Optimización de la convergencia en la transferencia de calor, mediante el uso de una heurística computacional

RESUMEN El diseño de técnicas y algoritmos eficientes que resuelvan adecuadamente problemas complejos de optimización es uno de los campos dentro de la investigación en el área de la ingeniería, dar una solución adecuada y eficiente a este tipo de problemas cobra cada vez mayor importancia tanto para la industria como para la comunidad científica. Además, que, tanto los requisitos temporales como computacionales son un factor crítico a tener en cuenta cuando se trata de resolver problemas de grandes proporciones cuya solución debe ser aplicable en un supuesto real. En estos casos, el uso de heurísticas y metaheurísticas se presenta como una alternativa de solución viable en un tiempo razonable, por otro lado, la eficiencia de dichos algoritmos heurísticos como los resultados que éstos obtienen, mejoran de manera significativa cuando se aplican estrategias de paralelismo. Este es uno de los contextos en los que se desarrolla esta tesis doctoral. En este trabajo se aborda una propuesta de optimización de la convergencia del tiempo computacional para un problema de dinámica de fluidos mediante la aplicación de la meta heurística de recocido simulado (SA), la cual obtiene factores de relajación que optimiza la convergencia durante la ejecución numérica del problema. Los resultados experimentales muestran que para el problema de transferencia de calor se mejora la convergencia en tiempo computacional hasta un 70%. Una de las aplicaciones que permite este trabajo es encontrar mejores diseños en equipos o edificios aplicados al confort térmico. Acelerar la solución de los problemas de transferencia de calor, permite conocer más rápidamente diferentes configuraciones en fenómenos para la transferencia de calor y elegir la mejor para aplicarla al confort térmico.

ABSTRAC The design of efficient techniques and algorithms that solve complex optimization problems is one of the fields within the research in the area of engineering, to give an adequate and efficient solution to these types of problems is becoming increasingly important for both the industry and the scientific community. In addition to the fact that both the temporal and computational requirements are a critical factor to consider when it comes to solving large-scale problems whose solution must be applicable in a real assumption. In these cases, the use of heuristics and metaheuristics is presented as a viable solution alternative in a reasonable time, on the other hand the efficiency of said heuristic algorithms as the results they require, improve significantly when it comes to parallelism strategies. Which is one of the contexts in which this doctoral thesis is developed. This paper addresses a proposal to optimize the convergence of computational time for a fluid dynamics problem by applying the heuristic simulated annealing (SA) goal, which obtains relaxation factors that optimize convergence during numerical execution of the problem. Experimental results show that convergence in computational time is improved up to 70% for the heat transfer problem. One of the applications that allows this work is to find better designs in equipment or buildings applied to thermal comfort. Accelerate the solution of heat transfer problems, allows to know more quickly different configurations in phenomena for heat transfer and choose, the best one to apply it to thermal comfort