Navegando pelo futuro das turbomáquinas: Inovação guiada por dados, simulação e IA
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As turbomáquinas representam um dos campos mais desafiadores e sofisticados da engenharia moderna. Seu desenvolvimento exige a operação em condições extremas de temperatura, pressão e velocidade, o que impõe requisitos rigorosos aos materiais, ao projeto mecânico e à confiabilidade operacional.
Atualmente, motores a jato e outras turbinas operam em temperaturas superiores a 1.500 °C e sob níveis de pressão severos, em regimes que ultrapassam os limites convencionais da maioria dos materiais. Ainda assim, esses sistemas precisam manter elevada eficiência, integridade estrutural e baixo peso, especialmente em aplicações aeronáuticas. Nesse contexto, o avanço das turbomáquinas depende diretamente da capacidade de compreender, prever e controlar o comportamento de seus componentes e fenômenos de operação por meio de ensaios experimentais, simulações rigorosas e da construção contínua de conhecimento ao longo do tempo.
Diversas disciplinas da engenharia precisam trabalhar juntas para criar uma turbina a gás
Em outras palavras, a inteligência artificial precisa de bons dados de entrada. A diferença é que a IA moderna consegue processar mais dados, aprender mais rapidamente com eles e aplicar essas lições em uma escala sem precedentes, moldando o futuro das turbomáquinas de maneiras que estamos apenas começando a compreender.
Os obstáculos que os fabricantes de equipamentos originais (OEMs) enfrentam em um mundo em constante mudança.
O futuro das turbomáquinas depende do equilíbrio entre múltiplos desafios de engenharia; todos devem ser otimizados simultaneamente
Os fabricantes e fornecedores de turbomáquinas de hoje enfrentam um desafio ambicioso: projetar e produzir motores mais flexíveis, mais potentes, maiores, com lançamento mais rápido, mais sustentáveis, mais silenciosos, mais leves e com refrigeração otimizada. Otimizar um atributo muitas vezes significa fazer concessões em outro, exigindo ferramentas sofisticadas e conhecimento especializado para alcançar o equilíbrio perfeito. Esse equilíbrio definirá o futuro do desenvolvimento de turbomáquinas.
Além disso, fluxos de trabalho desconectados entre o projeto e a manufatura criam um problema. Eles interrompem a cadeia de conhecimento que deveria fluir do projeto para a produção. Quando uma equipe de projeto em um local usa ferramentas e padrões de dados diferentes da equipe de manufatura em outro, informações sobre desempenho se perdem na tradução. Isso pode levar a ineficiências, retrabalho e atrasos dispendiosos, incluindo atrasos no lançamento de projetos, devido à falta de um fluxo contínuo de informações.
Tempo de inatividade não planejado pode resultar em altos custos para todos os envolvidos. Estimar com precisão o desempenho térmico detalhado de subsistemas, especialmente de componentes críticos como pás e palhetas de turbina refrigeradas, exige o gerenciamento de uma complexa convergência de CAD, aerodinâmica, integridade mecânica e aeromecânica. Cada uma dessas disciplinas traz seus próprios desafios, melhores práticas e a necessidade de ultrapassar os limites por meio de pesquisa para criar o melhor motor possível.
Plano da Siemens para inovação acelerada e o futuro das turbomáquinas
Na Siemens, considera-se que a superação desses desafios reside em uma abordagem holística que integra tecnologia de ponta a fluxos de trabalho inteligentes. A resposta proposta é a engenharia de desempenho integrada e impulsionada por IA, uma convergência robusta capaz de acelerar drasticamente os ciclos de inovação, ao mesmo tempo que preserva a experiência acumulada ao longo da história da engenharia. O chamado fio digital é frequentemente apontado como a pedra angular do futuro da engenharia de turbomáquinas.
O futuro das turbomáquinas depende de uma integração digital contínua, desde a concepção até a fabricação
A informação integrada ao longo de todo o ciclo de vida do produto, desde a concepção até a fabricação, significa conectar a cadeia CAE-CAD-CAM, reduzindo drasticamente os ciclos de produção e fomentando um ambiente verdadeiramente colaborativo. Mas, fundamentalmente, significa criar uma única fonte de verdade para todos os dados relevantes: a intenção do projeto, os resultados da simulação, as tolerâncias de fabricação, as variações da produção e, em última instância, o desempenho no mundo real.
