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http://hdl.handle.net/11422/13777
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | Rochinha, Fernando Alves | - |
dc.contributor.author | Bandeira, Reniene Maria dos Santos | - |
dc.date.accessioned | 2021-02-21T13:36:47Z | - |
dc.date.available | 2023-12-21T03:07:27Z | - |
dc.date.issued | 2019-09 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11422/13777 | - |
dc.description.abstract | Advanced damping materials, due to their ability to dissipate energy, have been increasingly employed on the vibration control of mechanical vibrations.The conception, design and real-time operation of such sort of strategy heavily relies upon modeling and computational simulation. Computer models, typically, result from the combination of physical principles (e.g momentum balance) with closure phenomenological equations (e.g.constitutive equations).In this work the attention has been devoted to limitations in computer model predictions due to potential discrepancies related to such closure equations.We propose here two different approaches aiming at evaluating the ability of constitutive models employing internal variables to reproduce viscoelastic and damping response of vibrating systems undergoing small deformations.Both approaches are built within Bayesian settings, and they differ in the way model discrepancy is introduced and modeled. In the first one employ a hypothesis of stochastic model error embedded in the damping parameters, while in the second we use a more conventional formulation based on additive model error hypothesis included in the observation equation relating state variables to observables. We present preliminary results obtained with numerical examples show that the proposed formulations establish a formal and rigorous basis for performing the study, although they also point to the need of a more comprehensive analysis, especially regarding the flexibility of embedded model error approach to accommodate more sophisticated stochastic modeling for the discrepancy modeling. | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal do Rio de Janeiro | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Viscoelasticidade | pt_BR |
dc.subject | Variáveis internas | pt_BR |
dc.subject | Modelagem Bayesiana | pt_BR |
dc.title | Caracterização de modelos fenomenológicos de amortecimento viscoelástico em sistemas vibratórios: uma abordagem Bayesiana | pt_BR |
dc.title.alternative | Characterization of phenomenological models of viscoelastic damping in vibratory systems: a Bayesian approach | pt_BR |
dc.type | Tese | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/5219013163859829 | pt_BR |
dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/4357524742634352 | pt_BR |
dc.contributor.advisorCo1 | Castello, Daniel Alves | - |
dc.contributor.advisorCo1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9561665589595461 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | Junior, Americo Barbosa da Cunha | - |
dc.contributor.referee2 | Duda, Fernando Pereira | - |
dc.contributor.referee3 | Borges, Lavinia Maria Sanabio Alves | - |
dc.contributor.referee4 | Roitman, Ney | - |
dc.description.resumo | Materiais de amortecimento avançados, devido à sua capacidade de dissipar energia, têm sido cada vez mais empregados no controle de vibração mecânica. A concepção, projeto e operação em tempo real desse tipo de estratégia dependem fortemente de modelagem e simulação computacional. Modelos computacionais, tipicamente, resultam da combinação de princípios físicos (e.g. equilíbrio de momento) com equações fenomenológicas de fechamento (e.g. equações constitutivas). Neste trabalho a atenção foi dedicada às limitações nas previsões de modelos computacionais devido às discrepâncias potenciais relacionadas a essas equações de fechamento. Propomos aqui duas abordagens diferentes, com o objetivo de avaliar a capacidade de modelos constitutivos que empregam variáveis internas para reproduzir a resposta viscoelástica e de amortecimento de sistemas vibratórios submetidos à pequenas deformações. Ambas as abordagens são construídas dentro de configurações bayesianas e diferem na maneira como a discrepância de modelo é introduzida na formulação. No primeiro, empregamos uma hipótese de erro de modelo estocástico incorporado nos parâmetros de amortecimento, denominado de discrepância de modelo. Enquanto no segundo usamos uma formulação mais convencional baseada na hipótese de erro de modelo aditivo, aqui denominada abordagem aditiva, incluído na equação de observação relacionando variáveis de estado a observáveis. Apresentamos os resultados obtidos com exemplos numéricos que ilustram que as formulações propostas estabelecem uma base formal e rigorosa para a realização do estudo, embora também apontem para a necessidade de uma análise mais abrangente, especialmente no que diz respeito à flexibilidade da abordagem de erro de modelo incorporado para acomodar mais modelagem estocástica sofisticada para modelagem de discrepâncias. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFRJ | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA | pt_BR |
dc.embargo.terms | aberto | pt_BR |
Appears in Collections: | Engenharia Mecânica |
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