Engenharia Mecânica

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Navegando Engenharia Mecânica por Autor "Bergamaschi, Vinicius"

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    Validação do conjunto Powertrain de um veículo tipo Baja SAE utilizando a metodologia de projeto de experimentos (DOE)
    (2024-12-05) Bergamaschi, Vinicius; Garcia, Rafael Farias; http://lattes.cnpq.br/1373172067588682; Lagemann, Carlos Henrique; Lago, Guilherme Leite
    O projeto Baja SAE é uma competição de Engenharia entre universidades, que consiste na fabricação de um veículo off road. No powertrain de um Baja SAE, as transmissões utilizadas geralmente são do tipo CVT (transmissão de variação contínua) por polias expansivas, sendo um dos componentes mais influentes no desempenho, visto que os motores são limitados por regulamento. O setup da CVT é crucial para um bom rendimento, na transmissão, juntamente com o atrito, o deslizamento da correia pode gerar calor e aumentar a temperatura do conjunto, consequentemente reduzindo sua eficiência. Sabendo que para tirar o veículo do repouso, a CVT desliza a correia sobre a polia, a aceleração do motor está diretamente relacionada ao aumento do esforço e ganho de temperatura no conjunto. Visto a importância destas relações, este trabalho utilizou a metodologia Box-Behnken Design (BBD), uma ferramenta estatística facilitadora que reduz o número de testes para encontrar a combinação perfeita das variáveis de entrada, além de simplificar o tratamento dos dados coletados. Para quantificar os resultados, foi utilizada a distância percorrida em teste de tração, similar ao que é realizado nas competições da SAE. Foram realizados 45 testes com 15 combinações aleatorizadas pelo BBD, com auxílio do software minitab® (versão de avaliação), foram encontradas as equações de regressão e representado o modelo estatístico deste experimento. Analisando os dados coletados, percebe-se que acelerações entre 75 e 100% e temperaturas entre 40ºC e 55ºC entregam desempenho satisfatório quando combinadas corretamente com outros parâmetros, enquanto os pesos, tendem a dar resultados positivos com 110g. Através de uma análise de variância (ANOVA), foi constatado que os 3 parâmetros de entrada são relevantes sobre o resultado, tendo destaque para o % de aceleração, que apresentou influência exponencial sobre a variável de saída, atingindo um nível de 69,32% de contribuição. Os pesos apresentaram 9,08% de contribuição, possuindo relação significativa com a aceleração, um depende do outro para potencializar o resultado. A temperatura, com 2,97% de contribuição, se mostrou um fator secundário, amenizando ou potencializando os efeitos das outras 2 variáveis. Por fim, a combinação ideal apontada pelo modelo estatístico ficou em 110g, 51ºC e 88% de aceleração.