Modelado y análisis dinámico del olivo sometido a vibración mecánica
Dynamic modeling and analysis of the olive tree subjected to vibration
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Author
Luque-Mohedano, Rafael
Director/es
Blanco Roldán, Gregorio L.Sola Guirado, Rafael Rubén
Publisher
Universidad de Córdoba, UCOPressDate
2024Subject
Vibrador de troncoCosecha mecánica
Modelización
Método de Elementos Finitos (MEF)
Propiedades mecánicas
Modelos dinámicos
Mecanización agrícola
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En esta Tesis Doctoral se plantea la hipótesis de que es posible determinar el comportamiento dinámico del olivo cuando es sometido a vibración mecánica mediante la aplicación de modelos computacionales. Con base en esta hipótesis, el objetivo general es desarrollar una metodología que permita analizar el comportamiento dinámico del olivo y de los vibradores de troncos utilizados en la recolección de frutos, empleando técnicas de elementos finitos y evaluándola en condiciones reales de trabajo en campo.
Se identificaron los parámetros relacionados con la geometría y los materiales de los sistemas estudiados para construir modelos dinámicos de ramas de olivo sometidas a vibración forzada y de un vibrador de troncos interactuando con un poste de pruebas. Se desarrollaron modelos utilizando el Método de los Elementos Finitos adaptados para predecir el comportamiento de estos sistemas. Finalmente, se evaluó y validó el modelo mediante un proceso que incluyó la obtención de datos reales a través de ensayos en laboratorio y campo, así como la comparación de estos datos con los obtenidos por simulación.
La metodología desarrollada ha demostrado ser adecuada para determinar el comportamiento dinámico del sistema árbol-máquina utilizando el Método de los Elementos Finitos. Es fundamental considerar las propiedades mecánicas específicas de los elementos del sistema, como las ramas y los vibradores. Los resultados de las simulaciones presentan una buena correlación con los datos obtenidos en los ensayos experimentales; sin embargo, también se han observado discrepancias en ciertas simulaciones. Se han identificado las principales fuentes de error en los modelos y se han indicado las áreas específicas donde se requiere un mayor esfuerzo para mejorar la precisión de los mismos.