Matematinio gaisro proceso modelio vertinimas taikant operacijų tyrimo metodus
Skorka, Dainius |
Recenzentas / Rewiewer | |
Recenzentas / Rewiewer | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member | |
Darbo gynimo komisijos pirmininkas / Thesis Defence Board Chairman | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member |
Nagrinėjama problema yra matematinio gaisro modeliavimo kokybės vertinimas taikant du operacijų tyrimo metodus. Tie metodai yra jautrumo analizė ir stochastinis modeliavimas. Darbe taikomi stochastiniu modeliavimu pagrįsti jautrumo analizės metodai. Pagrindinis darbo tikslas – ištirti koreliacijas tarp matematinio gaisro modelio įvesties ir išvesties kintamųjų. Gaisrui modeliuoti taikomas skaičiuojamosios skysčių dinamikos metodas. Susisteminama ir supaprastinama informacija, naudojama matematiškai modeliuojant gaisrus. Ši informacija išreiškiama tokiu pavidalu, kuris tinka taikyti jautrumo analizės ir stochastinio modeliavimo metodus. Apdorojami ir nagrinėjami rezultatai, gauti matematiškai modeliuojant gaisrą stochastinio modeliavimo cikle. Darbo rezultatai leidžia giliau pažvelgti į skaičiuojamosios skysčių dinamikos taikymą prognozuojant gaisrus.
The problem under consideration is the assessment of the quality of mathematical modeling of fire using two methods of operation research. Those methods include sensitivity analysis and stochastic simulation. In the work, methods of sensitivity analysis based on stochastic modeling are applied. The main purpose of the work is to study the correlations between the input and output variables of the mathematical fire model. To model a fire, the method of computational dynamics of liquids is used. Systematizes and simplifies the information used to mathematically model fires. That information shall be expressed in the form appropriate for the use of sensitivity analysis and stochastic modelling techniques. The results obtained by mathematically modeling a fire in the stochastic modeling cycle are processed and studied. The results of the work allow you to take a deeper look at the application of computational fluid dynamics in forecasting fires.