Otimização do modelo de múltiplas fontes pontuais ponderadas utilizando o algoritmo de otimização extrema generalizada (GEO) para chamas com escoamento de vento cruzado
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRGS |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10183/173806 |
Resumo: | O presente trabalho estuda a aplicação e otimização de modelos simplificados de engenharia para prever o fluxo radiativo proveniente de chamas difusivas turbulentas sob o efeito de um escoamento de ar lateral. Para o estudo, é empregado uma base de dados experimentais, que considera chamas de gás natural com diversas potências e diluições de CO2. Foi implementado o modelo de única fonte pontual e múltiplas fontes ponderadas. Foi estabelecido um processo de otimização sobre o modelo de múltiplas fontes pontuais como um problema inverso. O método estocástico, Generalized Extremal Optimization, foi empregado para encontrar a melhor combinação das variáveis do problema. O resultado final gerou um polinômio de segundo grau para a definição dos fatores de ponderação para o conjunto das chamas estudadas. |
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Beltrami, MateusCenteno, Felipe Roman2018-03-23T02:27:01Z2017http://hdl.handle.net/10183/173806001061183O presente trabalho estuda a aplicação e otimização de modelos simplificados de engenharia para prever o fluxo radiativo proveniente de chamas difusivas turbulentas sob o efeito de um escoamento de ar lateral. Para o estudo, é empregado uma base de dados experimentais, que considera chamas de gás natural com diversas potências e diluições de CO2. Foi implementado o modelo de única fonte pontual e múltiplas fontes ponderadas. Foi estabelecido um processo de otimização sobre o modelo de múltiplas fontes pontuais como um problema inverso. O método estocástico, Generalized Extremal Optimization, foi empregado para encontrar a melhor combinação das variáveis do problema. O resultado final gerou um polinômio de segundo grau para a definição dos fatores de ponderação para o conjunto das chamas estudadas.The present study implements engineering simplified methods to predict the radiant heat flux emitted by diffusive turbulent flames under the influence of an air crossflow. In this study, an experimental database is used which considers natural gas flames with various flame powers and CO2 dilution. The single point source model and weighted multiple point source model were implemented. An optimization process was established using the multiple point source as an inverse problem. The stochastic model, Generalized Extremal Optimization, was used to search the best combination of the problem variables. The final results created a second degree polynomial to distribute the weighted factors to the group of flames studied.application/pdfporEngenharia mecânicaOptimizationSingle point sourceCrossflowWeighted multiple point sourceOtimização do modelo de múltiplas fontes pontuais ponderadas utilizando o algoritmo de otimização extrema generalizada (GEO) para chamas com escoamento de vento cruzadoOptimization Of the Weighted Multiple Points Source Model Utilizing the General Extremal Optimization (GEO) for Flames in an air Cross Flow info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulEscola de EngenhariaPorto Alegre, BR-RS2017Engenharia Mecânicagraduaçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL001061183.pdf001061183.pdfTexto completoapplication/pdf999639http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/173806/1/001061183.pdfc069d1c0c91eb9d50516dd36ce11ea07MD51TEXT001061183.pdf.txt001061183.pdf.txtExtracted Texttext/plain48130http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/173806/2/001061183.pdf.txtc06580e90b8fc812198598c4e7f97966MD52THUMBNAIL001061183.pdf.jpg001061183.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1186http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/173806/3/001061183.pdf.jpgee2924a152a920060756a9712d38bd19MD5310183/1738062018-10-09 09:21:29.755oai:www.lume.ufrgs.br:10183/173806Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2018-10-09T12:21:29Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
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