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Título : Otimização de transferência de calor em meio anisotrópico para PCI utilizando MEC
Autor : Anunciação Júnior, Niécio Costa
Oliveira, Tatiane Santos Leal
Anflor, Carla Tatiana Mota
Assunto:: Otimização
Transferência de calor
Método dos elementos de contorno
Algoritmos genéticos
Placa de circuito impresso
Fecha de publicación : 22-nov-2016
Editorial : Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia - RIPE
Citación : ANUNCIAÇÃO JÚNIOR, Niécio Costa; OLIVEIRA, Tatiane Santos Leal; ANFLOR, Carla Tatiana Mota. Otimização de transferência de calor em meio anisotrópico para PCI utilizando MEC. Revista Interdisciplinar de Pesquisa em Engenharia, Brasília, v. 2, n. 1, 2016. DOI: 10.26512/ripe.v2i1.20730. Disponível em: https://periodicos.unb.br/index.php/ripe/article/view/20730. Acesso em: 4 mar. 2022.
Resumen : O principal objetivo deste trabalho consiste em controlar o fluxo térmico de uma placa de circuito impresso (PCI) de comportamento anisotrópico. O Método dos Elementos de Contorno (MEC) foi empregado para resolver a equação diferencial governante para problemas potenciais. O algoritmo genético (AG) foi utilizado como método de busca da solução ótima. Ao final são apresentados dois exemplos numéricos para demonstrar a viabilidade da metodologia proposta.
Abstract: The main objective this paper relies on controlling the thermal flux of a printed circuit board (PCB) with anisotropic behaviour. The Boundary Element Method (BEM) was used in order to solve the differential governing equation for potential problems. The Genetic Algorithm (GA) was used as method of search for the optimal solution. Finally two numerical examples are presented for demonstrating the feasibility of the proposed methodology.
metadata.dc.description.unidade: Faculdade de Ciências e Tecnologias em Engenharia (FCTE) – Campus UnB Gama
Licença:: (CC BY ND) Este obra está licenciado com uma Licença Creative Commons Atribuição-SemDerivações 4.0 Internacional. Fonte: https://periodicos.unb.br/index.php/ripe/article/view/20730. Acesso em: 4 mar. 2022.
DOI: https://doi.org/10.26512/ripe.v2i1.20730
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