Estimativa de propriedades termofísicas espacialmente variáveis com seleção de classes de modelos e transformações integrais

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Costa, Lucas Lopes da Silva
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro; Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto Politécnico; Brasil; UERJ; Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional
• Palavras-chave em Português: Inverse problems in heat transfer; Generalized integral transform technique; Model selection; Bayesian inference; Transitional Markov chain Monte Carlo method; Problemas inversos em transferência de calor; Método da transformada integral generalizada; Seleção de classes de modelo; Inferência bayesiana; Método de Monte Carlo com cadeia de Markov transicional; CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA
• Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/22842

A identificação de propriedades termofísicas com variação espacial é crucial em problemas de transferência de calor em materiais compósitos e Materiais com Gradiente Funcional (FGMs), com diversas aplicações nas engenharias, desde dissipadores em microprocessadores até engenharia aeroespacial. Esta dissertação trata da formulação e solução de um problema inverso de transferência de calor por condução empregando uma abordagem de inferência bayesiana com seleção de classes de modelos. O foco está em um problema de transferência de calor em uma placa plana termicamente fina. Dados experimentais sintéticos foram empregados para verificar a eficiência do método de Monte Carlo com Cadeia de Markov Transicional, em conjunto com transformadas integrais, na estimativa de parâmetros e na seleção do modelo mais plausível. O uso de transformadas integrais permitiu que a solução do problema inverso envolvendo os modelos parametrizados escolhidos das funções que descrevem as propriedades termo-físicas fossem analíticas. Os resultados, utilizando medidas de temperatura sintéticas, mostram que a metodologia utilizada na seleção de modelos é capaz de identificar qualitativa e quantitativamente os modelos prováveis em problemas de condução de calor, especialmente em contextos que envolvem placas planas termicamente finas.