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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: ASSESSMENT OF REDUCED ORDER MODELS APPLIED TO STEADY-STATE BI-DIMENSIONAL LAMINAR METHANE AIR DIFFUSION FLAME Autor: NICOLE LOPES M DE B JUNQUEIRA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
IGOR BRAGA DE PAULA - ADVISOR
LUIS FERNANDO FIGUEIRA DA SILVA - CO-ADVISOR
LOUISE DA COSTA RAMOS - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 58795
Catalogação: 03/05/2022 Liberação: 03/05/2022 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=58795@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=58795@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.58795
Resumo:
Título: ASSESSMENT OF REDUCED ORDER MODELS APPLIED TO STEADY-STATE BI-DIMENSIONAL LAMINAR METHANE AIR DIFFUSION FLAME Autor: NICOLE LOPES M DE B JUNQUEIRA
LUIS FERNANDO FIGUEIRA DA SILVA - CO-ADVISOR
LOUISE DA COSTA RAMOS - CO-ADVISOR
Nº do Conteudo: 58795
Catalogação: 03/05/2022 Liberação: 03/05/2022 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=58795@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=58795@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.58795
Resumo:
Computational fluid dynamics (CFD) is often applied to the study of
combustion, enabling to optimize the process and control the emission of
pollutants. However, reproducing the behavior observed in engineering systems
has a high computational burden. To overcome this cost, machine learning
techniques, such as reduced order models (ROM), have been applied to several
engineering applications aiming to create models for complex systems with
reduced computational cost. Here, the ROM is created using CFD laminar
non premixed flame simulation data, decomposing it, and then applying a
machine learning algorithm, creating a static ROM. This work analyzes the
effect of five different data pre-processing approaches on the ROM, these being:
(1) the properties treated as an uncoupled system or as a coupled system, (2)
without normalization, (3) with temperature and velocity normalized, (4) all
properties normalized, and (5) the logarithm of the chemical species. For all
ROM constructed are analyzed the energy of the reduction process and the
reconstruction of the flame properties fields. Regarding the reduction energy
analysis, the coupled ROM, except the ROM (4), and the logarithm ROM
converges faster, similarly to the uncoupled temperature ROM, whereas the
uncoupled minor chemical species ROM exhibits a slower convergence, as does
the coupled ROM with all properties normalized. So, the learning is achieved
with a smaller number of modes for the ROM (2), (3) and (5). As for the
reconstruction of the property fields, it is noted that there are regions of
negative mass fraction, which suggest that the ROM methodology does not
preserve the monocity or the boundedness of the properties. The logarithm
approach shows that these problems are overcome and reproduce the original
data.
Descrição | Arquivo |
COMPLETE |