Development of an accelerated Monte Carlo ray tracing based radiation heat transfer solver
2017
0 views
0 downloads
Advisor: Yrd. Doç. Dr. Altuğ Melik Başol
Abstract (TR)
Monte Carlo ışın izleme (MCIİ), radyasyon transfer denkleminin (RTD) çözümü için yarı analitik bir stokastik yöntemdir. Bununla birlikte, yüksek hesaplama maliyeti geniş kullanımını engeller. Bu çalışmada, hızlandırılmış MCIİ tabanlı radyasyon ısı transferi çözücüsü geliştirildi ve katılımcı ve katılmayan ortamdaki karmaşık geometrileri eş zamanlı olarak 3B görselleştirme yeteneği ile işleme yeteneğine sahip oldu. Grafik işlemcilerin kullanılması, modern üst düzey CPU'lara kıyasla 40 kat hızlı sonuç verdi ve verimli veri yapıları kullanılarak ilave bir 10 kat hız kazandı. RTD, enerji denklemiyle, çözücü önceden tanımlanmış kritik bölgelere çok hassas davranırken diğer bölgeler de vasat bir doğrulukla çözülecektir. Denklemlerin eşleştirilmesinde bu uyarlanabilir tekniği kullanarak, hesaplamalardaki hata standart MCIİ yöntemine kıyasla 5 kat düşmüştür. Önerilen yöntem, standart MCIİ'ye kıyasla 1.5 kat fazla bellek gerektirir ve hesaplama süresi açısından herhangi bir ceza yoktur.
Author
Dr. Faızan Pervez Sıddıquı
Institution
How to Cite
Faızan Pervez Sıddıquı (Yüksek Lisans Tezi). Development of an accelerated Monte Carlo ray tracing based radiation heat transfer solver, 2017, Özyegin University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Özyegin University
- Robust whole-body control for legged robots(2022)
- An application for a particleboard plant: Web-based decision support system for quality prediction and digital transformation(2022)
- Performance evaluation and experimental verification of vehicular visible light communication(2022)
- Determinants of liquidity adequacy ratio: An empirical study on Turkish banks(2022)
- Experimental impact analysis of the refrigerator cable design on disturbance power test(2022)
- A performance based assesment of biological self-healing cement-based mortar(2022)
