Simultaneous estimation of thermal properties using an active heating surface and Bayesian inference: application to coated and textured surfaces

Autor: Jose Aguiar Santos Junior
Přispěvatelé: Guimarães, Gilmar, Silva, Sandro Metrevelle Marcondes Lima e, Riffel, Douglas Bressan, Souza, Francisco José, Silva, Marcio Bacci da
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2022
Předmět:
Zdroj: Repositório Institucional da UFU
Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
instacron:UFU
Popis: CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior Este trabalho propõe um método experimental para estimar simultaneamente a difusividade térmica e a condutividade térmica de dois materiais condutores, o aço carbono ABNT 1045 e o metal duro da classe K com 5 % de Co, utilizando uma única superfície de acesso. Posteriormente, essas amostras sofreram modificações superficiais, o aço carbono ABNT 1045 foi texturizado e o metal duro da classe K com 5 % de Co foi revestido e analisou-se o seu efeito na determinação de propriedades termofísicas efetivas. Modificações nas superfícies de materiais são realizadas em diversos setores e apresentam diversas aplicações para obter superfícies funcionais. Elas oferecem a possibilidade de projetar a superfície de acordo com diferentes requisitos. Realizou-se a montagem de um aparato experimental e as amostras foram expostas a um meio a vácuo para obter resultados ideais. As amostras foram parcialmente aquecidas em uma superfície ativa, mediu-se a temperatura em dois diferentes pontos na superfície para estimar as propriedades térmicas. Aplicou-se o método a dois modelos térmicos distintos usando o mesmo conjunto de dados experimentais. O primeiro modelo usou a razão entre duas temperaturas superficiais adquiridas para determinar a difusividade térmica. O problema inverso foi então resolvido usando a inferência Bayesiana. O segundo modelo aplicou a inferência Bayesiana nos valores teóricos e experimentais das temperaturas para obter a máxima probabilidade da função de erro quadrático da temperatura para estimar a condutividade térmica. Realizou-se a estimativa das propriedades termofísicas com e sem a técnica de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC), com o algoritmo de amostragem de Metropolis-Hastings. Na abordagem sem a técnica de MCMC denominou-se inferência Bayesiana off-line. Ambas as técnicas se mostraram adequadas na estimativa das propriedades. Os resultados encontrados estão em boa concordância com a literatura, com uma diferença inferior a 9,0 %. A partir da análise de incerteza encontrou-se uma incerteza expandida inferior a 8,0 %, a um nível de confiança de 95,45%. A técnica proposta usando apenas uma superfície indica excelente potencial para aplicação em superfícies acabadas. A texturização e o revestimento não apresentaram um efeito significativo na estimativa da difusividade térmica efetiva, mas promoveram uma alteração na estimativa da condutividade térmica efetiva. A texturização promoveu um aumento de até aproximadamente 13,0% na condutividade térmica efetiva e o revestimento uma redução de aproximadamente 11,0%. This work proposes an experimental method to simultaneously estimate the thermal diffusivity and thermal conductivity of conductive materials, ABNT 1045 carbon steel and class K carbide with 5% Co, using a single access surface. Subsequently, these samples underwent surface modifications, the ABNT 1045 carbon steel was textured and the class K carbide with 5% Co was coated and its effect on the determination of effective thermophysical properties was analyzed. Modifications of surface materials are carried out in different sectors and have different applications to obtain functional surfaces. They offer the possibility to design the surface according to different requirements. An experimental apparatus was set up and the samples were exposed to a vacuum medium to obtain optimal results. The samples were partially heated on an active surface, the temperature was measured at two different points on the surface to estimate the thermal properties. The method was applied to two different thermal models using the same experimental data set. The first model used the ratio of two acquired surface temperatures to determine thermal diffusivity. The inverse problem was then solved using Bayesian inference. The second model applied the Bayesian inference on the theoretical and experimental values of temperatures to obtain the maximum probability of the squared error function of the temperature to estimate the thermal conductivity. The estimation of the thermophysical properties was performed with and without the Monte Carlo technique via Markov Chains (MCMC), with the Metropolis-Hastings sampling algorithm. The approach without the MCMC technique was called off-line Bayesian inference. Both techniques proved to be adequate for estimating properties. The results found are in good agreement with the literature, with a difference of less than 9,0% and an expanded uncertainty of less than 8,0% was found at a confidence level of 95,45%, from the uncertainty analysis. The proposed technique using only one surface indicates excellent potential for application to finished surfaces. Texturing and coating did not significantly affect the estimation of effective thermal diffusivity but promoted a change in the estimation of effective thermal conductivity. Texturing promoted an increase of up to approximately 13.0% in effective thermal conductivity and coating a reduction of approximately 11.0%. Tese (Doutorado)
Databáze: OpenAIRE
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