LOGIN / Acesse o sistema

Esqueceu sua senha? Redefina aqui.

Ainda não possui uma conta? Cadastre-se aqui!

REDEFINIR SENHA

Insira o endereço de email associado à sua conta que enviaremos um link de redefinição de senha para você.

Ainda não possui uma conta? Cadastre-se aqui!

Este conteúdo é exclusivo para membros ABCM

Inscreva-se e faça parte da comunidade

CADASTRE-SE

Tem uma conta?

Torne-se um membros ABCM

Veja algumas vantagens em se manter como nosso Associado:

Acesso regular ao JBSMSE
Boletim de notícias ABCM
Acesso livre aos Anais de Eventos
Possibilidade de concorrer às Bolsas de Iniciação Científica da ABCM.
Descontos nos eventos promovidos pela ABCM e pelas entidades com as quais mmantém acordo de cooperação.
Estudantes de gradução serão isentos no primeiro ano de afiliação.
10% de desconto para o Associado que pagar anuidade anntes de completar os 12 meses da última anuidade paga.
Desconto na compra dos livros da ABCM, entre eles: "Engenharia de Dutos" e "Escoamento Multifásico".
CADASTRE-SE SEGUIR PARA O VIDEO >

Tem uma conta?

Eventos Anais de eventos

Anais de eventos

COBEM 2019

25th International Congress of Mechanical Engineering

APPLICATION OF THE ADAPTATIVE HAMILTONIAN MONTE CARLO (AHMC) FOR FASTER CONVERGENCE IN THE ESTIMATION OF THERMAL PROPERTIES IN HOMOGENEOUS THIN PLATES

Submission Author: Maicon de Paiva Torres , RJ
Co-Authors: Maicon de Paiva Torres, Géssica Ramos da Silva, Diego Knupp, Leonardo Stutz, Antônio Silva Neto
Presenter: Maicon de Paiva Torres

doi://10.26678/ABCM.COBEM2019.COB2019-1918

 

Abstract

In this work, an adaptative version of the Markov Chain Monte Carlo method (MCMC) known as Hamiltonian Monte Carlo (HMC) is proposed to estimate the thermophysical properties of a thin plate made of a homogeneous material. The direct problem is based on the experimental setup for temperature nonintrusive measurements in which the plate stands vertically whilst one surface is partially heated by an electric resistance and the other surface loses energy to the vicinity by radiation and natural convection. With regard to parameter space exploration, HMC stands in front of conventional random walk MCMC, such as Metropolis-Hastings algorithm, due to its deterministic explorative nature based on the gradient of the posterior distribution probability density, being more consistent and efficient. In order to enhance the Markov chains convergency for the inverse problem solution, an Adaptative Hamiltonian Monte Carlo (AHMC) version was implemented. On account of this adaptation, it is possible to control the acceptance rate to a desirable level and achieve more stable solutions.

Keywords

heat conduction, Lumped formulation, Thermophysical properties estimation, Adaptative Hamiltonian Monte Carlo (AHMC)

 

DOWNLOAD PDF

 

‹ voltar para anais de eventos ABCM