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http://hdl.handle.net/1843/49515| Type: | Dissertação |
| Title: | Modelagem matemática e otimização de motores stirling com pistão livre |
| Authors: | Juliana Aparecida de Araújo |
| First Advisor: | Fabrício José Pacheco Pujatti |
| First Referee: | Matheus Pereira Porto |
| Second Referee: | Rene Nardi Rezende |
| Third Referee: | Rudolf Huebner |
| Abstract: | Os motores Stirling, especialmente aqueles de configurações de pistão livre, possuem inúmeras vantagens que os tornam promissores para aplicações de refrigeração como o ultra-congelamento, aplicações em sistemas espaciais, micro sistema de calor e energia combinados (CHP) e aplicações navais como os utilizados em submarinos. A configuração de motores Stirling de pistão livre é atualmente a configuração mais lucrativa e promissora. Apesar disso, a tecnologia ainda possui limitações quanto a sua aplicação porque ainda não foi totalmente desenvolvida. Para superar esses desafios e avançar no desenvolvimento dos motores Stirling, métodos matemáticos preditivos de alta precisão são necessários para a modelagem do funcionamento para fins de projeto. As dificuldades na descrição da operação do motor limitaram a tecnologia a modelos mais simples e com muitas simplificações dos processos reais complexos que ocorrem no motor. Entre esse extenso conjunto de considerações necessárias a modelagem de motores Stirling destaca-se a análise combinada entre os processos térmicos de operação do motor e da dinâmica de funcionamento dos pistões. Resultando, portanto, no aumento da precisão da predição dos parâmetros de projeto necessários ao bom desempenho do motor. A principal contribuição deste trabalho foi a adoção de uma abordagem que permite a modelagem simultânea do processo de trabalho dos motores Stirling de pistão livre e da dinâmica de funcionamento dos pistões aplicados a modelos de motores Stirling de segunda ordem e a modelagem de condições de regime quase permanente. A otimização de doze parâmetros geométricos por meio da aplicação da abordagem de algoritmos genéticos e algoritmos multiobjetivo enxame de partículas foi aplicado ao modelo numérico de regime quase permanente desenvolvido. A previsão do modelo resultou em uma diferença de apenas 4.1% da potência experimental e de 0.7% de eficiência obtidos através de testes experimentais da literatura. A geometria otimizada produziu 1419,0,W de potência e eficiência de 39,7% com o uso do algoritmo genético e potência de 1227,8 W e eficiência térmica de 39,9% com o uso do algoritmo MOPSO. |
| Abstract: | Stirling engines, especially those with free piston configurations, have numerous advantages that make them promising for refrigeration applications, cryogenics, space systems applications, micro Combined Heat and Power (CHP) and naval applications such as those used in submarines. The free-piston Stirling engine configuration is currently the most profitable and promising configuration. Despite this, the technology still has limitations regarding its application because it has not yet been fully developed. To overcome these challenges and advance the development of Stirling engines, high-precision predictive mathematical methods are needed to model the functioning for design purposes. Difficulties in describing the operation of the engine limited the technology to simpler models with many simplifications of the real complex processes that take place in the engine. Among this extensive set of considerations needed to improve the Stirling engine performance, highlights the required to perform a combined analysis of the engine thermal operating process and the pistons operating dynamics. Resulting, therefore, in high prediction accuracy of the design parameters necessary for the good performance of the engine. The main contribution of this work was the adoption of an approach that allows the simultaneous modeling of the work process of free-piston Stirling engines and the dynamics of piston operation applied to second-order Stirling engine modeling and the modeling of operating conditions.in quasi-teady approach. The optimization of ten geometric parameters through the application of genetic algorithms optimization and multi-objective particle swarm algorithm was applied to the numerical model of quasi-steady conditions developed. The prediction model resulted in an error in power of only 4.1% and 0.7% of efficiency. The optimized geometry produced 1419.0 W of power and efficiency of 39.7Ho when using the genetic algorithm and power of 1227,8.0 W and thermal efficiency of 39,99a using the MOPSO algorithm. |
| Subject: | Engenharia mecânica Modelagem matemática Algoritmos genéticos Otimização multiobjetivo Algoritmos |
| language: | por |
| metadata.dc.publisher.country: | Brasil |
| Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Publisher Initials: | UFMG |
| metadata.dc.publisher.department: | ENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA MECÂNICA |
| metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecanica |
| Rights: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/49515 |
| Issue Date: | 19-Aug-2022 |
| Appears in Collections: | Dissertações de Mestrado |
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