Setembro 2025 vol. 12 num. 1 - XXXII Simpósio Internacional de Engenharia

Trabalho completo - Open Access.

Idioma principal | Segundo idioma

Estudo comparativo entre os métodos de Propagação e Monte Carlo na determinação de incertezas de medição em ensaios de emissões veiculares.

A Comparative Study of the Propagation and Monte Carlo Methods for Determining Uncertainty in Vehicle Emission Testing.

MELO, Tadeu Cavalcante Cordeiro de ; SILVA, Katia Moniz da ; CARVALHO, Rogério Nascimento de ; MELARA, Vinicius Kemper ; CHEDID, Juliano Pazello ; DAEMME, Luiz Carlos ;

Trabalho completo:

A incerteza de medição é uma indicação quantitativa da qualidade de uma medição, expressando a dúvida associada aos resultados e/ou cálculos, demonstrando sua precisão. As análises de emissões veiculares envolvem inúmeras variáveis que podem influenciar os resultados de medições, o que torna os cálculos de incerteza desafiadores. Porém, seu conhecimento é fundamental, impactando diretamente na interpretação e validação de resultados. O presente artigo compara duas metodologias para o cálculo de incertezas de ensaios em dinamômetro de chassis, utilizando as emissões de um veículo GDI Flex com gasolina A22. Apesar da Lei de Propagação de Incertezas ser a metodologia mais usual, esta requer a utilização de cálculos complexos, demandando maior tempo e conhecimento teórico. A utilização do Método de Monte Carlo é uma alternativa, com a obtenção da incerteza através da realização de um número elevado de simulações computacionais. A comparação entre os dois métodos não apresentou diferença significativa entre eles. Porém, a utilização do Método de Monte Carlo requer menor tempo e esforço, e permite identificar de maneira simples as fontes de incerteza mais significativas do processo, permitindo que ações para redução de incertezas possam ser tomadas nas fontes relevantes.

Trabalho completo:

Uncertainty is an indicator of measurement reliability quantifying the degree of doubt associated with results and/or calculations and indicating their precision. Vehicle emission analyses involve numerous variables that can influence results, rendering uncertainty calculations particularly complex. However, a comprehensive understanding of uncertainty is essential, as it directly impacts the interpretation and validation of outcomes. This paper compares two methodologies for calculating uncertainties in chassis dynamometer tests conducted on a GDI Flex vehicle using Gasoline E22. While the Law of Uncertainty Propagation is the most widely used methodology, it requires complex calculations of significant time investment and advanced theoretical knowledge. In contrast, the Monte Carlo Method provides an alternative approach, estimating uncertainty through extensive computational simulations.

Palavras-chave: -,

Palavras-chave: -,

DOI: 10.5151/simea2025-PAP92

Referências bibliográficas
  • [1] ISO GUM – Guia para a expressão da incerteza de medição. Rio de Janeiro, 2008.
  • [2] COUTO, P. R.; DAMASCENO, J. C.; OLIVEIRA, S. P. Monte Carlo Simulations Applied to Uncertainty in Measurement. In: CHAN, V. Theory and Applications of Monte Carlo Simulations. 1. ed. Rijeka: Intech Open, 2013. p. 27-51.
  • [3] JCGM 101:2008. Avaliação de dados de medição – Suplemento 1 do Guia para a expressão de incerteza de medição: Propagação de distribuições usando um método de Monte Carlo. Rio de Janeiro, 2008.
  • [4] MELO, T.C.C.; DIAS, A.; Experimental Methods for Reducing Uncertainty of Measurement on Vehicle Emission Testing. SAE Technical Paper 2004-01-1961, 200
  • [5] DI RUSSO, M.; STUTENBERG, K.; HALL, C. M. Analysis of Uncertainty Impacts on Emissions and Fuel Economy Evaluation for Chassis Dynamometer Testing. IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 72, n. 04, 2022.
  • [6] MOHANTA, L.; MISHRA, P.; KLINIKOWSKI, D.; Uncertainties in Measurements of Emissions in Chassis Dynamometer Tests. SAE Technical Paper 2024-01-1584, 2014.
  • [7] MELO, T.C.C.; BRITO, M. F. M.; MOREIRA, M. F.; MACHADO, G. RAMPEL, D.; DAEMME, L. C. Cálculo da incerteza de medição para ensaios de emissões de motores pesados do ciclo diesel, p. 794-812, In: Anais do XXIV Simpósio Internacional de Engenharia Automotiva. São Paulo:Blucher, 2016.
  • [8] MELO, T.C.C.; CARVALHO, R.N. Fuel Economy – Method for Calculating Uncertainty of Measurement of Light-Duty Vehicles. SAE Technical Paper 2008-36-0224, 200
  • [9] ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. NBR 6601: Veículos Rodoviários Leves – Determinação de hidrocarbonetos, monóxido de carbono, óxidos de nitrogênio, dióxido de carbono e material particulado no gás de escapamento. Rio de Janeiro, 2021.
  • [10] ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. NBR 7024: Veículos Rodoviários Automotores Leves: Medição do consumo de combustível – Método de ensaio. Rio de Janeiro, 2017
  • [11] DAEMME, L. C.; SCARDINI, A. C.; VICENTINI, P. C.; MELO, T.C.C.; SILVA, K. M. D.; MELARA, V. K.; CHEDID, J. P. Metodologia para Redução da Dispersão de Resultados de Emissão de Material Particulado. p. 161-169. In: Anais do XXXI Simpósio Internacional de Engenharia Automotiva. São Paulo: Blucher, 2024.
  • [12] UNECE. Regulation No. 83 – Uniform provisions concerning the approval of vehicles with regard to the emission of pollutants according to engine fuel requirements. Revision 5. Genebra: UNITED NATIONS ECONOMIC COMMISSION FOR EUROPE, 2013.
  • [13] Symbolab. [S. l.]: Larneo Inc., 2024. Disponível em: https://pt.symbolab.com/. Acesso em: 08/03/2025.
  • [14] NIST Uncertainty Machine. Versão 1.6.2. [S. l.]: National Institute of Standards and Technology (NIST), 2015. Disponível em: https://uncertainty.nist.gov/. Acesso em: 20/03/2025.
  • [15] GIESCHASKIEL, B.; LÄHDE, T.; MELAS, A. D.; VALVERDE, V.; CLAIROTTE, M. Uncertainty of Laboratory and Portable Solid Particle Number Systems for Regulatory Measurements of Vehicle Emissions. Environmental Research, vol. 197, 2021.
  • [16] GIESCHASKIEL, B.; ZARDINI, A. A.; LÄHDE, T.; CLAIROTTE, M.; FORLONI, F.; DROSSINOS, Y. Identification and Quantification of Uncertainty Components in Gaseous and Particle Emission Measurements of a Moped. Energies, vol. 12, n. 4343, 2019.
Como citar:

MELO, Tadeu Cavalcante Cordeiro de; SILVA, Katia Moniz da; CARVALHO, Rogério Nascimento de; MELARA, Vinicius Kemper; CHEDID, Juliano Pazello; DAEMME, Luiz Carlos; "Estudo comparativo entre os métodos de Propagação e Monte Carlo na determinação de incertezas de medição em ensaios de emissões veiculares.", p. 466-481 . In: Anais do XXXII Simpósio Internacional de Engenharia. São Paulo: Blucher, 2025.
ISSN 2357-7592, DOI 10.5151/simea2025-PAP92

últimos 30 dias | último ano | desde a publicação


downloads


visualizações


indexações