Pesquisa e Inovação

Com a premissa de caracterizar lâminas de aço para construir máquinas elétricas mais eficientes, pesquisadores da UTFPR – Câmpus Pato Branco, em conjunto com pesquisadores da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), desenvolveram um estudo na área de “Modelagem de Materiais Ferromagnéticos”.

O estudo é decorrente de demanda apontada por fabricantes de aço, dada a necessidade de avaliar a eficiência da matéria produzida. Amostras do produto foram submetidas a ensaios no laboratório especializado do Grupo de Concepção e Análises de Dispositivos Eletromagnéticos (GRUCAD), da UFSC, para levantar dados experimentais. Esta etapa da análise foi conduzida pelos pesquisadores Jean V. Leite, Nelson J. Batistela e Nelson Sadowski, do GRUCAD. Os dados coletados foram encaminhados aos pesquisadores da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) - Câmpus Pato Branco, Filomena Barbosa Rodrigues Mendes, Fredy Maglorio Sobrado Suárez e José Paulo de Barros Neto, os quais realizaram a caracterização magnética das amostras do produto combinando algorítmos genéticos e método de mínimos quadrados não linear para caracterizar chapas de aço ao silício que constituem o núcleo das máquinas elétricas. Esta análise consiste na verificação de cinco parâmetros que influenciam as perdas magnéticas (perdas por histerese), as quais são fundamentais para o cálculo do rendimento da máquina.

O feedback com os resultados da pesquisa aponta indicadores ao fabricante e subsidia aspectos relevantes que podem interferir na precificação do produto e melhora do processo de produção, por exemplo.

Para a professora Filomena, “o resultado desse estudo é relevante visto que resolve um problema industrial real e importante para o segmento. Além disso, permite um projeto mais eficiente de produção de máquinas elétricas como por exemplo: transformadores, motores, geradores, etc., bem como promove a redução do consumo de energia elétrica e, consequentemente, reduz os impactos ambientais”, declarou.

O resultado do estudo foi apresentado em forma de artigo (Comparison and Combination of Techniques for Determining the Parameters of a Hysteresis Model), no MOMAG 2018, na área de Magnetismo, sendo um dos premiados entre 199 artigos aceitos. Esta foi a segunda vez que os professores foram premiados no evento. A primeira vez aconteceu no MOMAG 2012. O evento é promovido no formato bianual pela Sociedade Brasileira de Micro-ondas e Optoeletrônica (SBMO) e a Sociedade Brasileira de Eletromagnetismo (SBMaq). A edição deste ano aconteceu entre os dias 12 a 15 de agosto, no Instituto Nacional de Telecomunicações (Inatel), situado na cidade de Santa Rita do Sapucaí (MG), mais conhecido nacional e internacionalmente como “Vale da Eletrônica”.

Resumo do artigo: O modelo escalar de histerese de Jiles-Atherton (J-A) apresenta cinco parâmetros utilizados para representar o material ensaiado e utilizados para calcular as perdas magnéticas. Neste artigo apresenta-se uma análise comparativa do desempenho de dois métodos de identificação destes parâmetros. No primeiro método, as equações de J-A foram congregadas numa única equação diferencial ordinária (EDO) não linear em função das variáveis de interesse. Um sistema algébrico de cinco equações com cinco incógnitas é obtido avaliando a EDO em cinco pontos pertencentes ao ramo do laço de histerese (LH) experimental. Os parâmetros são obtidos resolvendo este sistema de equações utilizando o método de mínimos quadrados não linear (MMQNL). No segundo método, o modelo inverso de J-A é utilizado para calcular o campo magnético H a partir dos valores experimentais de indução magnética B. Utilizando-se o método de algoritmos genéticos (MAG) minimiza-se a função objetivo dada pelo somatório do erro relativo de H calculado e H experimental ao longo do laço de histerese. Para validar os métodos curvas experimentais foram comparadas com curvas calculadas. Ao aplicar os métodos verificou-se que o MMQNL além de fornecer resultados mais precisos, é mais rápido quando comparado com o MAG. No MAG quando um dos cromossomos da população inicial é a solução obtida utilizando-se o MMQNL, a convergência das grandezas calculadas para as grandezas experimentais melhora.