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Equações Diferenciais Ordinárias (ODEs) de primeira ordem são utilizadas frequentemente em Engenharia Química. Enquanto que a sua integração analítica é muitas vezes, impossível, encontrar uma solução numérica é fazível. Diferentes casos requerem aplicações de diferentes soluções, e por isso, de diversos algoritmos para a solução numérica de ODEs de primeira ordem, que se encontram prontamente aplicáveis. Aquando da utilização destes algoritmos, é um pré-requisito conhecer as suas limitações.Na presente tese, foi colectado um conjunto de métodos numéricos para ODEs de primeira ordem, implementados para MATLAB, i.e. (i) metodologias instaladas no próprio software (ode15s, ode23s, ode23t, ode23, ode45 e ode113); e (ii) outros métodos sem custo disponíveis na internet (euler_forward, euler_modified, euler_backward, heun, opt_rk2, rk4, ab2, adams_pc4, rkf45, rkv56, vs_pc4, ode87 e rock4), são comparados na análise de dois casos de estudo (A e B). A comparação é baseada em critérios de avaliação que tomam em conta a qualidade e os custos computacionais associados. Para o primeiro caso de estudo, A, um sistema linear de ODEs, moderadamente "stiff", com solução analítica conhecida, vários cenários foram estudados à cerca de mudanças aplicadas na metodologia e na condição inicial do caso de estudo). Pode-se concluir que:i) O método rkv56 tem a melhor performance em termos de qualidade, mas associada a um custo computacional relativamente elevado;ii) Fornecer informação adicional sob a forma do Jacobiano não teve impacto na qualidade nem no custo computacional da solução, exceptuando para o método ode23s onde o número de avaliações de funções diminuiu significativamente.iii) Fornecer um valor passo inicial para os métodos de passo adaptativo teve pouca influ˜encia na solução numérica.iv) No caso de metodologias de passo fixo (euler_forward, euler_modified, euler_backward, heun, opt_rk2, rk4, ab2 e adams_pc4) terem de ser aplicadas para e.g. ajustar o tamanho do passo a certas frequ˜encias amostrais, os métodos heun e rk4 são boas escolhas na medida em que podem ser facilmente adaptadas, e produzem resultados muito superiores aos dos métodos euler_forward ou euler_backward.v) De igual modo, no caso dos métodos de passo fixo, os Erros Locais Estimados (LEEs) fornecem um limite superior aos Erros Locais (TLE), mas sendo a ordem de magnitude dos LEEs bastante superior.vi) Para as metodologias de passo adaptativo (ode15s, ode23s, ode23t, ode23, ode45, ode113, rkf45, rkv56, vs_pc4, ode87 e rock4), os LEE não providenciam sempre um limite superior aos TLE, mas a ordem dos LEE é bastante próxima da ordem dos TLE.vii) No caso dos métodos "stiff"(ode15s, ode23s, ode23t e rock4) o custo computacional das soluções não foi inferior que o correspondente para os métodos não-"stiff", confirmando que o caso de estudo A é moderadamente "stiff".viii) Perturbações na condição inicial causam (no presente caso de estudo) erros muito superiores a erros devido à integração numérica. Contudo, a metodologia contribui para a propagação do erro.ix) Certos métodos (rock4, rkv56, rkf45, vs_pc4 e ode87 ) não providenciam a solução em pontos do tempo especificados a priori, sendo necessário usar uma interpolação.