Proposição de um método híbrido em projetos inversos de cavidade radiante

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Silva, Rogério Brittes da
• Orientador(a): França, Francis Henrique Ramos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Análise inversa; Otimização matemática; Energia térmica
• Palavras-chave em Inglês: Inverse analysis; Hybrid method; Optimization; Regularization
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/29061

Um método híbrido aplicado é proposto para um problema inverso que trata de uma cavidade tridimensional preenchida com meio transparente. As paredes são assumidas cinza e difusas, e o único mecanismo de transferência de calor presente é a radiação térmica. É um caso idealizado, mas que encontra ampla aplicação em sistemas de engenharia. Prescrevem-se duas condições de contorno na base da cavidade – temperatura e fluxo de calor – e, para satisfazêlas, buscam-se o fluxo de calor e a distribuição espacial dos aquecedores. Na superfície superior, que contêm os aquecedores, nenhuma condição de contorno é imposta. Este tipo de problema, quando solucionado através de técnicas convencionais, envolve um procedimento de tentativa e erro, que, além de demandar um elevado tempo computacional, conduz a resultados pouco precisos. Na análise inversa, opta-se por otimização ou pela aplicação de um método de regularização, pois o problema resultante é mal condicionado por envolver a equação integral de Fredholm de primeira espécie. Neste trabalho, optou-se por acoplar otimização e regularização como uma alternativa baseada no emprego distinto dessas duas formas de abordagem. A tarefa de busca por posições para os aquecedores ficou por conta do método da Otimização Extrema Generalizada, enquanto o método de regularização da Decomposição em Valores Singulares Truncada calcula o fluxo de calor dos aquecedores para cada configuração gerada pelo processo de otimização. A aplicação da técnica híbrida conduziu a resultados mais precisos do que aqueles que normalmente se obtêm apenas com regularização, reduzindo consideravelmente o tempo computacional da solução baseada apenas na otimização.