Infrared thermography applied to theoretical-experimental analysis of transient two-dimensional heat flux estimation via hierarchical models and Markov chain Monte Carlo methods
| Autor: | Neves, Gabriel Teixeira Soares das |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Silva Neto, Antônio José da, Abreu, Luiz Alberto da Silva, Knupp, Diego Campos, Lugon Júnior, Jader, Santos, Elizaldo Domingues dos, Souza, Ademilton Luiz Rodrigues de |
| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2019 |
| Předmět: |
Tecnologia infravermelha
Calor - Transmissão Medição Bayesian inference CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO [CNPQ] Calor - Radiação e absorção Termografia por infravermelho Heat flux estimate Markov random fields Markov Processos de Calorimetria Inferência Bayesiana Infrared thermography Estatistica matemática Estimativa de fluxo de calor Campos aleatórios de Markov Termografia |
| Zdroj: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) instacron:UERJ |
| ISSN: | 4795-6445 |
| Popis: | Submitted by Boris Flegr (boris@uerj.br) on 2021-01-07T14:36:44Z No. of bitstreams: 3 Tese_GabrielTeixeiraSoaresDasNeves_ (p 1-55).pdf: 2001829 bytes, checksum: 0c6a47956445bc468ec498575efbf1d0 (MD5) Tese_GabrielTeixeiraSoaresDasNeves_(p 56-72).pdf: 10532428 bytes, checksum: b3d60bf1d7120284b4414e176a2a71fd (MD5) Tese_GabrielTeixeiraSoaresDasNeves_(p 73-156).pdf: 7425817 bytes, checksum: e51e8bdc006af1079904a9017b71c4f8 (MD5) Made available in DSpace on 2021-01-07T14:36:44Z (GMT). No. of bitstreams: 3 Tese_GabrielTeixeiraSoaresDasNeves_ (p 1-55).pdf: 2001829 bytes, checksum: 0c6a47956445bc468ec498575efbf1d0 (MD5) Tese_GabrielTeixeiraSoaresDasNeves_(p 56-72).pdf: 10532428 bytes, checksum: b3d60bf1d7120284b4414e176a2a71fd (MD5) Tese_GabrielTeixeiraSoaresDasNeves_(p 73-156).pdf: 7425817 bytes, checksum: e51e8bdc006af1079904a9017b71c4f8 (MD5) Previous issue date: 2019-02-26 In this work the problem of heat flux estimation with two-dimensional and temporal variations applied to one of the surfaces of a thermally thin metal plate is addressed. Infrared thermography images provide experimental data used to verify the direct problem and formulation of the inverse problem. The direct problem, that in this work consists in the identification of the temperature field on a thermally thin plate, was solved by using the finite difference method. The solution of the inverse problem is obtained using a Bayesian approach, using the Markov chains Monte Carlo Method. For the regularization of the inverse problem it is proposed the application of Markov Random Fields priors information. When possible, the regularization parameter of the a priori information was estimated as part of the problem of Bayesian inference, through the use of a hyperpriori in a hierarchical model to estimate the desired quantities. The results, using simulated and real measurements, show that the method is able to accurately estimate the heat flux in the different cases studied, including a case elaborated in the laboratory, expanding results and contributing originally to literature, with the estimation of heat fluxes that present complex behaviors and regularization of large inverse problems via the use of adequate a priori information. Neste trabalho é abordado o problema de estimativa de fluxo de calor com variação espacial bidimensional e temporal aplicado a uma das superfícies de uma placa metálica termicamente fina. Imagens de termografia por infravermelho são utilizadas para a obtenção de dados experimentais, utilizados para verificação do problema direto e formulação do problema inverso. O problema direto, que neste trabalho consiste no cálculo do campo de temperaturas numa placa termicamente fina, foi resolvido empregando o método de diferenças finitas. A solução do problema inverso foi obtida com o emprego de uma abordagem Bayesiana, utilizando o Método de Monte Carlo com Cadeias de Markov. Para a regularização do problema inverso foi proposta a aplicação de informações a priori de campo Markoviano. Quando possível, o parâmetro de regularização existente na informação a priori foi estimado como parte do problema de inferência Bayesiana, por meio da utilização de uma hiperpriori em modelo hierárquico para a estimação das quantidades desejadas. Os resultados, utilizando medições simuladas e reais, demonstram que o método é capaz de estimar acuradamente o fluxo térmico nos diferentes casos estudados, incluindo um caso elaborado no laboratório, expandindo resultados e contribuindo originalmente para literatura, com a estimativa de fluxos de calor que apresentam comportamentos complexos e regularização de problemas inversos de grande porte via uso de informações a priori adequadas. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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