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Avaliação experimental de um modelo de falha por desgaste em mancais hidrodinâmicos

Processo: 18/21581-5
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Vigência (Início): 01 de novembro de 2018
Vigência (Término): 31 de maio de 2020
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Mecânica - Mecânica dos Sólidos
Pesquisador responsável:Katia Lucchesi Cavalca Dedini
Beneficiário:Diogo Stuani Alves
Instituição-sede: Faculdade de Engenharia Mecânica (FEM). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:15/20363-6 - Identificação e controle tolerantes a falhas em sistemas rotativos, AP.TEM
Bolsa(s) vinculada(s):18/24600-0 - Avaliação experimental de um modelo de falha para desgaste em mancais hidrodinâmicos, BE.EP.PD
Assunto(s):Dinâmica de rotores   Mancais hidrodinâmicos   Identificação de parâmetros

Resumo

Este projeto está relacionado à seção 4.1.3 da concessão do projeto temático # 2015 / 20363-6 da FAPESP e consiste em uma análise de resposta temporal de um sistema de rotor sob condições de mancais hidrodinâmicos com desgaste por abrasão, uma vez que esses componentes influenciam significativamente a resposta dinâmica dos rotores . Além dos resultados numéricos obtidos por um modelo proposto, será avaliada a resposta dinâmica experimental do sistema rotativo correspondente. Será utilizado um equipamento de teste instrumentado para que a resposta temporal do sistema possa ser estudada observando a sensibilidade desta resposta aos parâmetros de desgaste. Espera-se detectar o aumento de harmônicos adicionais, como observado por Chasalevris et al. 2013. Para atingir este objetivo, é dada uma excitação externa, além do desbalanceamento de massa, por atuadores eletromagnéticos, facilitando a variação da freqüência de excitação, e possibilitando a aplicação de forças sem contato direto com o rotor. Na próxima etapa, o objetivo é validar o modelo numérico proposto para o mancal desgastado com resultados experimentais e, consequentemente, obter um modelo robusto, sensível aos parâmetros de desgaste. Por fim, propõe-se uma metodologia para identificar a presença de desgaste em mancais, utilizando informações de harmônicas que emergem no espectro de freqüência da resposta do sistema rotativo.

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Publicações científicas (7)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
RIBEIRO, EDUARDO AFONSO; ALVES, DIOGO STUANI; CAVALCA, KATIA LUCCHESI; BAVASTRI, CARLOS ALBERTO. Stability analysis and optimization of a hybrid rotating machinery support combining journal bearings with viscoelastic supports. MECHANISM AND MACHINE THEORY, v. 156, . (18/21581-5, 15/20363-6)
GECGEL, OZHAN; DIAS, JOAO PAULO; EKWARO-OSIRE, STEPHEN; ALVES, DIOGO STUANI; MACHADO, TIAGO HENRIQUE; DANIEL, GREGORY BREGION; DE CASTRO, HELIO FIORI; CAVALCA, KATIA LUCCHESI. Simulation-Driven Deep Learning Approach for Wear Diagnostics in Hydrodynamic Journal Bearings. JOURNAL OF TRIBOLOGY-TRANSACTIONS OF THE ASME, v. 143, n. 8, . (15/20363-6, 18/21581-5, 19/00974-1)
ALVES, DIOGO STUANI; FIEUX, GAUTHIER; MACHADO, TIAGO HENRIQUE; KEOGH, PATRICK S.; CAVALCA, KATIA LUCCHESI. A parametric model to identify hydrodynamic bearing wear at a single rotating speed. TRIBOLOGY INTERNATIONAL, v. 153, . (15/20363-6, 18/21581-5, 18/24600-0)
ALVES, DIOGO STUANI; LUCCHESI, KATIA. Investigation into the influence of bearings nonlinear forces in unbalance identification. Journal of Sound and Vibration, v. 492, . (18/21581-5, 15/20363-6)
ALVES, DIOGO STUANI; MACHADO, TIAGO HENRIQUE; CAVALCA, KATIA LUCCHESI; BACHSCHMID, NICOLO. Characteristics of oil film nonlinearity in bearings and its effects in rotor balancing. Journal of Sound and Vibration, v. 459, . (15/20363-6, 18/01919-1, 18/21581-5)
GAROLI, GABRIEL YUJI; ALVES, DIOGO STUANI; MACHADO, TIAGO HENRIQUE; CAVALCA, KATIA LUCCHESI; DE CASTRO, HELIO FIORI. Fault parameter identification in rotating system: Comparison between deterministic and stochastic approaches. STRUCTURAL HEALTH MONITORING-AN INTERNATIONAL JOURNAL, v. 20, n. 6, . (16/13223-6, 15/20363-6, 18/21581-5, 18/24600-0)
ALVES, DIOGO STUANI; DANIEL, GREGORY BREGION; DE CASTRO, HELIO FIORI; MACHADO, TIAGO HENRIQUE; CAVALCA, KATIA LUCCHESI; GECGEL, OZHAN; DIAS, JOAO PAULO; EKWARO-OSIRE, STEPHEN. Uncertainty quantification in deep convolutional neural network diagnostics of journal bearings with ovalization fault. MECHANISM AND MACHINE THEORY, v. 149, . (19/00974-1, 15/20363-6, 18/21581-5)

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