Factor de fricción del flujo aproximado: estimación de la precisión utilizando muestreo cuasi-aleatorio de Sobol
Autores: Praks, Pavel; Brki, Dejan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Factor de fricción del flujo aproximado: estimación de la precisión utilizando muestreo cuasi-aleatorio de Sobol
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Análisis matemático
Palabras clave
Factor de fricción
Ecuación de Colebrook
Aproximaciones
Práctica de ingeniería
Puntos de prueba
Secuencias de Sobol
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 42
Citaciones: Sin citaciones
El factor de fricción desconocido de la ecuación implícita de Colebrook no puede expresarse explícitamente de manera analítica, por lo que para simplificar el cálculo, en su lugar se pueden utilizar muchas aproximaciones explícitas. La precisión de tales aproximaciones debe evaluarse solo en todo el dominio de interés en la práctica de la ingeniería donde el número de puntos de prueba se puede elegir de muchas maneras diferentes, utilizando patrones uniformes, cuasi-uniformes, aleatorios y cuasi-aleatorios. Para evitar seleccionar puntos con errores no detectados, se debe elegir un número mínimo suficiente de dichos puntos, y deben distribuirse utilizando patrones adecuados. Un patrón correctamente elegido puede minimizar el número requerido de puntos de prueba que son suficientes para detectar los máximos del error. Se evalúa la capacidad de la distribución de puntos de prueba cuasi-aleatorios de Sobol frente a aleatorios para capturar el error relativo máximo utilizando un número suficientemente pequeño de muestras. Los puntos de prueba de Sobol que están distribuidos de forma cuasi-aleatoria pueden cubrir el dominio de interés de manera más uniforme, evitando grandes brechas. Las secuencias de Sobol son cuasi-aleatorias y siempre son las mismas, lo que permite la repetición exacta de resultados científicos.
Descripción
El factor de fricción desconocido de la ecuación implícita de Colebrook no puede expresarse explícitamente de manera analítica, por lo que para simplificar el cálculo, en su lugar se pueden utilizar muchas aproximaciones explícitas. La precisión de tales aproximaciones debe evaluarse solo en todo el dominio de interés en la práctica de la ingeniería donde el número de puntos de prueba se puede elegir de muchas maneras diferentes, utilizando patrones uniformes, cuasi-uniformes, aleatorios y cuasi-aleatorios. Para evitar seleccionar puntos con errores no detectados, se debe elegir un número mínimo suficiente de dichos puntos, y deben distribuirse utilizando patrones adecuados. Un patrón correctamente elegido puede minimizar el número requerido de puntos de prueba que son suficientes para detectar los máximos del error. Se evalúa la capacidad de la distribución de puntos de prueba cuasi-aleatorios de Sobol frente a aleatorios para capturar el error relativo máximo utilizando un número suficientemente pequeño de muestras. Los puntos de prueba de Sobol que están distribuidos de forma cuasi-aleatoria pueden cubrir el dominio de interés de manera más uniforme, evitando grandes brechas. Las secuencias de Sobol son cuasi-aleatorias y siempre son las mismas, lo que permite la repetición exacta de resultados científicos.