O estudo de escoamento de fluidos não-Newtonianos apresenta-se relevante no campo de bioengenharia, em especial no projeto de dispositivos para condução de sangue, como bypass arterial. Melhorias na redução de dissipação de energia e no dano às células sanguíneas causados por fluxos artificiais podem ser obtidas através do uso de técnicas de simulação e otimização numéricas. Deste modo, este trabalho propõe o estudo do projeto de canais para escoamentos incompressíveis em regime permanente de fluidos não-Newtonianos através do Método de Otimização Topológica baseado no método de densidade. O escoamento é modelado com as equações de Navier-Stokes acopladas com a equação constitutiva de Carreau-Yasuda para a viscosidade dinâmica, para que sejam considerados os efeitos das propriedades não-Newtonianas do sangue. O Método de Otimização Topológica distribue regiões de sólido e fluido, dada uma restrição de volume, dentro de um domínio especificado de modo a obter uma geometria e configuração que minimize a dissipação de energia, tensão de cisalhamento e vorticidade, utilizando a pseudo-densidade do material como variável de projeto. Para aplicar este método a sistemas fluidos, um meio poroso fictício, baseado na equação de Darcy, é introduzido. O modelo de escoamento é implementado em sua forma discreta utilizando o Método de Elementos Finitos através da plataforma OpenSource FEniCS, aplicada para automatizar a solução dos modelos matemáticos baseados em equações diferenciais, e o problema de otimização é resolvido utilizando a biblioteca DOLFIN-adjoint e otimizador IPOpt. Topologias otimizadas de canais para fluxo de sangue, com foco em bypass arterial, são apresentadas para ilustrar o método proposto.

Electrical Impedance Tomography (EIT) is an imaging technique that attempts to reconstruct the conductivity distribution inside an object from electrical currents and potentials applied and measured at its surface. The EIT reconstruction problem is approached as an optimization problem. This optimization problem can be solved using Simulated Annealing (SA), but at a high computational cost. To reduce the computational load, it is possible to use an incomplete evaluation of the objective function. Two objective functions are analyzed and compared: Euclidian distance and least square minimization. The Euclidian distance minimization showed to present an outside-in behavior, determining the impedance of the external elements first, similar to a layer striping algorithm. It also presents the impact of using GPU for parallelizing matrixvector multiplication. Results with experimental data are presented.

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