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Análise ambiental e sonora do tratamento acústico de habitáculos de veículos

By Thaís dos Santos Pegoretti

Abstract

Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma metodologia capaz de adicionar critérios ambientais à fase de pré-projeto de um tratamento acústico veicular. Essa integração foi realizada através de uma otimização multiobjetivo baseada em um algoritmo genético. Um caso real foi analisado com a metodologia proposta. Ele consiste em um painel acústico multicamadas aplicado em um automóvel de passeio. O método da matriz de transferência é usado para o cálculo do comportamento acústico do painel. Neste método é feita a hipótese simplificadora de painel de área infinita, o que permite um custo computacional muito menor do que modelos de elementos finitos. Para a modelagem de materiais poroelásticos, utiliza-se o modelo de Johnson-Champoux-Allard, que inclui os fenômenos de dispersão de energia resultante da interação térmica e viscosa entre as fases sólida e fluida. O custo computacional menor do modelo é essencial para a otimização. Foram estabelecidos como objetivos da otimização a curva de perda de transmissão desejada e os resultados da análise do ciclo de vida do painel. Uma curva de perda de transmissão em função de bandas de oitava foi estabelecida como um critério de desempenho acústico mínimo. Para os critérios ambientais, o impacto de um painel existente foi estabelecido como máximo. A análise do ciclo de vida quantifica o impacto do produto em relação a diversos aspectos. Na metodologia proposta três critérios foram selecionados inicialmente: aquecimento global, destruição de recursos abióticos e toxicidade da água doce. Finalmente, apenas um deles foi utilizado na otimização, o aquecimento global, pois os critérios máximos estabelecidos para os demais eram facilmente atingidos ao longo da otimização. A otimização multiobjetivos gera como resultado uma frente de Pareto com um conjunto de soluções, e cabe ao projetista escolher a melhor opção, analisando-a em relação ao impacto ambiental e a outros aspectos, tais como disponibilidade e custo.This work aims at developing a methodology capable of adding environmental criteria to the pre-design of a vehicular acoustic treatment. This integration was accomplished through a multi-objective optimization based on a genetic algorithm. A real case study was analyzed with the proposed methodology. It consists of a multilayered acoustic panel applied in passenger vehicles. The transfer matrix method is used to calculate the acoustic behavior of the panel. In this method the panel area is infinite. It provides a lower computational cost than finite element models, which can take into account the real dimensions of the panel. The Johnson-Champoux-Allard model was used for poroelastic material modeling. It includes the energy loss generated by the viscous and the thermal interactions between the solid and the fluid media. The lower computational cost of the model is essential for the optimization. The desired acoustic transmission and results of the life cycle analysis of the panel were established as the optimization objectives. A transmission loss curve in octave bands was defined as a minimum noise performance criterion. For the environmental criteria, an existing panel behavior was established as the maximum. The life cycle assessment quantifies the product impact with respect to many aspects. In the proposed methodology, three criteria were initially selected: global warming, abiotic depletion, and fresh water aquatic ecotoxicity. Finally, only one of them was used in the optimization, the global warming, because the maximum values established for the other criteria were easily achieved during the optimization. The multi-objective optimization provides a Pareto front solutions set, and it is up to the designer to choose the best option, analyzing the solution set with relation to environmental impact and other aspects, such as availability and cost

Topics: Avaliação do ciclo de vida, Otimização multiobjetivo, Paroelastic, Life cycle assessment, Multi-objective optimization
Publisher: Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Mecânica
Year: 2014
OAI identifier: oai:agregador.ibict.br.BDTD_UNICAMP:oai:unicamp.br:000942275
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