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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: INTERLIGANDO APRENDIZADO DE MÁQUINA E SIMULAÇÃO EM MESOESCALA PARA ESTUDAR O ESCOAMENTO EM SUSPENSÕES SEMI-DENSAS E DENSAS Autor: ERIKA IMADA BARCELOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MONICA FEIJO NACCACHE - ORIENTADOR
JOAO MANUEL LUIS LOPES MAIA - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 58901
Catalogação: 09/05/2022 Liberação: 09/05/2022 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
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=58901&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=58901&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.58901
Resumo:
Título: INTERLIGANDO APRENDIZADO DE MÁQUINA E SIMULAÇÃO EM MESOESCALA PARA ESTUDAR O ESCOAMENTO EM SUSPENSÕES SEMI-DENSAS E DENSAS Autor: ERIKA IMADA BARCELOS
JOAO MANUEL LUIS LOPES MAIA - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 58901
Catalogação: 09/05/2022 Liberação: 09/05/2022 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
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=58901&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=58901&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.58901
Resumo:
Suspensões correspondem a uma classe de materiais amplamente utilizada em uma grande variedade de aplicações e indústrias. Devido à sua extrema versatilidade, elas têm sido foco de inúmeros estudos nas últimas décadas. Suspensões também são muito flexíveis e podem apresentar diferentes
propriedades reológicas e respostas macroscópicas dependendo da escolha dos
parâmetros usados como entrada no sistema. Mais especificamente, a resposta
reológica de suspensões está intimamente associada ao arranjo microestrutural
das partículas que compõem o meio e a fatores externos, como o quão confinadas elas se encontram e a rigidez das partículas. No presente estudo, o efeito
da rigidez, confinamento e vazão na microestrutura de suspensões altamente
concentradas é avaliado usando Dinâmica Dissipativa de Partículas com Núcleo Modificado. Precedento este estudo principal, foram necessárias outras
duas etapas para garantir um sistema de simulação confiável e representativo, que consistiu, essencialmente, na realização de estudos paramétricos para
compreender e estimar os valores adequados para os parâmetros de interacção
parede-partícula.
O presente trabalho aborda estudos paramétricos realizados para auxiliar
na escolha dos parâmetros de entrada para evitar a penetração de partículas
em um sistema delimitado por paredes. Inicialmente um sistema mais simples,
composto por solvente e paredes é construído e os parâmetros de interação e
densidades de parede foram ajustados. Em seguida as interações são definidas
para suspensões. Neste último caso, vários parâmetros desempenham um
papel na penetração e a maneira tradicional de investigar esses efeitos seria
exaustiva e demorada. Por isso, optamos por usar uma abordagem de Machine
Learning para realizar este estudo. Uma vez ajustados os parâmetros, o
estudo de confinamento pôde ser realizado. O objetivo principal deste estudo
foi entender como a microestrutura de suspensões concentradas é afetada
pela vazão, rigidez das partículas e confinamento. Verificou-se que partículas
muito flexíveis sempre formam um aglomerado gigante independente da razão
de confinamento; a diferença está em quão compactadas são as partículas.
No caso de partículas rígidas, um confinamento mais forte leva à formação
de aglomerados maiores. O estudo final aborda um estudo de aprendizado
de máquina realizado para prever a reologia de suspensões não confinadas.
Com este trabalho foi possível entender e ajustar parâmetros de simulação e
desenvolver um domínio computacional que permite estudar sistematicamente
efeitos do confinamento em suspensões.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |