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No dia 06 de agosto, nosso CEO Ricardo Barros esteve presente em Curitiba no evento Competitividade & Eficiência na Indústria 5.0: Acelere a sua Transformação Digital. O encontro reuniu executivos e especialistas da Siemens e de empresas parceiras para discutir como tecnologias como simulação e inteligência artificial estão acelerando a digitalização da indústria.   Inteligência artificial aplicada à engenharia   Durante sua participação, Barros destacou como a inteligência artificial, combinada à simulação computacional, já é uma realidade em ambientes industriais. Hoje o uso de software está presente em toda a cadeia de valor, permitindo fazer mais, em menos tempo, com maior confiabilidade. Em termos práticos, a IA na engenharia é um recurso que torna empresas mais competitivas em relação à concorrência.   Embora a IA exista há anos, o tema ganhou destaque com os modelos generativos recentes. A aplicação prática para a indústria, no entanto, vai além da criação de imagens e textos. Ela responde a uma necessidade crescente: lidar com a complexidade dos sistemas industriais e com a disponibilidade de um grande volume de dados em tempo real.   Como funciona na prática   É importante deixar claro: a IA não substitui a física. A base física continua sendo representada pela modelagem matemática presente em softwares de simulação, como o Simcenter STAR-CCM+ , Simcenter Amesim , Simcenter 3D e afins. A inteligência artificial atua como camada complementar, potencializando esses modelos.   Um exemplo citado por Barros foi o uso da IA integrada a modelos de ordem reduzida. Imagine uma planta industrial que opera com tanques de armazenamento. A partir de dados medidos em tempo real, a IA consegue rodar em paralelo simulações simplificadas do comportamento do tanque. Esses resultados, disponibilizados em aplicações de fácil acesso, como no Mendix, permitem que operadores e equipes de manutenção tenham uma visão transparente do sistema e recebam sugestões de ações baseadas em cenários investigados pela IA. O resultado é maior confiabilidade, segurança e eficiência operacional.   Busca inteligente de designs   Outro campo promissor é a integração da IA em algoritmos de busca inteligente para experimentos de simulação. Em vez de rodar milhares de casos de forma cega, a IA direciona a exploração para as regiões mais promissoras do espaço de design. Essa abordagem reduz significativamente o tempo computacional e aumenta a probabilidade de encontrar soluções inovadoras.   Uma solução end-to-end   Ao final, a mensagem principal reforçada por Barros e por todos os parceiros presentes foi que as soluções Siemens oferecem uma plataforma completa, capaz de integrar modelagem, simulação, inteligência artificial e aplicações de negócio. Uma abordagem end-to-end que conecta o desenvolvimento de produto à operação da planta, garantindo mais competitividade e eficiência para a indústria 5.0. A apresentação completa está disponível abaixo: Agende uma reunião com a CAEXPERTS e descubra como unir simulação e inteligência artificial pode transformar a sua empresa, aumentando eficiência, competitividade e acelerando sua jornada rumo à Indústria 5.0. WhatsApp: +55 (48) 98814-4798 E-mail: contato@caexperts.com.br

A inteligência artificial (IA) tornou-se uma força onipresente no mundo da engenharia, transformando radicalmente a forma como as empresas operam e como os funcionários trabalham. À medida que avançamos para 2025, a influência da IA continuará a crescer, inaugurando uma nova era de maior eficiência, produtividade e inovação. O CEO da Nvidia, Jensen Huang, previu recentemente que o poder computacional que impulsiona os avanços em IA generativa deverá aumentar "um milhão de vezes" nos próximos 10 anos, impulsionado por um aumento "quadruplicado" do poder computacional anualmente. O que impulsiona esse rápido avanço é o crescimento exponencial do poder computacional na última década. Hoje, os principais supercomputadores do mundo são capazes de realizar mais de 1 quintilhão (1.000.000.000.000.000.000) de cálculos por segundo – um aumento impressionante em relação a apenas uma década atrás. Esse enorme aumento no poder computacional bruto permitiu o treinamento de modelos de IA cada vez maiores e mais complexos, permitindo que eles lidem com tarefas cada vez mais sofisticadas. Por trás dessa revolução da IA não estão apenas as CPUs tradicionais, mas também hardware especializado, como unidades de processamento gráfico (GPUs) e circuitos integrados específicos para aplicações (ASICs), projetados especificamente para cargas de trabalho de machine learning . Esses chips podem realizar o processamento paralelo necessário para treinar e executar modelos de IA com muito mais eficiência do que CPUs de uso geral. Além dos avanços em hardware, a ascensão de plataformas baseadas em nuvem, como o Simcenter X, também desempenhou um papel fundamental na democratização do acesso ao imenso poder computacional da IA. Pesquisadores e empresas agora podem alugar clusters de GPU e recursos de supercomputação sob demanda de provedores de nuvem, permitindo-lhes treinar modelos em larga escala sem a necessidade de grandes investimentos iniciais. Otimizando processos de negócios com IA A Simcenter Engineering Services demonstrou que a influência da IA vai muito além de assistentes digitais e produtividade pessoal. As empresas estão cada vez mais implantando sistemas com tecnologia de IA para otimizar suas operações principais e a tomada de decisões. Algoritmos de IA podem analisar grandes quantidades de dados para descobrir insights que informam tudo, desde a gestão da cadeia de suprimentos até estratégias de marketing e previsões financeiras. Decisões de projeto de engenharia baseadas em simulações de transferência de calor e dinâmica de fluidos computacional (CFD) não são exceção. Os algoritmos de IA agora oferecem suporte a toda a cadeia de fluxo de trabalho de simulação, desde o gerenciamento de dados e reconhecimento de formas de peças até previsões e otimização de resultados térmicos e de fluxo em tempo real. IA/ML em CFD A sinergia entre CFD e machine learning promete fornecer soluções mais rápidas para problemas complexos e conhecidos de fluxo de fluidos industriais e transferência de calor — principalmente, otimização de projeto de problemas transitórios, como aerodinâmica de veículos e conforto da cabine de passageiros. Aerodinâmica do veículo Simulações aerodinâmicas transitórias, especialmente aquelas que envolvem geometrias complexas, exigem recursos computacionais significativos em termos de poder de processamento e memória. Executar essas simulações em larga escala pode ser computacionalmente intensivo e demorado. Além disso, simulações transitórias frequentemente exigem incrementos de tempo muito pequenos para capturar com precisão o comportamento dinâmico do ar. Isso pode levar a tempos de simulação longos, especialmente para problemas com uma ampla gama de escalas de tempo. Além disso, a grande quantidade de dados gerada por simulações CFD transitórias em larga escala pode ser difícil de gerenciar, armazenar e analisar. Algoritmos de IA abordam esse problema fornecendo resultados CFD inferidos, incluindo distribuições de pressão e velocidades do ar, permitindo o cálculo dos coeficientes de arrasto e sustentação em vários parâmetros de projeto. Os modelos de IA são treinados com base em um conjunto de dados de simulação, que consiste em nuvens de pontos extraídas de simulações nos níveis de superfície e volume, juntamente com valores escalares como pressão, tensão de cisalhamento da parede e os três componentes de velocidade. Para desenvolver modelos de IA precisos, é crucial executar o processo de treinamento com eficiência. A Simcenter Engineering Services atende a essa necessidade empregando uma técnica híbrida projetada para cobrir o vasto espaço de projeto de forma eficaz dentro de um número definido de avaliações. Inicialmente, é estabelecido um conjunto de pontos de projeto. Estes podem ser fornecidos pelo usuário como sementes ou gerados por meio de técnicas avançadas, como métodos de amostragem de hipercubo latino. Uma vez estabelecidos, esses pontos iniciais servem como entradas para um estudo de amostragem adaptativa. Este estudo é fundamental, pois seleciona e preenche de forma inteligente pontos de projeto adicionais alinhados aos objetivos definidos pelo usuário. Tais objetivos podem incluir a exploração de regiões onde há mudanças consideráveis na resposta ou áreas onde ocorrem variações de gradiente globais e locais. O modelo de IA em si é treinado principalmente usando dados espaciais das células da malha de superfície e volume. Além disso, ele incorpora escalares que definem características, como normais de superfície, juntamente com os escalares destinados à previsão pelo modelo de IA. Essa abordagem abrangente garante que o modelo possa prever com precisão escalares de engenharia complexos, abrangendo diversas alterações de projeto. A imagem abaixo demonstra um exemplo das etapas de treinamento e inferência de um modelo de IA, demonstrando sua aplicação na utilização de coordenadas espaciais, normais de superfície e distância da parede para prever escalares de engenharia, como vetores de pressão e velocidade. Fluxo de trabalho de treinamento Fluxo de trabalho de inferência Conforto do passageiro A execução de simulações CFD transitórias para análise do conforto dos passageiros de um veículo é frequentemente necessária e apresenta diversos desafios específicos. As cabines dos veículos são conhecidas por apresentarem geometrias complexas com muitas pequenas características, como saídas de ar, assentos e outros componentes internos, que devem ser capturados em detalhes por meio de malhas de alta resolução. Para escoamentos instáveis, esse requisito de meshing pode ser bastante exigente em termos computacionais. Além disso, os passageiros da cabine devem ser modelados com riqueza de detalhes, com saídas separadas para a cabeça, pescoço, tronco, mãos e pés do manequim. Esse nível de refinamento é necessário porque os seres humanos se sentem mais confortáveis dentro de uma faixa relativamente estreita de temperaturas ambientes. Mesmo pequenos desvios fora dessa faixa podem começar a causar desconforto. A complexidade se soma ao fato de que as temperaturas da superfície do manequim podem ser influenciadas por desvios muito pequenos das condições ambientais, como fluxo de ar, temperatura, umidade, radiação solar, velocidade e aceleração do veículo. Reconhecendo esses desafios, a Simcenter Engineering Services está explorando ativamente modelos de ordem reduzida e soluções baseadas em IA/ML, especialmente adaptadas para lidar com os desafios da análise de conforto dos passageiros. Uma área de foco envolve o uso de modelos de ordem reduzida (ROM), incorporando ROMs estáticos e interpolação de decomposição ortogonal (POD) adequada. ROMs estáticas são usadas para prever métricas escalares importantes, como temperatura ou velocidade, em um formato de texto que fornece insights quantitativos essenciais. Por outro lado, a interpolação POD é empregada para prever campos escalares bidimensionais espacialmente variáveis. Essa abordagem permite a determinação de métricas escalares importantes, como temperatura e velocidades da cabine, em duas dimensões com base em parâmetros de entrada como cargas solares, posição relativa do sol e características de fluxo. Ambos os modelos de ordem reduzida podem ser gerados usando dados de simulação (e teste) para treinamento. A combinação desses dois métodos proporciona um meio simplificado, porém eficaz, de analisar dados complexos, garantindo que parâmetros críticos de conforto dos passageiros sejam avaliados e otimizados com precisão. Esses e outros tipos de modelos de ordem reduzida podem ser gerados usando a ferramenta Simcenter Reduced Order Modeling , disponível no portfólio Simcenter. Modelagem 3D complexa Algoritmos de IA podem aprimorar e acelerar a fase de construção de modelos de simulações térmicas 3D complexas. No gerenciamento térmico e energético de veículos (VTM/VEM), o contato preciso entre peças por meio de impressão CAD é crucial para capturar os caminhos de condução de calor em toda a montagem do veículo. A obtenção de resultados de alta fidelidade geralmente exige revisão e aprimoramento manual de centenas de impressões de baixa qualidade, resultando em prazos de entrega do projeto mais longos. Para aumentar a eficiência e reduzir os tempos de resposta, a Simcenter Engineering Services está desenvolvendo automação personalizada e "lógica inteligente" para dar suporte ao processo de impressão e revisão de CAD. Isso utiliza procedimentos baseados em IA/ML no Simcenter STAR-CCM+ . Diversas "modalidades" podem ser empregadas para inferência, conforme ilustrado abaixo. Depois que o modelo de IA é treinado, a validade do contato pode ser inferida por meio de um plug-in de front-end personalizado usando a modalidade selecionada. Essa abordagem integra treinamento de dados tabulares e baseados em imagens para derivar inferências do modelo de ML, agilizando e simplificando o processo de modelagem. Para previsões diretas de validade de contato, um modelo classificador simples usando características de um arquivo baseado em texto é suficiente. No entanto, ao lidar com áreas de contato complexas, onde contexto adicional, como a identidade das partes em contato, é necessário, um modelo baseado em imagens oferece maiores vantagens. Este modelo pode analisar dados visuais para avaliar as relações espaciais e estruturais entre os componentes, proporcionando uma compreensão mais detalhada da validade de contato. O pipeline de inferência para modelos tabulares e baseados em imagens é mostrado abaixo: Pipeline de inferência para modelo baseado em tabelas Pipeline de inferência para modelo baseado em imagem Essa abordagem inovadora não apenas acelera o processo de modelagem, mas também melhora a precisão e a confiabilidade das simulações térmicas, levando, em última análise, a um melhor design do veículo. O caminho a seguir Não há dúvida de que a IA está remodelando o cenário da engenharia de forma profunda. Líderes e inovadores experientes estão adotando a IA como uma oportunidade transformadora, implementando-a estrategicamente para ampliar e capacitar sua força de trabalho. Como pioneira do setor, a Simcenter Engineering Services está liderando pelo exemplo, capacitando funcionários e clientes com ferramentas e recursos baseados em IA, permitindo que a comunidade de engenharia desbloqueie níveis sem precedentes de produtividade, criatividade e sucesso empresarial. Descubra como a CAEXPERTS pode transformar seus projetos de engenharia com IA e CFD, acelerando simulações complexas e otimizando processos críticos. Agende agora uma reunião com nossos especialistas e dê o próximo passo rumo à inovação e eficiência máxima. WhatsApp: +55 (48) 98814-4798 E-mail: contato@caexperts.com.br

A indústria de ferro e aço são altamente intensivas em materiais e energia. A energia constitui uma parte significativa do custo de produção do aço, de 20% a 40%. Assim, melhorias na eficiência energética resultam em custos de produção reduzidos e, consequentemente, maior competitividade. Outro desafio na produção de aço é que as emissões de CO₂ são altas. Em média, as usinas de aço primárias emitem três toneladas de CO₂ por tonelada de aço. O melhor índice global é de 1,4 toneladas de CO₂ por tonelada de aço. Para fortalecer a competitividade verde e alcançar o objetivo de produção de baixo carbono e limpa, a indústria siderúrgica adota quatro estratégias de economia de energia: (a) Aumentar a eficiência energética: recuperação de calor residual, melhorando a eficiência do sistema/equipamento de energia otimizando a operação e gestão de energia. (b) Desenvolver e utilizar combustíveis de baixo carbono como biomassa, (c) Maximizar o valor do gás combustível e (d) Desenvolver a tecnologia de ponta como o CCS (captura e armazenamento de carbono). Processo de Produção de Aço No processo primário de produção de ferro, os materiais como minério de ferro, coque e cal são derretidos em um alto-forno resultando em ferro líquido (metal quente). Os métodos chave são o Forno de Oxigênio Básico (BOS) e o mais moderno Forno de Arco Elétrico (EAF). No processo secundário de fabricação de aço, o aço líquido produzido pelos métodos BOS e EAF é tratado para ajustar a composição do aço. Os processos secundários de fabricação de aço envolvem Agitação, Forno de panela, Injeção em panela, Desgaseificação, CAS-OB (ajuste de composição por borbulhamento de argônio selado com sopro de oxigênio). Na fundição contínua, o aço líquido é fundido em um molde refrigerado causando a solidificação de uma fina casca de aço. A tira de casca é retirada usando rolos guias e totalmente resfriada e solidificada. A tira é cortada em comprimentos desejados dependendo da aplicação; placas para produtos planos (placas e fitas), lingotes para seções (vigas), billets para produtos longos (fios) ou tiras finas. No processo primário de formação, o aço que é fundido é então formado em várias formas, muitas vezes por laminação a quente. Os produtos laminados a quente são divididos em produtos planos, produtos longos, tubos sem costura e produtos especiais. As técnicas secundárias de formação dão ao aço sua forma e propriedades finais. Estas técnicas incluem laminação a frio, Usinagem (perfuração), Junção (soldagem), Revestimento (galvanização), Tratamento térmico (temperamento), Tratamento superficial (cementação). A Siemens com o Simcenter STAR-CCM+ , uma abordagem baseada em Dinâmica de Fluidos Computacional (CFD), é usada na indústria siderúrgica para (a) melhorar a eficiência do sistema de energia e equipamentos, (b) otimizar a operação e gestão de energia, (c) analisar e comparar diversas tecnologias para otimizações de processo. O Simcenter STAR-CCM+ fornece análises detalhadas do fluxo de fluidos, transferência de calor e outros fenômenos fisio-químicos nos equipamentos em escala real e condições operacionais, o que de outra forma não é possível por técnicas experimentais. Esta tecnologia oferece um entendimento tridimensional detalhado dos parâmetros do processo como padrões de fluxo, temperatura, perfil de mistura, composição química, transferência de calor, combustão, reações químicas, fundição, etc. O Simcenter STAR-CCM+ também oferece uma capacidade muito robusta de Método dos Elementos Discretos (DEM) para modelar fluxos de partículas sólidas. Forno de Oxigênio Básico Forno de Oxigênio Básico O forno de oxigênio básico (BOF) é uma parte do processo de fabricação de aço onde oxigênio puro é usado para converter ferro-gusa líquido em aço, oxidando o carbono. Em fornos de sopro superior, um jato de oxigênio supersônico é soprado através de uma lança verticalmente orientada sobre o banho de metal líquido, criando uma cavidade na superfície do banho. Parâmetros importantes são a forma e o tamanho desta cavidade, pois contribuem para a área de contato interfacial entre o oxigênio e o metal. As rápidas reações de descarbonização na interface metal líquido/gás levam à formação de monóxido de carbono (CO), que pode reagir com o oxigênio no espaço superior do forno para produzir dióxido de carbono. Este último processo é geralmente referido como reação de pós-combustão e é altamente exotérmico (ΔHR = -283 kJ/mol). Com o objetivo de otimizar a eficiência energética do processo e aumentar a quantidade de sucata que pode ser refundida no banho, há um forte interesse em promover a pós-combustão do monóxido de carbono e a transferência da energia liberada por esta reação para o metal líquido. Alternativamente, conversores de sopro inferior são usados, onde o oxigênio é injetado na parte inferior do forno. Isso leva a uma agitação e mistura adicionais, similares aos resultados mostrados na seção da panela. A geometria do conversor, a configuração da lança, o número, a dimensão e o posicionamento das entradas inferiores, bem como as taxas de fluxo afetam o campo de fluxo e, portanto, o processo de oxidação e oferecem oportunidades para melhorar o processo e sua eficiência. Para simular um BOF com lança superior com foco na penetração do jato e sua interação com o metal líquido, o Simcenter STAR-CCM+ oferece o método Volume of Fluid (VOF) e o modelo de múltiplas fases Euleriano com uma extensão de modelo para capturar a superfície livre corretamente, chamado Large Scale Interface (LSI). Ambos os métodos suportam reações em cada fase e recentemente um modelo de reação superficial para VOF foi introduzido para considerar reações apenas na superfície livre, onde o oxigênio entra em contato com o carbono no metal líquido. Configuração e descrição do caso No caso apresentado aqui, um jato de oxigênio puro de cima interage com o derretimento. A simulação VOF transiente é realizada em um domínio 2D axisimétrico com 125.000 células hexaédricas, assumindo comportamento de gás ideal para a fase gasosa. Ambas as fases são modeladas como multicomponentes. A fase gasosa consiste de O₂, CO, CO₂ e N₂, enquanto a fase líquida contém Fe e C. Para modelar a descarbonização, duas reações superficiais na interface são aplicadas, formando CO na fase gasosa: C(l) + O₂(g) → 2CO(g) C(l) + CO₂ → 2CO(g) 2CO(g) + O₂(g) → 2CO₂(g) Figura 1: Esquerda: Jato de oxigênio entrando no BOF e penetrando no líquido fundido. A linha preta indica a superfície livre. Direita: O vermelho mostra o líquido fundido, o azul a fase gasosa e a cor amarelada indica gotículas líquidas Resultados Os resultados da simulação na Fig. 1 mostram a penetração profunda do jato de oxigênio no derretimento. Gotas de derretimento menores e maiores são levantadas e espirram contra a parede. A profundidade e a forma da cavidade estão permanentemente mudando, já que este caso é inerentemente transitório, resultando por um lado em uma maior área de superfície e por outro em uma mistura adicional devido a essas flutuações. Figura 2: Fração molar de oxigênio na fase gasosa. Figura 3: Fração molar de carbono no fundido. Valores mais baixos são encontrados próximos à superfície livre. Figura 4: Fração molar de CO como resultado da descarbonização na superfície livre. A Fig. 2 mostra a distribuição de oxigênio na fase gasosa. Na lança, um jato puro de oxigênio entra no forno. Uma parte do oxigênio é consumida pela descarbonização na superfície livre e outra parte é convertida na fase gasosa em dióxido de carbono. Um olhar mais atento à superfície livre (Fig. 3 e 4) mostra que um conteúdo menor de carbono é encontrado apenas nas proximidades da superfície livre. Isso também indica que as oscilações estão aumentando a superfície livre e, portanto, as taxas de reação significativamente, uma vez que o conteúdo mais baixo de C é encontrado lá. No lado gasoso, uma fração molar maior de CO é encontrada nas oscilações, mas também no lado direito próximo à superfície livre. Esta é uma área onde as velocidades do gás não são tão altas (veja Fig. 3) e o CO não é transportado eficientemente para o volume. Agitação no Cadinho Em um forno de panela, o argônio é injetado através de uma lança revestida de refratário ou através de um bloco refratário permeável na parte inferior, a fim de manter uma temperatura e composição uniformes. Um exercício de referência para tal forno é descrito a seguir. A geometria utilizada e detalhes adicionais são especificados pela Sociedade Alemã de Aço (VDEh) em sua 7ª reunião em 2010. Descrição do Problema O cadinho contém 185 toneladas de aço a 1600°C. Argônio é introduzido a partir do fundo, dando origem a plumas de gás