Aplicação do método de otimização algoritmo de colisão de partículas na estimativa de parâmetros em corpos hídricos

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorTelles, Wagner Rambaldi-
Autor(es): dc.contributorMarques, Maria Danielle Rodrigues-
Autor(es): dc.contributorPereira, Thiago Jordem-
Autor(es): dc.creatorDias, Rennan Mendes de Moraes dos Santos-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T18:09:11Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T18:09:11Z-
Data de envio: dc.date.issued2019-10-09-
Data de envio: dc.date.issued2019-10-09-
Data de envio: dc.date.issued2019-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://app.uff.br/riuff/handle/1/11629-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/764633-
Descrição: dc.descriptionNo presente trabalho propõe-se uma metodologia baseada em problemas inversos para estimar o coeficiente de dispersão longitudinal e a velocidade de escoamento em rios que apresentem geometria complexa. Mais especificamente, neste trabalho formulou-se o problema inverso como um problema de otimização de uma função objetivo, dada pela diferença entre os valores experimentais de concentrações ao longo do tempo e os respectivos resultados analíticos, partindo do pressuposto que os dados experimentais a serem utilizados já foram obtidos. Neste contexto, implementou-se o método de otimização estocástico Algoritmo de Colisão de Partículas e analisou-se a sua eficiência para este tipo de problemática. A escolha desta abordagem é justificada pelo aparecimento da modelagem matemática como uma alternativa mais viável logística e financeiramente no auxílio à tomada de decisões diante de problemas reais-
Descrição: dc.descriptionThis paper proposes a methodology based on inverse problems to estimate the longitudinal dispersion coefficient and the flow velocity in rivers that present complex geometry. More specifically, in this work the inverse problem was formulated as a problem of optimization of an objective function, given by the difference between the experimental values of concentrations over time and the respective analytical results, assuming that the experimental data to be used have been already obtained. In this context, we implemented the stochastic optimization method of Particle Collision Algorithm and analyzed its efficiency for this kind of problem. That approach choice’s is justified by the emergence of mathematical modeling as a more viable logistical and financial alternative to aid decision making in the face of real problems-
Descrição: dc.description65 f.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectCorpos hídricos-
Palavras-chave: dc.subjectTransporte de poluentes-
Palavras-chave: dc.subjectProblemas inversos-
Palavras-chave: dc.subjectMétodos de otimização-
Palavras-chave: dc.subjectAlgoritmo de colisão de partículas-
Palavras-chave: dc.subjectTransporte de poluentes-
Palavras-chave: dc.subjectWater bodies-
Palavras-chave: dc.subjectTransport of pollutants-
Palavras-chave: dc.subjectInverse problems-
Palavras-chave: dc.subjectOptimization methods-
Palavras-chave: dc.subjectParticle collision algorithm-
Título: dc.titleAplicação do método de otimização algoritmo de colisão de partículas na estimativa de parâmetros em corpos hídricos-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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