Comparación y selección de modelos de dinámica de fluidos computacional (CFD) para experimentos de fluidización de arena en aire por métodos bayesianos

El CFD es una de las ramas de la ciencia más prometedoras en la actualidad, permitiendo avances en la academia y la industria que acercan la posibilidad de representar computacionalmente cualquier situación real que se desee. Sin embargo, la posibilidad de escoger diferentes tipos de modelos para ig...

Full description

Autores:
Peña Trujillo, Roberto
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/39711
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/39711
Palabra clave:
Dinámica de fluidos computacional
Fluidización
Ingeniería
Rights
openAccess
License
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Description
Summary:El CFD es una de las ramas de la ciencia más prometedoras en la actualidad, permitiendo avances en la academia y la industria que acercan la posibilidad de representar computacionalmente cualquier situación real que se desee. Sin embargo, la posibilidad de escoger diferentes tipos de modelos para iguales situaciones genera dificultades y es importante tener la capacidad de escoger un modelo sobre otro. Lastimosamente, en la actualidad los medios cuantitativos para resolver este problema son limitados, ya que la mayoría de usuarios basa su elección en una investigación teórica previa. En este proyecto se toma una situación de fluidización que fue representada en CFD por medio de dos modelos distintos, a los cuales se les compara su cercanía a datos reales por medio de una aproximación al estimador de probabilidad Bayesiano y se analiza cómo esta preferencia puede cambiar a medida que se alteran las condiciones de operación y simulación de los modelos y la situación real. Los resultados arrojan que no es posible seleccionar un modelo "perfecto" para cualquier condición ya que, a diferentes condiciones, un modelo presenta preferencia sobre el otro, lo que muestra que los modelos no capturan los mismos comportamientos del modelo físico a diferentes condiciones de operación