heterogêneas que causam a agitação do aço. O objetivo da simulação era determinar o tempo necessário para alcançar uma mistura completa. Figura 5: Detalhes do benchmark de agitação da panela. Região vermelha: escória e região amarela: o metal fundido Um método de modelagem Volume-of-Fluid (VOF) foi usado no STAR-CCM+ para considerar a interface entre gás e líquido. Um algoritmo de rastreamento de partículas discretas para rastrear as bolhas injetadas (com uma distribuição de tamanho de Rosin Rammler) e densidade dependente da lei do gás ideal baseada na altura do metal fundido foi usado para o gás injetado. Um acoplamento bidirecional com consideração de forças de arrasto, sustentação e dispersão turbulenta é empregado entre as fases gasosa e líquida. Um traçador numérico é introduzido para rastrear a extensão da mistura e o tempo de mistura necessário. Resultados do Exercício de Referência no Cadinho Os resultados deste estudo são mostrados abaixo nas Figs. 6(a) a 6(c). A Fig. 6a mostra uma captura de tela da distribuição das bolhas e ascensão no domínio. A Fig. 6b mostra os contornos de velocidade do derretimento causados pela injeção do jato de argônio, mostrando claramente um fluxo de jato em desenvolvimento com a velocidade diminuindo com a altura. A magnitude da velocidade estava dentro de 15% dos resultados analíticos. A Fig. 6c mostra uma pictografia de um experimento baseado em água em um modelo em escala do cadinho. Indica que o campo de fluxo corresponde aos resultados da simulação qualitativamente (já que nenhuma medição de velocidade foi realizada no experimento com água). A Fig. 7 mostra que os resultados do tempo de mistura da simulação (⁓120s) comparam-se bem com aqueles de medições experimentais (⁓120-140 segundos), indicando que a simulação CFD permite insights detalhados sobre o comportamento do fluxo. Geometrias adicionais podem ser investigadas usando simulação combinada com uma abordagem de otimização direta automatizada para encontrar uma solução de engenharia para mistura. Figura 6: (a) Pluma de bolhas ascendentes (b) Campo de velocidade do jato de argônio (c) Foto de um experimento com água em escala Figura 7: Comparação do tempo necessário para mistura completa com valores experimentais. Fundição Contínua Após a fabricação de uma liga de aço, o aço líquido precisa ser processado para uso posterior. Podemos discernir dois tipos de material forjado após a produção de aço: ou lingotes que podem ser usados posteriormente em processos específicos de fundição de formas ou barras de aço fundido continuamente de várias geometrias de seção transversal. Desafios de Produção Para garantir uma boa qualidade geral do produto, certos aspectos do processo são chave: (a) Transporte e localização de inclusões não metálicas e escória dentro do lingote ou tira, (b) Gerenciamento de temperatura da liga para garantir propriedades metalúrgicas desejáveis, (c) Defeitos como defeitos de contração macro e micro. Esses aspectos estão intimamente ligados entre si, bem como à eficiência geral de fabricação. Assim, o processo de fundição contínua ou de lingotes é um conglomerado de diferentes fenômenos físicos e desafios de engenharia envolvendo transferência de calor (radiação, condução e convecção), mudança de fase (solidificação no metal e ebulição devido ao resfriamento por pulverização), transporte de material, Aquecimento Joule, Dinâmica Magneto Hidrodinâmica (agitação na tira), Metalurgia incluindo defeitos de contração, Reações químicas (mangas exotérmicas e pós). Figura 8: Padrão de fluxo durante a solidificação de lingotes de aço. Criação de poros alfa e defeitos de contração Problema & Resultados Usando uma abordagem pseudo transiente, o Simcenter STAR-CCM+ foi usado para prever a espessura da casca ao longo da tira, bem como a posição da ponta de solidificação. O trabalho de validação foi baseado no trabalho de Ushijima, onde a espessura da casca é determinada analiticamente. Assume-se que o molde esteja pré-preenchido com aço superaquecido, as paredes são configuradas para serem convectivas. A velocidade de entrada também é dada e na saída a velocidade de fundição é aplicada. Figura 9: Validação da espessura da casca para fundição de tira única. O gráfico à esquerda mostra a comparação dos resultados. O gráfico à direita mostra o contorno da geometria segundo Ushijima. O modelo de múltiplas fases Volume of Fluid (VOF) é usado para investigar a interação entre escória, derretimento e ar. A modelagem de mudança de fase é habilitada dentro do modelo VOF. Ao expandir o domínio computacional além do domínio fluido para incluir, por exemplo, o molde ou rolos, o efeito das suposições nas condições de contorno pode ser mitigado. O Simcenter STAR-CCM+ possui um conjunto de funções de critério para análise de defeitos dentro da peça fundida. As propriedades do material também são essenciais para prever com precisão o comportamento de fluxo e solidificação dentro da peça fundida. A estrutura aberta do software permite que se importe dados de material dependentes da temperatura próprios ou que se use os materiais oferecidos no banco de dados de material metálico dedicado. Os resultados (Fig. 9) indicam que o STAR-CCM+ pode prever a espessura da casca com precisão e pode ser usado para avaliar o processo de fundição de forma eficaz. CONCLUSÕES O Simcenter STAR-CCM+ foi utilizado para a análise detalhada de fornos de oxigênio básico, mistura em cadinho e fundição contínua. Detalhes incluindo dinâmica de fluidos, reações de descarbonização na superfície, bem como reações de oxidação na fase gasosa, foram modelados com precisão. O método Volume of Fluid (VOF), assim como o modelo Euleriano de Múltiplas Fases com uma extensão LSI, podem ser usados para capturar corretamente a superfície livre. O Simcenter STAR-CCM+ abre a porta para futuras otimizações e melhorias de processo. Quer levar a eficiência e sustentabilidade da sua indústria siderúrgica para um novo patamar? Na CAEXPERTS , podemos te ajudar a traçar estratégias de economia de energia e tecnologias avançadas para redução de emissões de CO₂. Agende uma reunião conosco e descubra como podemos ajudar sua empresa a otimizar processos, reduzir custos e alcançar seus objetivos de produção de forma mais sustentável. Não deixe para depois, entre em contato agora mesmo e dê o primeiro passo rumo a um futuro mais verde e competitivo! WhatsApp: +55 (48) 98814-4798 E-mail: contato@caexperts.com.br

