Transfer function estimation with SMC method for combined heat transfer: insensitivity to detail refinement of complex geometries
Résumé
The optimization of heat transfers in engineering systems such as heat exchangers requires the analysis of the influence of heat sources on the temperature at different positions of interest in the system under study. In order to solve the coupled heat transfers in these systems, their complex couplings and 3D geometries must be taken into account with great accuracy. Recent developments in probabilistic formulations in the context of coupled heat transfers (linear conduction-radiation-convection) have opened a new way to solve such problems with Monte Carlo (MC) algorithms, using numerical computations libraries from image synthesis to handle complex geometries. To estimate the temperature at a probe position of interest, random paths are generated from the probe position and propagate through the geometry until a known temperature is reached. From a single MC calculation to sample the path statistics, the Symbolic Monte Carlo (SMC) method is used to express the probe temperature as a linear function of the sources. This function can then be used to estimate the probe temperature for any source value, this avoids the need to repeat Monte Carlo simulations for each change in source value, greatly reducing the computational time. This approach is applied to the case of an open cavity porous medium and the insensitivity of the computation time to the complexity and refinement of the geometry is demonstrated.
At the CHT-21 international conference in August 2021 on advances in numerical heat transfer, this work was presented orally and is the subject of this video. Following this presentation, this research work has been published in the conference proceedings (https://hal-mines-albi.archives-ouvertes.fr/hal-03374353)
L’optimisation des transferts thermiques dans les systèmes d’ingénieurs tels que les échangeurs de chaleur nécessite l’analyse de l’influence des sources de chaleur sur la température à différentes positions d’intérêt dans le système étudié. Afin de résoudre les transferts de chaleurs couplés dans ces systèmes, leurs couplages et géométries 3D complexes doivent être prise en compte avec une grande précision. Les développements récents des formulations probabilistes dans le contexte des transferts de chaleur couplés (conduction-radiation-convection linéaires) ont ouvert une nouvelle voie pour résoudre de tels problèmes avec des algorithmes de Monte Carlo (MC), en utilisant des librairies de calculs numériques issues de la synthèse d’image pour traiter des géométries complexes. Pour estimer la température en une position d’intérêt de la sonde, des chemins aléatoires sont générés à partir de la position sonde et se propagent dans la géométrie jusqu’à ce qu’une température connue soit atteinte. À partir d’un unique calcul MC pour échantillonner les statistiques de chemins, la méthode de Monte Carlo Symbolique (SMC) est utilisée pour exprimer la température de la sonde comme une fonction linéaire des sources. Cette fonction peut ensuite être utilisée pour estimer la température de la sonde pour n’importe quelle valeur de source, ceci évite le fait de devoir répéter les simulations de Monte-Carlo pour chaque changement de valeur de source, réduisant considérablement le temps de calcul. Cette approche est appliquée au cas d’un milieu poreux à cavité ouverte et l’insensibilité du temps de calcul à la complexité et au raffinement de la géométrie est démontrée.
Lors de la conférence internationale CHT-21, en août 2021, portant sur les avancées dans le domaine du calcul numérique des transferts de chaleur, ces travaux ont été présentés à l'oral et font l'objet de cette vidéo. Suite à cette présentation, ces travaux de recherche ont été publiés dans les proceedings de la conférence (https://hal-mines-albi.archives-ouvertes.fr/hal-03374353)
