Dissertação
Towards Real-Time Hydrodynamics and Fluid Simulation for Marine Robotics EVALUATED
Esta tese explora a implementação de Redes Neurais Informadas por Física (PINNs) para simular comportamentos hidrodinâmicos de objetos totalmente submersos em fluidos newto- nianos incompressíveis e isotérmicos em ambientes confinados que imitam cenários de túnel de vento. O objetivo principal é testar e validar uma metodologia baseada em PINN capaz de replicar simulações de fluido em tempo real, com foco na simulação de força de arrasto, força de sustentação, vorticidade, fluxo de fluido e distribuições de pressão. Ao comparar os resultados com simulações tradicionais de Dinâmica dos Fluidos Computacional (CFD), esta pesquisa visa avaliar a eficácia das PINNs em regimes de fluxo laminar e turbulento. A pesquisa introduz uma análise qualitativa e quantitativa das forças e fenômenos hidrodinâmicos utilizando objetos geométricos simplificados e formas típicas de robótica subaquática, verificando a generalização em diferentes condições de fluido. Um conjunto de dados específico foi criado para treinar e validar as arquiteturas PINN, com os resultados mostrando concordância qualitativa com as referências de CFD em certos cenários, ao mesmo tempo em que identifica limitações em fluxos de baixo número de Reynolds e no tratamento de condições de fronteira. Além disso, a po- tencial escalabilidade desta metodologia baseada em PINN a torna adequada para integração em simuladores de robótica marinha, proporcionando cálculo de fenômenos hidrodinâmicos em tempo real com requisitos computacionais razoáveis.
novembro 27, 2024, 9:0
Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente
Orientação
ORIENTADOR
Rodrigo Martins de Matos Ventura
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Associado