Please use this identifier to cite or link to this item:
https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/42146
ORCID: | http://orcid.org/0009-0000-9817-5738 |
Document type: | Dissertação |
Access type: | Acesso Aberto |
Title: | Advanced Computational Fluid Dynamics in Bloodstain Pattern Analysis: Investigating Non-Newtonian Properties for Forensic Applications |
Alternate title (s): | Dinâmica dos Fluidos Computacional Avançada na Análise de Padrões de Manchas de Sangue: Investigação das Propriedades Não Newtonianas para Aplicações Forenses |
Author: | Vasconcellos, Luiz Gustavo Sousa |
First Advisor: | Silveira Neto, Aristeu da |
First coorientator: | Santos, Daniel Dall'Onder dos |
First member of the Committee: | Vedovotto, João Marcelo |
Second member of the Committee: | Mendes, Paulo R. de Souza |
Third member of the Committee: | Attinger, Daniel Etienne |
Summary: | Visando preencher uma lacuna significativa no entendimento científico, realizamos simulações de gotas de sangue humano e animal em queda livre e seu impacto em superfície sólida, explorando as propriedades não newtonianas do sangue. Os resultados revelaram que modelos constitutivos simples, como o power-law, são inadequados para contextos forenses devido a níveis de viscosidade não físicos em taxas de cisalhamento elevadas ou muito baixas. Comparações entre modelos mostraram variações substanciais na distribuição de viscosidade interna e na forma final das gotas, destacando a importância de modelos precisos para a análise forense. Este trabalho, embora não pioneiro, é um dos poucos no mundo a utilizar Dinâmica dos Fluidos Computacional (CFD) em Análise de Padrões de Manchas de Sangue (BPA), indicando um caminho promissor para a construção de um framework robusto para a interpretação de evidências de sangue. As simulações realizadas com o código MFSim posicionam esta pesquisa na vanguarda da mecânica dos fluidos forense, oferecendo novas ferramentas para a comunidade internacional de analistas de padrões de manchas de sangue e estabelecendo um caminho promissor para futuras investigações científicas. |
Abstract: | Aiming to fill a significant gap in scientific understanding, we conducted simulations of human and animal blood droplets in free fall and their impact on solid surfaces, exploring the non-Newtonian properties of blood. The results revealed that simple constitutive models, such as the power-law model, are inadequate for forensic contexts due to nonphysical viscosity levels at high or very low shear rates. Comparisons between models showed substantial variations in internal viscosity distribution and the final shape of the droplets, highlighting the importance of accurate models for forensic analysis. This work, although not pioneering, is one of the few in the world to use Computational Fluid Dynamics (CFD) in Bloodstain Pattern Analysis (BPA), indicating a promising path towards constructing a robust framework for interpreting blood evidence. The simulations performed with the MFSim code position this research at the forefront of forensic fluid mechanics, offering new tools to the international community of bloodstain pattern analysts and establishing a promising path for future scientific investigations. |
Keywords: | Dinâmica dos Fluidos Computacional Computational Fluid Dynamics Análise de Padrões de Manchas de Sangue Bloodstain Pattern Analysis Fluidos não newtonianos Non-Newtonian Fluids Método VoF VoF Method |
Area (s) of CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA::FENOMENOS DE TRANSPORTE::MECANICA DOS FLUIDOS |
Subject: | Engenharia mecânica |
Language: | eng |
Country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Uberlândia |
Program: | Programa de Pós-graduação em Engenharia Mecânica |
Quote: | VASCONCELLOS, Luiz Gustavo Sousa. Advanced Computational Fluid Dynamics in Bloodstain Pattern Analysis: Investigating Non-Newtonian Properties for Forensic Applications. 2024. 179 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2024.488 |
Document identifier: | http://doi.org/10.14393/ufu.di.2024.488 |
URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/42146 |
Date of defense: | 18-Jul-2024 |
Sustainable Development Goals SDGs: | ODS::ODS 9. Indústria, Inovação e infraestrutura - Construir infraestrutura resiliente, promover a industrialização inclusiva e sustentável, e fomentar a inovação. |
Appears in Collections: | DISSERTAÇÃO - Engenharia Mecânica |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
AdvancedComputationalFluid.pdf | Dissertação | 7.37 MB | Adobe PDF | View/Open |
This item is licensed under a Creative Commons License