Identificação de falhas de contato em meios compostos via inferência Bayesiana e modelos reduzidos

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Watanabe, Eiji
• 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: Detection of contact failure; Thermal conductivity; Reduced models; Lami- nated composites; Markov chain Monte Carlo; Improved lumped; Calor; Medidores de fluxo; Condutividade térmica; Modelos matemáticos; Transmissão; Problemas inversos (Equações diferenciais); Temperatura; Métodos de simulação; Identificação de falhas de contato; Modelos reduzidos; Compósitos laminados; Monte Carlo via Cadeias de Markov; ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA::FENOMENOS DE TRANSPORTE
• Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/16501

Este trabalho apresenta um problema de condução de calor em um compósito laminado com aquecimento por meio da aplicação de um fluxo de calor na superfície inferior e trocando calor com o ambiente por convecção na superfície superior e tem como objetivo avaliar e detectar a possível existência de falhas de contato na região de um adesivo que une as camadas. As equações do problema foram escritas obedecendo a uma formulação de domínio único, que possibilita redigir o mesmo sistema de equações para os diferentes domínios do problema, bastando apenas escrever as propriedades dos materiais como funções com variação espacial. Devido ao alto custo computacional observado para solucionar o problema direto associado, neste trabalho são propostos dois modelos reduzidos diferentes que representam uma aproximação do modelo completo, porem com menor custo computacional. O primeiro envolve a modelagem da região do adesivo utilizando uma formulação Improved Lumped. Por sua vez, o segundo envolve a modelagem da camada superior do material. O problema direto foi resolvido utilizando a função NDSolve do software Mathematica e para verificar a convergencia da solução foi utilizada a técnica da transformada integral clássica e o software COMSOL. A identificac ̧ao de falha, para ambos os modelos propostos, envolve a estimativa de funções com variação espacial. O problema inverso foi resolvido utilizando o metodo de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC) dentro de uma abordagem Bayesiana, que foi implementado com o algoritmo de Metropolis-Hastings com priori Total Variation. As metodologias de detecc ̧ao de falhas foram analisadas por meio de medidas simuladas de temperatura. Foi observado que os modelos reduzidos propostos foram capazes de estimar a regiao de falha de contato em todos os casos considerados com redução do custo computacional.