Desenvolvimento de uma ferramenta para modelagem virtual de um motor de combustão interna ciclo Otto usando redes neurais

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorSantos, Max Mauro Dias-
Autor(es): dc.contributorGonçalves, Cristhiane-
Autor(es): dc.contributorCôrrea, Fernanda Cristina-
Autor(es): dc.contributorSantos, Max Mauro Dias-
Autor(es): dc.creatorTosso, Hilkija Gaius-
Data de aceite: dc.date.accessioned2022-02-21T22:25:55Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2022-02-21T22:25:55Z-
Data de envio: dc.date.issued2021-09-17-
Data de envio: dc.date.issued2021-09-17-
Data de envio: dc.date.issued2020-12-10-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/26031-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/674974-
Descrição: dc.descriptionThe design, build and test of spark ignition engine has an important stage to be carry out on the test stands which allows to test performance, efficiency, components and calibration in the workflow of the engine development cycle. There are a certain level of variables to be measured and calibrated that increase the complexity of tasks to do, demanding for a high time and costs on bench testing. The virtual modeling of this complexity thermal machine might be done using the artificial neural network through instrumentation for acquire several physical variables and then evaluation several possible architectures. Basically, we capture a dataset that we presented to our network. Therefore, we developed a process that allows we identify and model the engine and put on in a virtual model based on ANN. However, there are a bunch of possible architectures available and through a genetic algorithm for optimization we can set up the best ANN architecture for that specific engine to be modeled. Our method can reduce the time and costs in bench testing taken to virtual environment and consequently reducing the time of development and time to market. Finally, we proof the efficiency of our approach in the experimental results of a specific project.-
Descrição: dc.descriptionFundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Paraná-
Descrição: dc.descriptionNo presente trabalho, foi desenvolvido uma ferramenta de simulação numérica executável para modelar virtualmente alguns parâmetros de motores de combustão interna do ciclo Otto usando Redes Neurais Artificiais afim de auxiliar nos processos de calibração motor. Durante o processo de calibração existe uma certa quantidade de parâmetros a serem medidas e calibradas. O aumento desses parâmetros nos últimos anos tem aumentado a complexidade das tarefas a serem executadas, exigindo muito tempo e custos durante os testes com motor em bancada. A modelagem virtual do motor a combustão interna pode ser feita utilizando as técnicas de rede neural artificial por meio de alguns dados físicos sobre o motor e posteriormente podem ser usados durante o processo de calibração para avaliar os desempenhos dos motor em um espaço multi-dimensional sem necessidade testes adicionais. Para isso, foi proposto no presente trabalho uma metodologia que permite criar um modelo virtual do motor baseado em RNA. No entanto, existem várias arquiteturas possíveis de uma RNA e por isso, foi implementado um algoritmo genético para otimização da arquitetura da RNA, para que seja então possível configurar a melhor arquitetura de RNA para aquele motor específico a ser modelado. O método pode reduzir o tempo e custos em testes de bancada e, consequentemente, reduzir o tempo de desenvolvimento de calibração motor. Por fim, comprovamos a eficiência de nossa abordagem nos resultados experimentais de um projeto específico.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherPonta Grossa-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherDepartamento Acadêmico de Eletrônica-
Publicador: dc.publisherEngenharia Eletrônica-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Palavras-chave: dc.subjectMotores de combustão interna-
Palavras-chave: dc.subjectSimulação (Computadores)-
Palavras-chave: dc.subjectRedes neurais (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectInternal combustion engines-
Palavras-chave: dc.subjectComputer simulation-
Palavras-chave: dc.subjectNeural networks (Computer science)-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA-
Título: dc.titleDesenvolvimento de uma ferramenta para modelagem virtual de um motor de combustão interna ciclo Otto usando redes neurais-
Título: dc.titleDevelopement of a tool for virtual modeling of an internal combustion engine Otto cycle using artificial neural networks-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

Não existem arquivos associados a este item.