Magisterarbeit, 2009
44 Seiten
This thesis presents an inverse estimation method for determining heat flux and temperature distribution within a 3D finite domain. The research utilizes the Kalman filtering technique and its adaptive state estimation variant to address the challenges inherent in inverse problems.
The research focuses on inverse problems, heat flux, temperature distribution, 3D finite domain, Kalman filtering, adaptive state estimation, finite difference methods, sensitivity analysis.
It is a problem where the internal heat flux or temperature distribution must be estimated from measurements taken on accessible surfaces, because direct measurement is impossible.
The ASE incorporates semi-Markovian concepts into Bayesian estimation, using a bank of parallel Kalman filters to adaptively estimate input and state changes.
The study tested sinusoidal input flux, step changes, and combinations of rectangular and linearly changing fluxes to prove the algorithm's robustness.
The number and location of sensors (close or far from the heat source) significantly affect the accuracy and economic feasibility of the inverse estimation.
It is a process to determine the optimal mesh size for finite difference calculations to ensure results are accurate within tolerable error limits while remaining computationally efficient.
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