Lubrificação mais suave com injeção de óleo A injeção de óleo apresenta diversas vantagens em relação à lubrificação tradicional por banho de óleo em caixas de engrenagens. Essa técnica permite uma redução significativa no consumo de óleo, ao mesmo tempo em que proporciona maior precisão comparada ao banho de óleo. O processo possibilita um controle preciso sobre o fornecimento de lubrificante, garantindo a lubrificação ideal em pontos críticos. A aplicação localizada do óleo contribui para minimizar o desperdício, resultando em menor consumo geral. No entanto, a lubrificação por injeção exige um maior nível de conhecimento do padrão de fluxo e da dinâmica do sistema. Além disso, geralmente exige um investimento inicial mais alto em comparação com os sistemas de banho de óleo. Portanto, insights detalhados de engenharia na fase inicial do projeto de uma caixa de engrenagens são essenciais para a obtenção do posicionamento ideal dos injetores e das estratégias de injeção. Uma ferramenta viável para lidar com esse desafio no início do projeto de um sistema de lubrificação de caixa de engrenagens é a hidrodinâmica de partículas suavizadas (SPH). Mudança de marchas com injeção de fluido SPH Desde a versão 2402 ,  o Simcenter STAR-CCM+ passou a incorporar a tecnologia SPH em um ambiente CFD integrado. Em versões anteriores, o solver de Hidrodinâmica de Partículas Suavizadas (SPH) já permitia simulações de lubrificação do trem de força em configurações de banho de óleo. Com a versão 2406, a funcionalidade foi ampliada para cobrir cenários de injeção, por meio da inclusão de entradas específicas para SPH. Com isso é possível simular a injeção de óleo com imposição de velocidade ou fluxo de massa, além de definir distribuições constantes ou com variação temporal, como no processo de partida do sistema de lubrificação. Dessa forma, torna-se viável visualizar o comportamento do lubrificante no interior da caixa de engrenagens com SPH e condições de contorno de entrada. Isso contribui para validar a direção do óleo nos elementos da engrenagem, assegurando eficiência e confiabilidade na lubrificação. Mantenha-se integrado com o poder do Simcenter STAR-CCM+ como plataforma Graças à integração do SPH com a plataforma Multiphysics, você pode aproveitar o conjunto completo de recursos de análise quantitativa de dados do Simcenter STAR-CCM+ em conjunto com a hidrodinâmica de partículas suavizadas. Para caixas de engrenagens, você pode, por exemplo, monitorar perdas por agitação observando as forças e a evolução do torque ao longo da simulação. O relatório e o gráfico do torque não dependem da resolução da malha de superfície. Mesmo que você tenha uma representação grosseira da malha de superfície das suas geometrias, isso não afetará mais a precisão da evolução do torque. Isso garante resultados precisos, independentemente dos detalhes da malha de superfície. Mais aplicações com injetores rotativos No exemplo acima, você viu uma injeção de fluido SPH estática. Entradas estáticas são comumente usadas quando o fluxo que entra no domínio não é influenciado pela rotação. Com o Simcenter STAR-CCM+ , também é possível configurar uma condição de contorno rotativa. Em sistemas de lubrificação por injeção, injetores rotativos são comumente usados para fornecer o lubrificante a óleo para peças móveis, como engrenagens ou rolamentos. A condição de entrada rotativa garante que o fluxo de lubrificante entre no domínio com o movimento rotacional desejado. A modelagem adequada desse comportamento é crucial para simulações precisas do desempenho da lubrificação do trem de força. Nesta animação, apresenta-se um sistema simplificado de lubrificação em máquinas eletrônicas. O uso do SPH para esta aplicação permite monitorar facilmente para onde o óleo lubrificante vai com um fluxo de trabalho simples, em comparação com modelos de volume finito. Outras aplicações também são possíveis graças à adição de condições de contorno de entrada. Você pode começar a modelar aplicações de escoamento de água ou vazamento de óleo em veículos, observando onde o líquido (água ou óleo) entra no veículo. Você pode observar como o líquido se espalha por diferentes partes do veículo, onde se acumula e interage com outros componentes. Precisa de fazer malha? Essa questão permanece relevante desde a introdução do SPH: criar ou não criar malha. Assim como em versões anteriores, o SPH apresenta vantagens distintas para aplicações específicas. Simulações CFD tradicionais frequentemente requerem preparação do CAD e geração de malha volumétrica, o que pode ser demorado para sistemas como caixas de engrenagens. O SPH elimina essa etapa ao operar diretamente com partículas, proporcionando uma experiência mais fluida. A combinação de fluxos de trabalho intuitivos, integração com CAD e robustez no manuseio de movimentos destaca o SPH no Simcenter STAR-CCM+ . Além disso, uma caixa de engrenagens industrial pode ser simulada com SPH em cerca de 12 minutos. Assim, para triagens iniciais de projeto, o método SPH é ideal para ser usado com o Design Manager para exploração de projeto, eliminando projetos de baixo desempenho de forma rápida e fácil. Se o seu objetivo é visualizar a distribuição de óleo dentro da caixa de engrenagens e monitorar as perdas por agitação, o SPH é o melhor candidato para esta aplicação. Entretanto, se o ar afetar significativamente o óleo, ou