Exportar este item: EndNote BibTex

Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/20495
Tipo do documento: Tese
Título: Application of computational intelligence techniques in optimization and inverse heat transfer problems
Título(s) alternativo(s): Aplicação de técnicas de inteligência computacional em problemas de otimização e inversos em transferência de calor
Autor: Jardim, Lucas Correia da Silva 
Primeiro orientador: Silva Neto, Antônio José da
Segundo orientador: Knupp, Diego Campos
Primeiro membro da banca: Saporetti, Camila Martins
Segundo membro da banca: Mochcovsky, David Alejandro Pelta
Terceiro membro da banca: Moreira, Davidson Martins
Quarto membro da banca: Corona, Carlos Alberto Cruz
Resumo: Computational Intelligence can be defined as a collection of methods that solve problems by means of intelligence, reasoning, and tolerance to imprecision. In this thesis, Computational Intelligence techniques such as optimization metaheuristics, neural networks, fuzzy logic, and bayesian inference are applied to solve inverse heat transfer problems. To achieve this, five case studies with that aim are presented The first study deals with the problem of identification of contact failures in the bonding of different materials. This is formulated as an Inverse Heat Conduction Problem and solved with an Artificial Neural Network. The second one employs the Fuzzy Levenberg-Marquardt method with Tikhonov Regularization in order to solve a combined conduction-radiation inverse problem. In the third, the performance of the Topographical Global Optimization algorithm is compared when initialized with two different point generators and finalized with two different local search methods for the solutions of inverse heat transfer problems. The fourth study presents a method to predict the optimal value of the Tikhonov’s regularization parameter by solving simplified versions of the inverse problems considered, where tests are performed on three function estimation inverse heat transfer problems. In the fifth study, the formulation and solution of a bioheat transfer model of the brain containing a Deep Brain Stimulation (DBS) lead is presented and, furthermore, this solution is used for solving an inverse problem of determining the thermal and electrical conductivities of the brain tissue using measurements supposedly obtained with a sensor inside the DBS lead. In conclusion, this thesis shows the capabilities of various Computational Intelligence techniques in solving inverse heat transfer problems. The results presented contribute to two main categories: the field of inverse heat transfer, its applications in science and engineering; and the development of efficient computational procedures based on Computational Intelligence techniques.
Abstract: Inteligência Computacional pode ser definida como uma coleção de métodos que resolvem problemas por meio de inteligência, raciocínio e tolerância à imprecisão. Nesta tese, técnicas de Inteligência Computacional, como metaheurísticas de otimização, redes neurais, lógica fuzzy e inferência bayesiana são utilizadas para resolver problemas inversos de transferância de calor. Para isso, são apresentados cinco estudos de caso. O primeiro estudo trata do problema de identificação de falhas de contato na união de diferentes materiais. Isso é formulado como um Problema Inverso de Condução de Calor e resolvido com uma Rede Neural Artificial. O segundo emprega o método Fuzzy Levenberg-Marquardt com Regularização de Tikhonov para resolver um problema inverso combinado de condição-radiação. No terceiro, o desempenho do método Otimização Global Topográfica é comparado quando inicializado com dois geradores de pontos diferentes e finalizado com dois métodos de busca local diferentes para as soluções de problemas inversos de transferência de calor. O quarto estudo apresenta um método para prever o valor ótimo do parâmetro de regularização de Tikhonov, resolvendo versões reduzidas dos problemas inversos considerados, onde testes são realizados em três problemas inversos de estimativa de função. No quinto estudo, é apresentada a formulação e solução de um modelo de bio-transferência de calor do cérebro contendo um eletrodo de Estimulação Profunda do Cérebro (DBS) e, além disso, essa solução é usada para resolver um problema inverso de determinação das condutividades térmica e elétrica do tecido cerebral usando medidas supostamente obtidas com um sensor dentro do DBS. Concluindo, esta tese mostra as capacidades de diversas técnicas de Inteligência Computacional na resolução de problemas inversos de transferência de calor. Os resultados apresentados contribuem para duas principais áreas: o campo dos problemas inversos em transferência de calor, suas aplicações em ciência e engenharia; e o desenvolvimento de procedimentos computacionais eficientes baseados em técnicas de Inteligência Computacional.
Palavras-chave: Inverse heat transfer problem
Computational intelligence
Optimization
Bayesian inference
Neural networks
Fuzzy logic
Problema inverso em transferência de calor
Inteligência computacional
Otimização
Redes neurais
Inferência bayesiana
Lógica difusa
Problemas inversos (Equações diferenciais)
Calor
Transmissão
Área(s) do CNPq: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade do Estado do Rio de Janeiro
Sigla da instituição: UERJ
Departamento: Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto Politécnico
Programa: Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional
Citação: JARDIM, Lucas Correia da Silva. Application of computational intelligence techniques in optimization and inverse heat transfer problems. 2023. 170 f. Tese (Doutorado em Modelagem Computacional) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro, Nova Friburgo, 2023.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/20495
Data de defesa: 5-Jul-2023
Aparece nas coleções:Doutorado em Modelagem Computacional

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
Tese - Lucas Correia da Silva Jardim - 2023 - completo.pdf5,66 MBAdobe PDFBaixar/Abrir Pré-Visualizar


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.