Estimativa de parâmetros de suspensões passivas de veículos militares empregando um modelo de ¹/² carro

Abstract

O presente trabalho tem por objetivo estimar parâmetros de suspensões passivas de um veículo militar sobre lagartas com cinco eixos. A viabilidade da estimativa de parâmetros é analisada, empregando experimentos simulados. O problema direto é baseado em um modelo de ½ carro. Este modelo possui sete equações diferenciais ordinárias, as quais são implementadas em Scilab® e resolvidas pelo método de Runge-Kutta de 4ª ordem. O modelo permite simulações de veículos sobre rodas e sobre lagartas com diferentes números de eixos, trafegando sobre diferentes terrenos. A análise de sensibilidade verificou a viabilidade da estimativa simultânea dos parâmetros das suspensões e identificou o melhor intervalo de tempo para a realização das medidas simultâneas da aceleração vertical e de arfagem do chassi a fim de estimar os parâmetros das suspensões. Os métodos estocásticos evolucionários “Random Restricted Window” (R2W) e “Particle Swarm Optimization” (PSO) são empregados na solução das estimativas de parâmetros. Os parâmetros empíricos de cada método são selecionados com base nos problemas inversos estudados. Dois problemas inversos são estudados. O primeiro estima o coeficiente de amortecimento e a rigidez da suspensão, considerando que as suspensões são iguais. O segundo estima os coeficientes de amortecimento de cada suspensão. Este problema objetiva identificar e quantificar falhas nos amortecedores. Ruídos simulados são introduzidos nas medidas pseudoexperimentais a fim de atenuar o crime inverso e a influência do nível de ruído na estimativa de parâmetros é analisada, bem como a influência da taxa de aquisição de dados experimentais. Na maioria dos casos estudados, o PSO e o R2W tiveram desempenho equivalente na estimativa de parâmetros. Contudo, em alguns casos, o PSO consumiu menos tempo computacional e minimizou mais a função objetivo. Como esperado, reduzindo a taxa de aquisição de dados ou aumentando o nível de ruído, a estimativa de parâmetros se tornou mais difícil. Este trabalho mostrou a viabilidade do experimento proposto para realizar a estimativa de parâmetros da suspensão.