se você precisar modelar entradas de pulverização ou observar a transferência de calor, ou se precisar modelar a névoa (mistura de gás e líquido) ou modelar a mudança de fase ou eletromagnetismo ou outra física complexa, é recomendado usar modelos multifásicos de volume finito, que são mais adequados para maior precisão. Os métodos SPH e de volumes finitos se complementam e sempre dependem do escopo de suas aplicações e do nível de fidelidade necessário para fazer a escolha adequada do modelo a ser usado. Explore mais resultados da simulação SPH de lubrificação da caixa de engrenagens interativamente em seu navegador Modelagem de tensão superficial para SPH O modelo de tensão superficial tem como objetivo aumentar a precisão nas simulações de escoamentos livres altamente dinâmicos. Essa funcionalidade permite representar o comportamento de gotículas e a interação com superfícies. Pode-se definir ângulos de contato para cada contorno sólido, possibilitando simulações de superfícies hidrofílicas ou hidrofóbicas. Garanta máxima eficiência na lubrificação das suas caixas de engrenagens desde as primeiras fases do projeto! Agende uma reunião com a CAEXPERTS e descubra como aplicar o SPH no Simcenter STAR-CCM+ para simular injeções de óleo com precisão, reduzir perdas e acelerar decisões de engenharia com confiança. WhatsApp: +55 (48) 98814-4798 E-mail: contato@caexperts.com.br

No contexto da eletrificação de veículos, a indústria automotiva está tomando diversas medidas importantes para garantir a segurança e a durabilidade das baterias. Protocolos de testes rigorosos estão em vigor para avaliar o desempenho da bateria, o gerenciamento térmico e a resposta a condições de abuso, como sobrecarga, curto-circuitos e colisões. O envelhecimento da bateria está sendo analisado intensamente, e ainda mais intensamente, a descontrole térmico da bateria, por excelentes razões. A chave para gerenciar adequadamente esses requisitos é a antecipação do projeto. Isso significa usar Gêmeos Digitais para prever esses efeitos logo no início do processo de projeto, minimizando assim o custo de testes físicos e solução de problemas. Mas e quanto à durabilidade estrutural? Normalmente aparafusada abaixo da carroceria, a bateria sofre as mesmas cargas que a carroceria quando o veículo passa por buracos, paralelepípedos e lombadas. Essa carga repetitiva levará a danos acumulados na estrutura da bateria e causará falha prematura e alto custo se não for projetada adequadamente. Mas pode-se fazer mais? Pode ser aplicada a mesma estratégia de durabilidade de baterias de carregamento frontal usando Gêmeos Digitais, permitindo prever e compreender o comportamento da estrutura desde o início? O especialista em simulação da SIEMENS , Dirk von Werne, investigou isso e desenvolveu um processo que permite fazer isso. Esse processo utiliza as soluções de teste da SIEMENS para identificar as condições de carga adequadas e o conhecimento em simulação numérica. Além da carga frontal, ela permite compreender o efeito da carroceria à qual a bateria está acoplada. De fato, a bateria reforça e interage com a estrutura da carroceria. Como formam uma estrutura integral, as cargas que a bateria experimenta dependem muito da rigidez e dos modos próprios de todo o sistema. Isso leva a cenários e respostas de carga complexos durante a condução, que não são fáceis de replicar em testes de componentes. A capacidade de incluir esses efeitos na simulação nos permite projetar uma bateria melhor, considerando o acoplamento à carroceria, e desenvolver um cenário de teste acelerado aprimorado para testes de componentes. Por fim, essa abordagem também permite minimizar a massa da bateria sem comprometer a durabilidade. De fato, a bateria é um dos componentes mais pesados (e mais caros) de um veículo elétrico. Ciclo de trabalho e cargas Como ponto de partida, você precisa definir o perfil de missão para o qual projeta seu veículo. Existem normas disponíveis para isso, mas elas representam apenas um uso típico e podem não se adequar a um veículo específico em desenvolvimento, a um determinado mercado-alvo, etc. Portanto, a coleta de dados em condições de teste relevantes em um veículo relevante deve ser considerada sempre que possível. Isso pode ser feito, por exemplo, em um veículo antecessor. Muitos cenários podem ser considerados: quantos quilômetros serão percorridos na rodovia, na cidade ou em uma estrada menor com paralelepípedos? Quais faixas de velocidade levar em consideração? Qual perfil de motorista: motorista de conforto ou motorista esportivo? Em suma, encontrar as condições de carga adequadas para um veículo em desenvolvimento está longe de ser uma tarefa fácil! O Simcenter Testlab Mission Synthesis é um software que condensa os cenários de carga de anos de operação em um ciclo de teste acelerado equivalente. Isso permite que você entenda o "potencial de dano" em diversas condições e sintetize seu "perfil de teste" com muito mais precisão. Isso pode ser usado para testes de validação e também em um contexto de simulação, onde essas cargas são usadas como entrada para o Gêmeo Digital da estrutura. A síntese da missão gera um perfil de teste Conhecendo as tensões No mundo da durabilidade automotiva, os processos de simulação estão muito bem estabelecidos, com base em décadas de engenharia veicular. Usando forças de articulação anteriores ou perfis reais da superfície da estrada como entrada, você pode simular o comportamento do veículo em um ambiente de simulação multicorpo, como o Simcenter 3D Motion , derivando tensões e forças de interface na fixação da bateria. Modelo de veículo completo para prever cargas de componentes Uma simulação de Elementos Finitos no Simcenter 3D avaliará os danos e a previsão da vida útil da estrutura da bateria com base nas cargas nos pontos de fixação, nas tensões modais a serem usadas na análise de resposta no domínio do tempo ou da