Avaliação de Incerteza de Simulações de Autômatos Celulares Probabilísticos na Evolução da Microestrutura

O método de autômato celular probabilístico (PCA) é destacado por seu algoritmo numérico relativamente simples e baixo custo computacional na simulação da evolução microestrutural. Neste método, regras de mudança de estado probabilístico são implementadas para calcular a evolução dos estados das células em cada passo de tempo. A natureza estocástica deste método de simulação leva a resultados de simulação não repetíveis, introduzindo incerteza inerente. Neste estudo, a incerteza e a dispersão nas simulações de PCA da evolução microestrutural foram investigadas. Assim, as transformações probabilísticas dos estados das células foram cuidadosamente consideradas em cada passo de tempo, e funções de distribuição de probabilidade discreta (dPDF) foram introduzidas para analisar a distribuição de frequência dos resultados da simulação. Para avaliar o desempenho das dPDFs propostas, modelos de autômatos celulares foram desenvolvidos com vários números de células e distribuição de probabilidades de transformação. Múltiplas iterações dessas simulações foram realizadas, e a validade das funções de distribuição apresentadas foi avaliada através de análise estatística dos resultados das simulações. Comparações entre os resultados da simulação de PCA e as funções de distribuição demonstram consistência, enfatizando a capacidade preditiva dos modelos propostos. Além disso, os efeitos dos parâmetros de modelagem na incerteza dos resultados da simulação em modelagem PCA bidimensional e tridimensional foram estudados, introduzindo o coeficiente de variação como medida de dispersão. Os resultados indicam que o aumento do número de células de contorno, resolução celular e tamanho do modelo reduz a incerteza, aprimorando a repetibilidade dos resultados da simulação de PCA.