Modelagem numérica da equação de condução de calor unidimensional e bidimensional em regimes permanente e transiente com o método SPH e otimização de hiperparâmetros via aprendizado de máquina

Sumário

1. Lista de Abreviaturas e Siglas11
2. Lista de Símbolos13
3. 1. Introdução17
4. 2. Revisão Bibliográfica25
5. 2.1 Métodos Numéricos para Resolução de Equações Diferenciais Parciais25
6. 2.2 Referencial Teórico sobre Aprendizado de Máquina34
7. 3. Smoothed Particle Hydrodynamics37
8. 3.4 Aproximação por Partículas43
9. 3.5 Integração Temporal60
10. 3.7 Equação de Condução de Calor65
11. 4. Métodos de Resíduos Ponderados75
12. 4.3 Relação entre o SPH e o MCP82
13. 5. Aprendizado de Máquina para Ajuste de Hiperparâmetros93
14. 5.2 Modelos Baseados em Redes Neurais98
15. 5.3 Random Forest e XGBoost103
16. 5.4 Comparação Entre os Modelos Utilizados110
17. 6. Resultados115
18. 6.4 Resultados para Regime Transiente 2D-RT2D167
19. 6.6 Análise Comparativa Quantitativa Global251
20. 6.7 Demonstração do Pipeline Automatizado End-to-End258
21. 6.8 Aplicação à Simulação Térmica de Edificações Passivas260
22. 7. Conclusão269
23. 7.2 Trabalhos Futuros276
24. Referências281

Sobre a autoria

Lílian Dobrowolski de Carvalho Augusto

Doutora em Métodos Numéricos em Engenharia · Universidade Federal do Paraná (UFPR)

Lílian Dobrowolski de Carvalho Augusto é doutora em Métodos Numéricos em Engenharia pela Universidade Federal do Paraná (UFPR). Sua atuação concentra-se nas áreas de métodos numéricos, transferência de calor, Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) e Aprendizado de Máquina. Possui experiência no desenvolvimento de modelos computacionais e na aplicação de técnicas avançadas para a solução de problemas de engenharia, com ênfase em simulação numérica e otimização baseada em inteligência artificial.

Como citar esta obra

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AUGUSTO, Lílian Dobrowolski de Carvalho. Modelagem numérica da equação de condução de calor unidimensional e bidimensional em regimes permanente e transiente com o método SPH e otimização de hiperparâmetros via aprendizado de máquina. Araucária: Editora Sorian, 2026. 288 p. ISBN 978-65-5453-889-3.