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dc.creatorFerreira, Vitor Maciel Vilela-
dc.date.accessioned2020-05-11T12:52:22Z-
dc.date.available2020-05-11T12:52:22Z-
dc.date.issued2020-02-21-
dc.identifier.citationFERREIRA, Vitor Maciel Vilela. Planejamento de experimento computacional e aprendizagem estatı́stica aplicados em simulação euleriana refinada da colisão gota-partı́cula. 2020. 115 f. Tese (Doutorado em Engenharia Mecânica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2020. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.te.2020.106pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/29316-
dc.description.abstractThe droplet-particle collision is a common phenomenon in nature and industry, covering processes from the fluid catalytic cracking to the cleaning of dusty gases. Recently, it has brought more attention from the scientific community because of the growing demand for process control and optimization. In this way, this doctoral dissertation covers in two steps the research on droplet-particle collision; both use the Basilisk code for numerical simulation. The first step simulates the impact of a droplet onto a spherical particle in an initially quiescent environment. With the assistance of the design of computer experiment and machine learning, this step aiming at characterizing the lamella formed due to the collision, analyzing the interfacial flow by a mechanical energy viewpoint, and building a predictive statistical model as a function of the flow dimensionless parameters. In agreement with our mechanical energy analysis of interfacial flows for the analyzed parameters range, the Reynolds and Weber numbers show a negative and a positive effect on the lamella area, respectively. The second step of this work prospects the bidimensional simulation of the droplet collision against a cluster of particles. It objects to build a broad database as a basis for the phenomenon analyses, notably the particles arrangement effect over the liquid surface area and particles wet area, using deep learning models.pt_BR
dc.description.sponsorshipCNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológicopt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectColisão gota-partı́culapt_BR
dc.subjectAglomerado de partı́culaspt_BR
dc.subjectPlanejamento de experimento computacionalpt_BR
dc.subjectAprendizagem estatı́sticapt_BR
dc.subjectDroplet-particle collisionpt_BR
dc.subjectCluster of particlespt_BR
dc.subjectDesign of Computer Experimentpt_BR
dc.subjectStatistical learningpt_BR
dc.subjectBasiliskpt_BR
dc.titlePlanejamento de experimento computacional e aprendizagem estatı́stica aplicados em simulação euleriana refinada da colisão gota-partı́culapt_BR
dc.title.alternativeDesign of computer experiment and statistical learning applied on detailed eulerian simulation of droplet-particle collisionpt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.contributor.advisor1Souza, Francisco José de-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1257320066520278pt_BR
dc.contributor.referee1Vedovoto, João Marcelo-
dc.contributor.referee2Morales, Rigoberto Eleazar Melgarejo-
dc.contributor.referee3Ataide, Carlos Henrique-
dc.contributor.referee4Noriler, Dirceu-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9105753219843810pt_BR
dc.description.degreenameTese (Doutorado)pt_BR
dc.description.resumoA colisão entre gota e partı́cula tem atraı́do um crescente interesse da comunidade cientı́fica devido à alta demanda pelo controle e otimização dos processos industriais, como exemplo o craqueamento catalı́tico em leito fluidizado e a limpeza de gases por aspersão de gotas. A presente tese aborda esse tema em duas etapas, utilizando o código Basilisk para simulação numérica. A primeira etapa simula o impacto entre gota e partı́cula esférica em ambiente inicialmente quiescente. Essa etapa visa, com o auxı́lio do planejamento de experimento computacional e de algoritmos de machine learning, caracterizar a lamela formada após a colisão, analisar o escoamento interfacial por uma perspectiva energética e construir um modelo preditivo em função dos parâmetros adimensionais do escoamento. O estudo estatı́stico, em conformidade com a análise energética, demonstrou que os números de Reynolds e Weber apresentam um efeito negativo e positivo sobre a área da lamela formada, respectivamente. A segunda etapa da tese prospecta a combinação da mecânica dos fluidos computacional e o método deep learning denominado multilayer perceptron. Através de milhares de simulações bidimensionais da colisão entre gota e aglomerado de partı́culas, objetiva-se construir um banco de dados extenso para análise do efeito do arranjo das partı́culas sobre área superficial do lı́quido e a área molhada das partı́culas.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Engenharia Mecânicapt_BR
dc.sizeorduration115pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA::FENOMENOS DE TRANSPORTEpt_BR
dc.identifier.doihttp://doi.org/10.14393/ufu.te.2020.106pt_BR
dc.orcid.putcode73812424-
dc.crossref.doibatchid54576237-7f66-4f42-90d2-542e1007819d-
Appears in Collections:TESE - Engenharia Mecânica

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