Adota-se uma abordagem abrangente na qual diversas disciplinas da engenharia convergem — aerodinâmica, estruturas, termodinâmica, acústica e ciência dos materiais —, permitindo melhorias holísticas. Garante-se que cada decisão de projeto seja tomada com uma compreensão completa de seu impacto em todos os domínios. Ao se ajustar a geometria de uma pá, é necessário compreender imediatamente não apenas os benefícios aerodinâmicos, mas também as implicações estruturais, as consequências térmicas e a viabilidade de fabricação. Para isso, exige-se que todos os dados relevantes estejam atualizados, precisos e imediatamente disponíveis.
Simulações de interação de turbinas a combustão
Acabou a era das ferramentas isoladas e dos fluxos de trabalho fragmentados. Esse ambiente harmonizado conecta as ferramentas, permitindo a automação e a exploração de análises em grande escala. Quando as ferramentas estão desconectadas, os dados são traduzidos e reinseridos várias vezes, introduzindo erros e reduzindo a fidelidade das informações que fluem pelo sistema. Ferramentas unificadas preservam a integridade dos dados.
Eficácia do resfriamento por película usando simulações de grandes vórtices
Capacitam-se engenheiros com simulações rápidas e precisas, democratizando recursos avançados de simulação que conduzem a insights de engenharia acelerados e ao desenvolvimento contínuo de peças e montagens. A velocidade é importante, mas a precisão é o que realmente importa. Uma simulação rápida baseada em dados de entrada de baixa qualidade pode induzir a interpretações equivocadas. Por isso, busca-se garantir que as simulações executadas sejam rápidas e confiáveis, fundamentadas em modelos validados e em dados de entrada de alta qualidade.
Ao combinar testes virtuais e físicos, constroem-se evidências robustas de conformidade. As simulações complementam os testes, mas não os substituem. Os dados obtidos em testes físicos validam as simulações, enquanto simulações validadas permitem explorar projetos que, de outra forma, exigiriam ensaios físicos. Dessa forma, estabelece-se um ciclo virtuoso de modelos progressivamente mais precisos e decisões cada vez mais confiáveis.
Simulações de colisões com pássaros treinadas por IA de Física e uma plataforma de testes para certificação e verificação de motores
Por meio do Siemens Xcelerator, a manufatura é transformada com um fio digital baseado em IA que cria uma conexão completa de ponta a ponta entre domínios, do projeto à fabricação. Isso abrange o projeto CAD e a otimização multifísica (ruído, vibração, força, fluido, pressão, temperatura) por meio da programação CAM, gerenciamento de dados, planejamento, usinagem CNC e inspeção.
Bombas de engrenagem com topologia otimizada, impressão 3D e simulações CNC exemplificam o futuro das turbomáquinas: 80% mais rápidas quando treinadas por IA
O poder transformador da IA e do aprendizado de máquina, baseado em dados sólidos
Um modelo de aprendizado de máquina capaz de prever a vida útil por fadiga das pás de turbinas o faz com base em treinamento realizado a partir de dados históricos sobre materiais das pás, condições de operação, modos de falha e resultados observados. Quanto melhor a qualidade desses dados, mais precisas tendem a ser as previsões e maior se torna a confiabilidade na definição dos rumos futuros das turbomáquinas.
Combina-se o poder da IA com simulação para oferecer melhor desempenho mais rapidamente. A exploração de projetos com IA permite a otimização automatizada e inteligente, ajudando os engenheiros a descobrir os melhores projetos em cada etapa.
Inteligência artificial (IA) da física treinada em desvios comuns de fabricação e simulações de defeitos operacionais
Utiliza-se modelos substitutos para análises complexas, como a análise de fluência por elementos finitos em 3D, proporcionando alta precisão ao prever locais e valores críticos e acelerando significativamente esses processos demorados. Esses modelos substitutos são treinados com dados de simulação de alta fidelidade; essencialmente, eles aprendem os padrões que simulações físicas detalhadas capturariam. Mas, novamente, sua precisão depende inteiramente da qualidade dos dados de treinamento.
Líderes do setor estão aproveitando todas as oportunidades de reutilização de dados, adotando a IA de forma acelerada por meio de simulação com gerenciamento de configuração. A Siemens Energy , por exemplo, utiliza o simulador preditor de IA HEEDS para agilizar a integração de processos CAD e CAE em diversas disciplinas de engenharia.
Otimização de projetos multidisciplinares acelerada por previsões de IA
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