Thermal conductivities estimation in orthotropic materials making use of global optimization algorithms

• Jefferson Vega-Suarez ^[1] ; Edgar García-Morantes ^[1] ; Rodrigo Correa-Cely ^[1]
  1. [1] Universidad Industrial de Santander

     Universidad Industrial de Santander

     Colombia

     
• Localización: DYNA: revista de la Facultad de Minas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín, ISSN 0012-7353, Vol. 85, Nº. 205, 2018, págs. 140-147
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Estimación de conductividades térmicas en materiales ortotrópicos mediante algoritmos de optimización global
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• Resumen
  • español

    Existen situaciones en donde se requiere el conocimiento de propiedades termodinámicas como la conductividad térmica para el presente caso. En algunas de ellas aparece una exigencia adicional, al tener que hacerse la medición a lo largo de los tres ejes espaciales perpendiculares. En el presente artículo, se propone predecir estas tres conductividades térmicas que aparecen en materiales ortotrópicos, mediante la solución de un problema inverso de transferencia de calor. El problema inverso se resolvió mediante el algoritmo Cuckoo, el determinístico de Levenberg-Marquardt, y con el nuevo híbrido entre estos dos. Se encontró que estas tres estrategias producen excelentes resultados al compararse entre ellas. Sin embargo, el algoritmo híbrido resultó ser más eficiente que sus precursores al resolver el presente problema. El algoritmo híbrido consumió en promedio menos tiempo de cómputo en comparación con el algoritmo metaheurístico y amplió el rango de búsqueda en comparación con el determinístico, manteniendo siempre precisión en sus resultados.

  • English

    There are situations where the knowledge of thermodynamic properties such as thermal conductivity for the present case is required. In some of them an additional requirement appears, as the measurement has to be made along the three perpendicular space axes. In the present article, three thermal conductivities that appear in orthotropic materials were predicted by solving an inverse heat transfer problem. This inverse problem was solved using the Cuckoo algorithm, the deterministic Levenberg-Marquardt, and with the new hybrid of these two. It was found that these three strategies produce excellent results when compared to each other. Nevertheless, the hybridalgorithm proved to be more efficient than its precursors in solving the present problem. The hybrid algorithm consumed in average less computing time compared to the metaheuristic algorithm and extended the search range in comparison to the deterministic one, always maintaining precision in its results.