Inverse analysis for the determination of heat transfer coefficient
Notice bibliographique
Résumé
The parallel hot wire technique is considered an effective and accurate means of experimental measurement of thermal conductivity. However, the assumptions of infinite medium and ideal infinitely thin and long heat source lead to some restrictions in the applicability of this technique. To make an effective experiment design, a numerical analysis should be carried out a priori, which requires a precise specification of the heating source strength and the heat transfer coefficient on the external surface. In this work, a more accurate physical and mathematical modeling of an experimental setup based on the parallel hot wire method is considered to estimate the two above-mentioned parameters from noisy temperature histories measured inside the material. Based on a sensitivity analysis, the heating source strength is estimated first using early time measurements. With such estimated value, determination of the heat transfer coefficient using temperatures measured at later times is then considered. The Levenberg–Marquardt (LM) method is successfully applied using a single experiment for the inverse solution of the two present parameter estimation problems. Estimates of this gradient-based deterministic method are validated with a stochastic method (Kalman filter). The effects of the measurement location, the heating duration, the measurement time step, and the LM parameter on the estimates and their associated confidence bounds are investigated. Used in the traditional fitting procedure of the parallel hot wire technique, the estimated heating source power provides a reasonable agreement between fitted and exact values of the thermal conductivity and the thermal diffusivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».