Método Transicional de Monte Carlo via Cadeias de Markov em transferência de calor: contribuições para eficiência energética e diagnósticos de melanoma cutâneo

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Classe, Eduardo Cunha
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro; Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto Politécnico; Brasil; UERJ; Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional
• Palavras-chave em Português: TMCMC; Problemas inversos; Melanoma; Sustentabilidade; Interdisciplinar; Inverse problems; Sustainability; Interdisciplinary; ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA::FENOMENOS DE TRANSPORTE
• Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/23531

O presente trabalho explora a aplicabilidade do método bayesiano Transicional de Monte Carlo via Cadeias de Markov (TMCMC) em três problemas dentro de transferência de calor. Este método utiliza o teorema de Bayes de forma que exista uma transição suave entre a distribuição de probabilidade a priori e a posteriori, tornando possível a estimativa de posterioris mais estreitas ou multimodais a partir de prioris pouco informativas, assim como o método também é capaz de realizar a análise e seleção de modelos como um subproduto. A primeira abordagem trata-se de um problema clássico de transferência de calor que possui aplicação em diversos problemas atuais onde são empregados os métodos bayesianos TMCMC juntamente com o método clássico de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC), por meio do algoritmo de Metropolis-Hastings (MH) para estimar o perfil de temperatura de entrada em um duto de placas paralelas por meio de medições de temperatura a jusante do escoamento, o segundo método é empregado de modo a verificar os resultados estimados pelo TMCMC. No segundo problema é empregado o método TMCMC para estimar a condutância térmica de contato com variação temporal entre placas de modo a identificar falhas resultantes de variações de forças indesejadas no sistema. São consideradas placas finas de modo que é utilizado o Método da Capacitância Global, e além disso é realizado uma análise de seleção de modelos para o perfil da falha. E por fim o último problema aborda a detecção de melanoma cutâneo por meio de medições por termografia dinâmica na superfície da pele por meio do método TMCMC assim como também é explorado a análise e seleção de modelos mais simples para o diagnóstico do tecido cutâneo.