Uncertainties propagation analysis through static stiffness estimation method from dynamic data

Este trabalho consiste no estudo de propagação de incertezas aleatórias através de método que permite estimar deflexões de carregamentos estáticos a partir de dados de avaliação dinâmica. Com este propósito, um modelo numérico foi desenvolvido para a realização de simulações decarregamentos estáticos cujas condições de contorno empregadas são similares às usualmente praticadas pela indústria automobilística em avaliações de rigidez de carrocerias. As freqüências naturais e os modos de vibrar também foram calculados pela resolução do problema de autovalor e autovetor das matrizes de massa e rigidez do modelo. Estes últimos dados foram então utilizados pelo método para estimar os mesmos coeficientes de rigidez obtidos da simulação de carregamento estático. Em seguida, incertezas aleatórias devidamente modeladas foram incorporadas aos parâmetros modais. Ferramentas de análise de propagação de incertezas, como Monte Carlo e propagação linear de covariância, foram aplicadas na verificação da incerteza da estimação feita pelo método quando seus parâmetros de entrada são incertos. Por último, ensaios experimentais de carregamento estático e análise modal experimental foram realizados para validação do método frente às incertezas associadas a estas medições. Resultados são apresentados e comentadosThis work aims the study of random uncertainties propagation through a method that provides estimation of static loading deflections from dynamic data evaluations. With this purpose, a numerical model was developed in order to simulate static loading with the same boundary conditions as those used in static stiffness evaluations adopted by automotive manufacturers. Natural frequencies and vibration mode-shapes were also calculated by solving the eigenvalue and eigenvector problem from mass and stiffness matrices of the model. Simulated dynamic data were applied in this method to estimate the stiffness rate as usually obtained from a static loading simulation. Properly modeled random uncertainties were then incorporated into the modal parameters. Analysis tools for uncertainty propagation, such as Monte Carlo and linear covariance propagation were used in order to evaluate the uncertainty of the estimations made by the method when the input parameters are uncertain. Finally, experimental static loading tests and experimental modal analysis were performed to validate the method against the uncertainties associated with these measurements. These results are presented and discusse