Estudos e aplicações das técnicas de machine learning na resolução de problemas da mecânica dos fluidos

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dc.contributor.advisor1GOES, Josecley Fialho
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6689337073298410pt_BR
dc.contributor.advisor1ORCIDhttps://orcid.org/0000-0001-9690-444Xpt_BR
dc.creatorSILVEIRA, Carlos Henrique Pinto da
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9489008293139380pt_BR
dc.creator.ORCIDhttps://orcid.org/0009-0008-6875-6636pt_BR
dc.date.accessioned2025-01-30T18:17:02Z
dc.date.available2025-01-30T18:17:02Z
dc.date.issued2024-01-14
dc.description.resumoNos problemas de engenharia, os estudos sobre fluidos fazem parte de diversas áreas como: o escoamento em tubulações, movimento de rios, entre outras aplicações. As equações que regem o comportamento de fluidos no sistema são conhecidas como as equações de Navier-Stokes, resolvendo-as é possível obter campo de velocidade e pressão no escoamento. Essas equações diferenciais parciais possuem limitadas soluções analíticas, devido sua complexidade, fazendo-se necessário o uso de análise numérica, conhecida como Dinâmica dos Fluidos Computacional (CFD do inglês, Computational Fluid Dynamics). A abordagem em CFD em comparação à abordagem experimental é consideravelmente barata, mas ainda possui custo computacional considerável. Com o avanço da inteligência computacional, foi possível utilizar modelos de Aprendizado de Máquina (ML do inglês, Machine learning) em conjunto com métodos CFD para reduzir o custo computacional. Neste sentido, o estudo e aplicação de técnicas que conectem o CFD e ML é desejável para diminuir o custo computacional e, por consequência, proporcionar estudos mais viáveis na área de simulação de fluidos computacionais. Nesse sentido, o presente projeto utilizou um modelo de aprendizado de máquina, por meio da linguagem Python, para resolver o problema Lid Driven Cavity, obtendo êxito na resolução do problema escolhido.pt_BR
dc.identifier.citationSILVEIRA, Carlos Henrique Pinto da. Estudos e aplicações das técnicas de machine learning na resolução de problemas da mecânica dos fluidos. Orientador: Josecley Fialho Góes. 2024. 11 p. Trabalho de Conclusão de Curso – Relatório Técnico (Graduação) – Universidade Federal do Oeste do Pará, Bacharelado Interdisciplinar em Ciência e Tecnologia, 2023. Disponível em:https://repositorio.ufopa.edu.br/handle/123456789/2389pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufopa.edu.br/handle/123456789/2389
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DO OESTE DO PARÁpt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.publisher.departmentINSTITUTO DE ENGENHARIA E GEOCIÊNCIASpt_BR
dc.publisher.initialsUFOPApt_BR
dc.publisher.programNot applicablept_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rightsCC0 1.0 Universal*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/*
dc.sourcePDFpt_BR
dc.subjectMecânica do fluidospt_BR
dc.subjectMachine learningpt_BR
dc.subjectPythonpt_BR
dc.subject.cnpqCIÊNCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
dc.titleEstudos e aplicações das técnicas de machine learning na resolução de problemas da mecânica dos fluidospt_BR
dc.typeTCCpt_BR

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