\(\checkmark\) Modelo de Lewis (\(k\)):


No modelo de Lewis deseja-se estimar a constante de secagem \(k\) ([1/h]) via formulação e resolução de um problema inverso, conforme descrito na seção Modelagem Matemática. Este modelo é dado como segue:

\[\begin{gathered} MR=\frac{X-X_e}{X_{\circ}-X_{e}}=\exp(-kt) \end{gathered}\]

em que \(MR\) é a taxa de umidade - Moisture Ratio (gsólido seco/gsólido úmido), \(t\) é o tempo de secagem ([h]). \(X\), \(X_e\) e \(X_{\circ}\) representam o teor de umidade, a qualquer instante de tempo, a umidade de equilíbrio e a umidade inicial, respectivamente.

Para resolver este problema de otimização considera-se o algoritmo de Evolução Diferencial. Assim, o usuário deve definir os parâmetros necessários para a execução desta técnica, bem como o conjunto de pontos experimentais. Estes devem ser informados via upload de um arquivo txt contendo duas colunas, a saber, a primeira com as informações referentes ao tempo do experimento e a segunda com informações sobre a taxa de umidade. Assim, este arquivo é organizado de forma que cada par (\(x_{exp}\),\(y_{exp}\)) deve ser, obrigatoriamente, listado por linha, sendo cada par separado por vírgula (o número de pontos experimentais \(m\) é automaticamente calculado). Em resumo, este arquivo de ver organizado como: \(x_{1}\),\(y_{1}\) (primeira linha), \(x_{2}\),\(y_{2}\) (segunda linha), \(x_{3}\),\(y_{3}\) (terceira linha), ..., \(x_{m}\),\(y_{m}\) (última linha).


Pontos Experimentais






Parâmetros do Algoritmo de Otimização


Limite Inferior (\(XV_{min}\)) para o parâmetro \(k\):


Limite Superior (\(XV_{max}\)) para o parâmetro \(k\):


Tamanho da População (\(NP\)):


Taxa de Perturbação (\(F\)):


Probabilidade de Cruzamento (\(CR\)):


Número Máximo de Gerações (\(N_{gen}\)):


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Modelagem Matemática
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