Year: 2024
Type: dissertation
Abstract: Z makroskopického hlediska znamená hystereze změny skupenství (PCH - z angl. phase change hysteresis), že trajektorie procesu fázové změny (například tuhnutí) nezachycuje teplotně-entalpickou cestu svého inverzního procesu (tání). Přestože je to běžný jev u většiny materiálů pro fázovou změnu (PCMs - z angl. phase change materials), často se přehlíží v počítačových modelech, což vede k rozdílům ve srovnání s experimentálními daty. PCH se stává zvláště problematickou při modelování systémů pro ukládání tepelné energie, kde často dochází k neúplné nebo částečné fázové přeměně. Laboratorní přístupy k charakterizaci PCM, jako je diferenciální skenovací kalorimetrie nebo metoda teplotní historie, umožnují studium pouze malých vzorků PCM a výsledná data se mohou ukázat jako nedostatečná pro predikci tepelné dynamiky větších objemů PCM. V této práci byly zkoumány a implementovány moderní přístupy k modelování PCH ve formě matematického modelu. Pro úplné fázové změny byl použit dvoukřivkový model s dobrou přesností, nicméně jeho základní varianta selhává v situacích, kde je proces přechodu fáze přerušen. Dále byly zkoumány modely curve-track, curve-switch a curve-scale pro částečné fázové změny. Mezi nimi se model curve-scale jeví jako nejpřesnější a v souladu se současným stavem poznání v této oblasti. Na druhou stranu model curve-track vykazuje nejmenší přesnost a je považován za nevhodný pro částečné fázové přeměny. Představený framework pro inverzní identifikaci, založený na řešení inverzních problémů přenosu tepla (IHTPs - z angl. inverse heat transfer problems), se ukázal jako velmi účinný při identifikaci různých vstupních parametrů. Primární důraz byl však kladen na identifikaci křivek efektivní tepelné kapacity a s nimi souvisejících parametrů. Tyto křivky byly parametrizovány pomocí asymetrické gaussovské funkce, která zahrnovala různé měrné tepelné kapacity pro pevnou a kapalnou část a každou křivku rozdělila do dvou gaussovských funkcí oddělených teplotou fázové změny, přičemž byla zavedena šikmost pro každý z těchto segmentů. Práce ukázala, že tato asymetrie vedla k lepší shodě s experimentálními daty. Bylo zjištěno, že metaheuristické optimalizační techniky jsou robustní a přesné při řešení IHTPs, přičemž metoda diferenciální evoluce a její varianty, zejména metoda založená na historii úspěchu adaptivní diferenciální evoluce s lineárním snižováním velikosti populace (LSHADE), prokázaly lepší přesnost ve srovnání s jinými metaheuristikami.
Author: Zálešák, Martin
Language: Czech
Subfield: Mechanical Engineering
Field: Engineering
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7038616355