Banca de DEFESA: MATHEUS COSTA PEREIRA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : MATHEUS COSTA PEREIRA
DATA : 19/02/2025
HORA: 14:00
LOCAL: https://meet.google.com/ydr-hith-xzy
TÍTULO:

Otimização não-linear multiobjetivo das condições de eficiência usando uma abordagem híbrida CFD-DOE: Uma aplicação prática em ventiladores centrífugos para fornos industriais

PALAVRAS-CHAVES:

Otimização multiobjetivo; Otimização pós-Pareto; Interseção normal à fronteira; Planejamento de experimentos; Fluidodinâmica computacional; Aprendizado de máquina; Tomada de decisão multicritério.

PÁGINAS: 134
RESUMO:

Este estudo apresenta a combinação de fluidodinâmica computacional, planejamento de experimentos e otimização multiobjetivo para auxiliar tomadores de decisão na seleção de uma configuração geométrica ideal e viável, de acordo com suas preferências, apresentando uma abordagem híbrida de otimização multivariada e multiobjetivo capaz de selecionar automaticamente soluções Pareto-ótimas com base na avaliação e classificação. O método integra modelos de superfície de resposta, métricas de classificação e técnicas de otimização a posteriori para refinar os ajustes de parâmetros e verificar as soluções mais adequadas dentro do espaço de soluções. A metodologia é exemplificada com um estudo de caso de um ventilador centrífugo feito de material AISI 304, usado para circulação de ar em um forno industrial operando em altas temperaturas. A abordagem abrange a otimização individual com base nas respostas originais, seguida pela validação do modelo por meio de novas simulações, comparando os resultados obtidos usando o Ansys Fluent® e avaliando os ganhos percentuais em relação ao ventilador original. As variáveis de entrada referem-se às pás do ventilador, enquanto as variáveis de resposta estão relacionadas à vazão mássica, torque, desempenho, custo, velocidade, pressão e turbulência. As melhorias mais significativas foram observadas na massa da pá, que foi minimizada em 65,8%, na magnitude da velocidade máxima, que foi maximizada em 23,7%, e na vazão mássica, que foi maximizada em 19,9%. Para fins de comparação e avaliação, os resultados obtidos também são comparados com o algoritmo genético de ordenação não dominada e técnicas de aprendizado de máquina, revelando um desempenho adequado.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2503970 - ANDERSON PAULO DE PAIVA
Interno - 3291994 - MATHEUS BRENDON FRANCISCO
Externo à Instituição - FABRICIO JOSÉ PONTES - EMBRAER