O que é o método de otimização numérica sem modelo?

O método de otimização numérica é o método sem modelo que usa otimização não linear de mínimos quadrados. Ele foi criado pela equipe Kinetics Neo na NETZSCH e implementado somente no software Kinetics Neo.

O método numérico busca as funções ideais Ea(alpha) e logA(alpha) para obter o melhor ajuste para a conversão (T,t). O método numérico baseia-se nos resultados do método analítico de Friedman . Os resultados do método de Friedman (curvas E(α) e A(α)) são otimizados numericamente para obter o melhor ajuste entre as curvas experimentais e simuladas. O cálculo de LogA é feito para a reação de primeira ordem f(alpha)=1-alpha.

A função para otimização é a soma dos quadrados dos desvios entre o valor medido Conversion_experimental(T,t) e o valor simulado Conversion_simulated(T,t). Essa soma é calculada em todas as curvas e em todos os pontos de cada curva.

Nosso método numérico busca numericamente os valores Ea(alpha) e LogA(alpha) que minimizam a função de otimização. Internamente, cada ponto das curvas E(α) e A(α) está sujeito a pequenas alterações e, para cada alteração, a soma dos quadrados dos resíduos é verificada: está melhor ou pior do que antes. Se for melhor, o novo ponto em E(α) ou A(α) é salvo. As iterações são repetidas até que não ocorra nenhuma melhoria numérica.