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Tese de Doutorado
Documento
Autor
Nome completo
João de Sá Brasil Lima
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2017
Orientador
Banca examinadora
Volpe, Ernani Vitillo (Presidente)
Catalano, Fernando Martini
Paiva, José Luis de
Pimenta, Marcos de Mattos
Rocha, André Damiani
Título em português
Cálculo de sensibilidades geométricas e não-geométricas para escoamentos viscosos incompressíveis utilizando o método adjunto.
Palavras-chave em português
Engenharia (Projeto; Otimização)
Escoamento
Método dos Elementos Finitos
Resumo em português
Problemas de otimização se fazem cada vez mais presentes nos mais diversos ramos da Engenharia. Encontrar configurações ótimas para um determinado problema significa, por exemplo, melhorar desempenho, reduzir custos entre outros ganhos. Existem hoje diversas maneiras de atacar um problema de otimização, cada qual com suas particularidades, vantagens e desvantagens. Dentre os métodos de otimização que utilizam gradientes de sensibilidade, o cálculo numérico dos mesmos consiste em uma importante etapa do projeto que, dependendo do problema, pode acarretar em custos computacionais muito elevados inviabilizando a abordagem escolhida. Este trabalho visa desenvolver e apresentar uma nova metodologia para o cálculo desses gradientes de sensibilidade, com base no Método Adjunto. O Método Adjunto é um método amplamente estudado e com diversas aplicações principalmente em Engenharia Aeronáutica. Nesse trabalho, todo o conhecimento prévio é utilizado para a derivação do método para aplicá-lo a escoamentos viscosos e incompressíveis. É desenvolvido também o cálculo do gradiente de sensibilidade com respeito a parâmetros geométricos e não geométricos. Para validar a metodologia proposta são feitas simulações numéricas das equações governantes do escoamento e adjuntas utilizando dois códigos computacionais distintos, SEMTEX e FreeFem++, o primeiro baseado no Método dos Elementos Espectrais e o segundo no Método dos Elementos Finitos, mostrando assim a independência do Método Adjunto na sua formulação contínua em relação a métodos computacionais. Para a validação são cujos gradientes possam ser calculados de outras formas permitindo comparações para calibrar e aperfeiçoar o cálculo do gradiente de sensibilidade.
Título em inglês
Computation of geometric and non-geometric sensitivities for viscous incompressible flows using the adjoint method.
Palavras-chave em inglês
Adjoint Method
CFD
Incompressible flow
Optimization
Resumo em inglês
Optimization problems are widely present in differents fields of Engineering. Finding optimal configurations in a problem means, for example, improving performance, reducing costs, among other achievements. There are several wellknown ways to tackle an optimization problem, each one has its own advantages and disadvantages. Considering the gradient-based optimization methods, the step of their numerical calculation is extremely important, as it may result in huge computational costs, thus making the chosen method impracticable. This work aims to develop and present a new methodology to compute these sensitivity gradients based on the Adjoint Method. The Adjoint Method is a widely studied method with several applications chiefly in A eronautical Engineering. In the present work, all the previous knowledge will be used to derive the equations of the method in order to apply them to viscous incompressible flows. The calculation of the sensitivity gradient, with respect to both geometric and non-geometric paramatersm will be developed as well. To validate the proposed methodology, numerical simulations of the governing and adjoint equations are carried out, using two computational codes called SEMTEX and FreeFem++, the former is based on the Spectral Element Method and the later, on the Finite Element Method, thus showing that the Adjoint Method, in its continuous formulation, is independent of the particular numerical method that is used. In order to validate the algorithm, simple problems are chosen, for which the gradients can be computed by other methods. This choice admits comparison between numerical values of gradients in order to calibrate and improve the methodology proposed.
 
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Data de Publicação
2017-12-07
 
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