Otimização geométrica de cavidades e caminhos de alta condutividade empregando Design Construtal e algoritmos genéticos

Abstract

No presente trabalho propõe-se empregar algoritmos genéticos em associação com o design construtal para a otimização de geometrias em problemas de transferência de calor. O objetivo principal de todos os estudos deste trabalho é minimizar a máxima temperatura que ocorre no domínio computacional. Investigou-se, inicialmente, uma cavidade isotérmica em forma de Y inserida em um sólido retangular com geração de calor uniforme a uma taxa volumétrica constante, onde foi feita uma comparação e validação do algoritmo genético frente à busca exaustiva para poucos graus de liberdade. Após, foi feita uma otimização usando somente algoritmos genéticos considerando todos os quatro graus de liberdade do problema e diferentes valores para suas restrições geométricas. O estudo seguinte foi feito considerando a mesma geometria anteriormente discutida, porém considerou-se as paredes da cavidade Y com uma condição de contorno convectiva. Da mesma forma anterior, foi feita uma validação do algoritmo genético frente à busca exaustiva e na sequência uma otimização de todos os quatro graus de liberdade e diferentes valores do parâmetro convectivo a, empregando somente algoritmos genéticos. No terceiro caso, estudou-se um caminho assimétrico em forma de V de um material de alta condutividade. A geometria tem sua base recebendo um fluxo de calor constante e o remove através das extremidades de dois braços ligados a um sumidouro de calor. Otimizou-se a forma pelo método exaustivo considerando quatro graus de liberdade e uma restrição constante . Após, usou-se algoritmos genéticos para otimizar a geometria considerando os mesmos graus de liberdade e diferentes valores para a restrição de ocupação do material condutivo. Similarmente ao caso da cavidade convectiva em forma de Y, por fim, estudou-se a otimização geométrica de um corpo cilíndrico onde cavidades convectivas retangulares com dois pares de braços são inseridas. Realizaram-se otimizações de até sete graus de liberdade e também se estudou a influência de um parâmetro convectivo e das frações de ocupação das áreas do corpo e braços da cavidade. Deste estudo, concluiu-se que quanto maior o número de cavidades, menores são as máximas temperaturas que ocorrem no domínio. Destaca-se, também, a dependência do parâmetro convectivo, que influenciou na forma da melhor geometria encontrada. Para todos os estudos feitos, os resultados mostraram que a busca por meio de algoritmos genéticos levou a uma redução significativa do número de simulações necessárias para obter a geometria ótima com resultados concordantes aos obtidos com busca exaustiva. Além disso, foi possível estender o estudo para problemas com mais graus de liberdade, restrições e propriedades térmicas. Conclui-se que o melhor design é altamente dependente dos graus de liberdade e restrições, este sendo alcançado de acordo com o princípio construtal da ótima distribuição das imperfeições.

In this work, we propose employing genetic algorithms in association with constructal design for geometry optimization in heat transfer problems. The main objective of all studies is to minimize the maximum temperature that occurs in the computational domain. It was investigated initially an isothermal Y-shaped cavity intruded into a rectangular solid conducting wall with heat generation uniformly at a volumetric rate, where a comparison and validation of genetic algorithm against exhaustive search for few degrees of freedom was made. Then, an optimization is performed by means of genetic algorithms considering all four degrees of freedom of the problem and different values for geometric constraints. The following study has been done considering the same geometry as previously discussed, but it is considered the walls of the Y-cavity with a convective boundary condition. Thus, a dimensionless heat transfer parameter to study (a) was added. Similarly, foregoing study, a genetic algorithm validation was performed comparing to the exhaustive search. After, all four degrees of freedom and different values of a parameter only using genetic algorithms were optimized. In the next investigation, an asymmetric V-shaped pathway of high conductivity material was studied. This geometry receives a constant heat transfer rate in its base and removes it by the end of the two branches that are in touch with the heat sink. The shape was optimized by exhaustive approach considering four degree of freedom and a constraint. After, we used genetic algorithms to optimize the geometry considering the same degrees of freedom and different values for the restriction. Finally, similar to the case of the Y-shaped convective cavity, rectangular convective cavities with two pairs of arms inserted into a cylindrical solid body were optimized. Optimizations of up to seven degrees of freedom were performed and the influence of the convective parameter and of the area fractions of the body and arms of the cavity, were also investigated. From this study, it was concluded that the higher the number of cavities, the lower the maximum temperatures occurring in the domain. Also, the dependence of the convective parameter, influenced in the form of the best geometry, is highlighted. For all studies carried out, the results showed that the search using genetic algorithms led to a significant reduction of the number of simulations required to obtain the optimal geometry. Moreover, it was possible to extend the study where it was considered other degrees of freedom, constraints and thermal properties. We concluded that the best design is highly dependent of degrees of freedom and constraints, and this has been achieved according to the constructal principle of optimal distribution of imperfections.