Application of computational intelligence techniques in optimization and inverse heat transfer problems

• Autor(a) principal: Jardim, Lucas Correia da Silva
• Data de Publicação: 2023
• Outros Autores: [e-mail]
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ
• Texto Completo: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/20495
• topic: 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; CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA

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.