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https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/4020
Tipo: | Tese |
Título: | Inverse problems applied to the experimental thermal and hygric analysis of engineering materials |
Autor(es): | RAMOS, Nícolas Pinheiro |
Primeiro Orientador: | SILVA, Sandro Metrevelle Marcondes Lima e |
metadata.dc.contributor.advisor-co1: | GUIMARÃES, Gilmar |
Resumo: | Várias aplicações importantes baseiam-se em um problema inverso, que envolve a recuperação de causas desconhecidas a partir da observação de seus efeitos. Já o problema direto correspondente envolve a previsão dos efeitos a partir de uma descrição completa de suas causas. Naturalmente, os problemas inversos são mais complicados do que os problemas diretos porque, em geral, eles são mal-postos, ou seja, a solução não existe, não é única ou não depende continuamente dos dados de entrada. Para amenizar esse aspecto problemático, a modelagem inversa aplicada requer uma modelagem matemática/física detalhada e experimentos bem planejados, já que os parâmetros desejados são estimados pela comparação dos dados calculados com as medições experimentais. Nesta tese de doutorado, abordagem inversa foi aplicada para investigar experimentalmente três estudos de caso: • experimentos complementares para estimar simultaneamente os parâmetros que descrevem a condutividade térmica e o calor específico dependentes da temperatura do aço inoxidável austenítico 304. A estimativa de parâmetros aproveita informações adicionais fornecidas por dois corpos condutores de calor com geometrias diferentes. Trata-se de uma abordagem alternativa às técnicas de caracterização térmica padrão, que geralmente estão fora do alcance de muitos laboratórios. • medições de campo de um ano para estimar várias propriedades higrotérmicas e, assim, calibrar o modelo de simulação de uma parede leve multicamadas. Um modelo 2D de transferência de calor e umidade foi usado para investigar a resposta em uso da região de junção do painel, que é crítica em termos de estanqueidade. Os resultados permitem uma avaliação precisa das condições operacionais da edificação, reduzindo as incertezas nos dados de entrada do material. • dados de campo para determinar o fluxo anual de condução de calor por meio de uma parede em uma casa ocupada. A modelagem inversa levou em conta as interações físicas entre o ambiente externo e a ocupação interna. Os resultados são úteis para apoiar a tomada de decisões sobre o desempenho energético, pois há uma falta de monitoramento de campo de longo prazo e de informações sobre o fluxo dinâmico de calor relacionado a residências pré-fabricadas ocupadas. Todas as análises acima basearam-se na avaliação da correspondência entre dados calculados por simulações numéricas no COMSOL Multiphysics e medições que transmitem o comportamento físico do componente em estudo. Os dados numéricos e experimentais foram processados e usados para fins de estimação inversa em ambiente MATLAB. Após uma análise cuidadosa e minuciosa dos coeficientes de sensibilidade, diferentes abordagens de otimização foram usadas para resolver os problemas inversos. Inferência bayesiana foi aplicada para determinar as estimações e as incertezas correspondentes das propriedades térmicas do aço inoxidável 304. O algoritmo Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS), que determina a direção de descida pré-condicionando o gradiente com informações de curvatura, foi usado no segundo estudo de caso. O fluxo de calor através da parede foi estimado usando o método sequencial da função especificada, que expressa a temperatura como função do fluxo de calor por meio de uma série de Taylor de primeira ordem. Os resultados mostram que a análise inversa é uma ferramenta confiável para obter informações valiosas sobre os mecanismos e parâmetros higrotérmicos envolvidos em problemas de engenharia. |
Abstract: | Several relevant real-world applications rely on an inverse problem, which involves recovering unknown causes from observing their effects. This differs from the corresponding direct problem, whose solution involves predicting effects from a complete description of their causes. Naturally, inverse problems are more challenging than direct problems because, in general, they are ill-posed, i.e., the solution either does not exist, is not unique or it does not depend continuously on the input data. To soften this problematic aspect, applied inverse modeling requires detailed mathematical-physical modeling and well-designed experiments since the desired parameters are estimated by comparing calculated data with experimental measurements. In this PhD thesis, inverse approach was applied to experimentally investigate three case studies: • complementary experiments to simultaneously estimate the parameters describing the temperature-dependent thermal conductivity and specific heat of 304 austenitic stainless steel. Parameter estimation takes advantage of additional information provided by two heat-conducting solids with different geometries. It is an alternative approach to standard thermal characterization techniques, which are often beyond the reach of many laboratories. • one-year on-site measurements to estimate various hygrothermal properties and thus calibrate the simulation model of a lightweight multilayer wall. A 2D fully coupled heat and moisture transfer model was used to investigate the in-use response of the panel junction region, which is critical in terms of airtightness. The results enable an accurate assessment of building operating conditions by reducing uncertainties in material input data. • field data to determine the annual heat conduction flux through a wall assembly in an occupied house. Inverse modeling accounted for the physical interactions between outdoor environment and indoor occupancy. The methodology and the findings are useful to support decision-making on energy performance, as there is a lack of longterm field monitoring and information on dynamic heat flux related to prefabricated occupied dwellings. All the above inverse analyzes were based on evaluating the match between data predicted by numerical simulations in COMSOL Multiphysics and measurements conveying the physical behavior of the component under study. Numerical and experimental data were processed and used for inverse estimation purposes in MATLAB environment. After careful analysis of sensitivity coefficients, different optimization approaches were used to solve the inverse problems. Bayesian statistical inference was applied to determine the estimates and corresponding uncertainties of the thermal properties of 304 stainless steel. The Broyden– Fletcher–Goldfarb–Shanno (BFGS) algorithm, which determines the descent direction by preconditioning the gradient with curvature information, was used in the second case study. The wall heat flux was estimated using the sequential function specification method (SFSM), which expresses temperature as function of heat flux by means of a first-order Taylor series. The results show that inverse modeling is a reliable tool for obtaining valuable information about the hygrothermal mechanisms and parameters involved in applied engineering problems. |
Palavras-chave: | Análise inversa Caracterização higrotérmica Aço inoxidável Experimentos complementares Parede multicamadas Casa pré-fabricada ocupada Desempenho in situ |
CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECÂNICA |
Idioma: | eng |
País: | Brasil |
Editor: | Universidade Federal de Itajubá |
Sigla da Instituição: | UNIFEI |
metadata.dc.publisher.department: | IEM - Instituto de Engenharia Mecânica |
metadata.dc.publisher.program: | Programa de Pós-Graduação: Doutorado - Engenharia Mecânica |
Tipo de Acesso: | Acesso Restrito |
URI: | https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/4020 |
Data do documento: | 21-Fev-2024 |
Aparece nas coleções: | Teses |
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