Simulação sob incertezas de motores de combustão interna - Souza, Marcus Vinicius Costa de (UFRJ, 2015)
[PT] O presente trabalho tem por objetivo modelar o processo de combustão em um motor de combustão interna operando em ciclo Otto ou ciclo Diesel, quantificando a incerteza em diferentes variáveis. Como resultado, as curvas de pressão e temperatura são obtidas como função do ângulo do virabrequim para diferentes níveis de incerteza. Para esta finalidade, o Polinômio de Caos generalizado e o Método de Colocação Estocástica foram aplicados a um conjunto de equações diferenciais ordinárias, obtidas a partir de uma análise utilizando a Primeira Lei da Termodinâmica (modelo zero-dimensional). São adotadas duas distribuições de probabilidade para realizar a solução estocástica: Uniforme e Gaussiana. O momento estocástico fornecido pela simulação de Monte Carlo é usado como referência para verificar os resultados. O Método de Colocação Estocástica mostrou-se mais eficiente em relação ao Polinômio de Caos generalizado. A fim de mostrar a viabilidade da metodologia proposta simulou-se o funcionamento de um motor marítimo operando no ciclo Diesel, tomando por resultado curvas máximas e mínimas para a pressão com diferentes níveis de incerteza.[EN] The present study aims to model the combustion process in an internal combustion engine operating in Otto or Diesel cycle, using the model based on the First Law of Thermodynamics, quantifying uncertainty in different variables. As a result, the pressure and temperature curves are obtained as a function of crank angle for different levels of uncertainty. For this purpose, the generalized Polynomial Chaos and the Stochastic Collocation method are applied to a set of ordinary differential equations, obtained from an analysis of the First Law of Thermodynamics of the problem being studied (zero-dimensional model). The solution methods of uncertainty quantification is provided by the stochastic moments. Two probability distributions were considered to perform the stochastic solution: Uniform and Gaussian. The stochastic moment provided by Monte Carlo simulation was used as reference to verify the results achieved. The Stochastic Collocation Method was more efficient compared to the generalized Polynomial Chaos. In order to show the feasibility of the methodology the operation of a marine engine operating on diesel cycle was simulated, by taking as result maximum and minimum values for the pressure curve at different levels of uncertainty.