z 2020-11-10T18:21:51Z 2016-10-24 bachelorThesis MARTINS, Leandro Augusto. Análise de sensibilidade de um sistema massa-mola-amortecedor de dois graus de liberdade. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Mecânica) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2016. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/7271 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Cornelio Procopio Brasil Engenharia Mecânica UTFPR
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description	This work proposes to introduce the system sensitivity analysis one and two degrees of freedom with uncertainties in the parameters. The parametric uncertainties are usually modeled using a probabilistic approach. Under this approach, the concentrated parameters are modeled by random variables that follow a probability density function. To simulate the dynamic response, the applied method is the Monte Carlo simulation, which involves generating a large number of random samples of each uncertain parameter modeled by a random variable. The sensitivity analysis will determine the individual influence of each uncertain parameter in the uncertain response of the system using a statistical approach based on global analysis of variance. The results show the presence of uncertainty can influence deterministically in the variability of the dynamic response of the systems studied. the sensitivity analysis demonstrated that for them the most influential parameter in said variability of response is indeed rigidity, proven in the discussions of the results.
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