Uso de wavelets para a melhoria de desempenho de simulações numéricas usando carregamentos de pistas na indústria automotiva

Abstract

Wavelets são poderosas ferramentas matemáticas que, entre outras aplicações, visam melhorar a decomposição tempo-freqüência de sinais, avaliando-os em diferentes escalas, em uma abordagem multi-resolução que permite a analise dos diferentes aspectos da informação contida no respectivo sinal. Apesar de ser uma ferramenta relativamente nova, ela vem sendo aplicada em várias áreas do conhecimento humano, e é muito popular no processamento de sinais, particularmente na área compressão de sinais, tais como imagens, vídeo e áudio em computadores. A compressão de sinais está associada com a perda de informação, mas que pode ser aceitável para o usuário final. Com base em aplicações anteriores bem sucedidas e o compromisso com a qualidade dos resultados, este trabalho avalia a utilização da Transformada Wavelet Discreta (DWT), como uma técnica de compressão para reduzir a quantidade de dados coletados em sinais de carregamentos de pista (load history), que são utilizados por equipes de engenharia de durabilidade na indústria automotiva. Resultados preliminares mostram que com a utilização da DWT na compressão desses sinais, é possível reduzir o esforço computacional, tempo de processamento, espaço de armazenamento e tráfego de dados entre os computadores, melhorando o processo numérico computacional (CAE) de determinação de tensões, deformações e conseqüentemente da vida em relação a fadiga, ainda mantendo os parâmetros desejados de qualidade.