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Identificação de fontes sonoras utilizando uma rotina de otimização via algoritmos genético

Um ambiente de trabalho adequado deve oferecer condições que não comprometam a saúde dos colaboradores. Segundo o Ministério do Trabalho e Emprego, elevados níveis de ruído podem causar sérios problemas à saúde, tanto físicos quanto psicológicos. O LAV-Laboratório de Acústica e Vibrações da FEMEC-Faculdade de Engenharia Mecânica da UFU-Universidade Federal de Uberlândia desenvolveu um programa computacional voltado para o controle de ruído industrial. Para isto é necessária uma correta identificação dos NWS-Níveis de Potência Sonora irradiados pelos equipamentos a serem tratados. Neste trabalho é apresentada uma metodologia de identificação dos NWS de um conjunto compressor (compressor, amplificador de rotação e motor de indução de grande porte) através dos NPS-Níveis de Pressão Sonora medidos a um espaçamento constante entre pontos de medição e distância do equipamento. A metodologia utiliza uma rotina de otimização via AG-Algoritmos Genéticos, que minimiza o erro entre os NPS medidos e os NPS estimados para os valores de NWS testados. Através da utilização deste procedimento, foram encontrados valores estimados coerentes para os NWS do conjunto compressor, possibilitando assim uma identificação confiável para a utilização do programa computacional para tratamento das fontes.

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