Verificação do método pseudoespectral de Chebyshev com C-N para reconstrução do tensor de condutividade térmica

usando a heurística de evolução diferencial melhorada

Autores

  • José Laércio Doricio Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
  • Milena A. L. Brandão Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
  • Vanda M. Luchesi Universidade Federal de Uberlândia (UFU)

DOI:

https://doi.org/10.5540/03.2025.011.01.0511

Palavras-chave:

Método Espectral, Reconstrução de Parâmetros, Evolução Diferencial Melhorada

Resumo

Este trabalho visa verificar numericamente a reconstrução do tensor de condutividade térmica em um modelo térmico transiente bidimensional com condições de contorno mistas, modelado analiticamente por equações diferenciais parciais resolvidas numericamente usando o método pseudoespectral de Chebyshev (MPC), para discretização das variáveis espaciais, em conjunto com o método de Crank-Nicolson (C-N), para discretização da variável temporal. A reconstrução da função de condutividade térmica é resolvida pelo método da Evolução Diferencial Melhorada em Paralelo (EDM). A EDM é uma variante do algoritmo de otimização Evolução Diferencial, ambos pertencem à classe de algoritmos evolucionários, que são técnicas de otimização baseadas em princípios inspirados no processo de evolução natural. Neste trabalho, EDM é empregado para obter a solução ótima para o tensor de condutividade térmica. Para verificar o código utilizamos o Método das Soluções Manufaturadas.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Referências

J. P. Boyd, Chebyshev and Fourier Spectral Methods, 2nd ed. New York: Dover, 2001.

C. Canuto, M. Y. Hussaini, A. Quarteroni, and T. A. Zang, Spectral Methods: Fundamentals in Single Domains. Springer-Verlag, 2006.

R. Storn and K. Price, “Differential evolution – a simple and efficient heuristic for global optimization over continuous spaces,” Journal of Global Optimization, vol. 11, no. 4, pp. 341–359, 1997.

K. Price, R. M. Storn, and J. A. Lampinen, Differential Evolution: A Practical Approach to Global Optimization. Springer, 2005.

J. Kennedy and R. Eberhart, “Particle swarm optimization,” in Proceedings of ICNN’95 - International Conference on Neural Networks, vol. 4, 1995, pp. 1942–1948.

M. Clerc, Particle Swarm Optimization. ISTE, 2006.

J. Lampinen and I. Zelinka, “Mixed integer-discrete-continuous optimization by differential evolution,” in Proceedings of the 5th International Conference on Soft Computing, 1999, pp. 1–4.

R. Storn, “On the usage of differential evolution for function optimization,” in Proceedings of the 1996 Biennial Conference of the North American Fuzzy Information Processing Society, 1996, pp. 519–523.

Downloads

Publicado

2025-01-20

Edição

Seção

Trabalhos Completos