frequência e na superposição de casos de carga. Os pontos críticos de dano serão pós-processados e seus dados locais poderão ser analisados em detalhes. Sim, mas… a bateria é uma estrutura muito complexa, incluindo materiais especiais, muitas conexões e alguma não linearidade. O acoplamento estrutural da bateria com a estrutura do corpo é forte. Por essas razões, aplicar a abordagem "clássica" descrita acima não é simples. É aqui que entra a engenharia Simcenter, com sua experiência em testes e simulação. Como explica Dirk, “Você precisa entender como a estrutura realmente se comporta quando sujeita a cargas de vibração. É possível esperar que uma bateria tenha um comportamento não linear e é preciso encontrar a melhor abordagem para capturá-lo em seu modelo de Elementos Finitos. Graças à nossa vasta experiência na combinação de testes e simulações, podemos auxiliar nossos clientes na definição de premissas adequadas. Diretrizes de modelagem podem ser definidas com base na correlação da bateria física com o modelo de simulação, adaptando o modelo até que a correspondência seja suficientemente boa. No final, você obtém um Gêmeo Digital que fornece uma representação razoável da bateria real”. O processo geral para avaliação da durabilidade estrutural da bateria é mostrado abaixo: Fluxo de trabalho para análise de durabilidade da bateria Uma solução ideal Como mencionado anteriormente, há uma pressão enorme para reduzir o peso do veículo, a fim de maximizar o alcance. A otimização numérica permite isso. Para permitir uma otimização, a previsão de durabilidade precisa ser rápida o suficiente para ser incluída em um processo de otimização automático. Isso requer o equilíbrio entre o tamanho do modelo e a precisão. Uma maneira de fazer isso é representar o Corpo por meio de uma representação reduzida como um superelemento. O processo de otimização mostrado abaixo é conduzido pelo HEEDS , parte do portfólio Simcenter. Um objetivo típico da otimização é alcançar a estrutura da bateria mais leve possível, garantindo um bom desempenho de durabilidade. Os parâmetros típicos de otimização incluem as seções transversais e a espessura do material da estrutura da bateria, bem como as posições dos parafusos de fixação à carroceria. Tudo isso se torna possível com a parametrização da geometria CAD no NX e a criação de malhas, análises e pós-processamento automáticos. A otimização no HEEDS é aprimorada com IA. Otimizando a estrutura para reduzir o peso Conclusão Nesta postagem do blog, foi apresentado um processo para análise de durabilidade baseada em CAE de uma bateria de EV. A simulação de durabilidade permite antecipar o projeto mecânico, otimizar a estrutura e desenvolver um cenário acelerado válido para testes de componentes. O que você ganha com isso? Obtenha um design aprimorado mais cedo graças a um processo baseado em CAE Evite a abordagem conservadora e reduza a massa Melhore e reduza os testes de bateria Antecipe desafios estruturais e otimize o desempenho da sua bateria de veículo elétrico com a abordagem baseada em Gêmeos Digitais. Agende uma reunião com a CAEXPERTS e descubra como aplicar simulação avançada e testes inteligentes para garantir durabilidade, reduzir massa e acelerar o desenvolvimento com mais precisão e menos custos. WhatsApp: +55 (48) 98814-4798 E-mail: contato@caexperts.com.br

Para que uma nova tecnologia tenha sucesso, ela deve chegar na hora certa, fornecer uma solução para um problema do mundo real e resolver esse problema melhor do que qualquer outra tecnologia concorrente. Talvez tenha parecido assim quando os primeiros carros elétricos começaram a aparecer na década de 1880, finalmente um veículo menos poluente depois dos vagões a vapor, que consumiam carvão, e das carruagens puxadas por cavalos, que consumiam cenouras. As cidades estavam sendo eletrificadas e outros veículos elétricos, como os bondes, tornaram-se comuns. Nesse ambiente, o veículo elétrico começou a ganhar força no final do século XIX, embora sua adoção tenha se limitado às cidades americanas e europeias onde existia infraestrutura elétrica. No entanto, ainda não seria a era do veículo elétrico, pois o rápido crescimento inicial da tecnologia atingiu um obstáculo na década de 1920, sendo ultrapassado pelo motor de combustão interna e pelo petróleo barato e abundante. O veículo elétrico foi relegado ao esquecimento em arquivos empoeirados, onde permaneceu silenciosamente esquecido durante a maior parte do século seguinte... E assim permaneceu, até que o elefante na sala, que era a crise climática, não pôde mais ser ignorado e finalmente chegou a hora do VE. É claro que veículos elétricos não estão isentos de desafios – principalmente relacionados à bateria e ao motor. No mundo da Simulação de Engenharia, a fuga térmica da bateria e o resfriamento do motor elétrico tornaram-se tópicos muito quentes (literalmente!). São simulações que seriam impensáveis ​​há poucos anos devido à sua complexidade, tanto em termos de geometria quanto de multifísica. Considere o resfriamento de motores elétricos, por exemplo, que é altamente complexo devido à gama de escalas envolvidas. Jatos de óleo de resfriamento se quebram em gotículas balísticas e, em seguida, em gotículas cada vez menores devido às altas velocidades de rotação e à interação com os intrincados enrolamentos finais. Nuvens de gotículas de dezenas de mícrons ou menos formam misturas e até espuma. Películas finas de óleo se formam em muitas superfícies. Em outros lugares, o óleo se acumula. O óleo flui por pequenas aberturas, indo para onde não deveria. Tudo isso acontecendo em paralelo à transferência de calor e ao eletromagnetismo. O híbrido multifásico atinge a maioridade Essas aplicações complexas impõem novas demandas de simulação, as ferramentas do passado não são mais suficientes e chegou a hora da multifásica híbrida! Modelos multifásicos individuais, como Volume de Fluido (VOF) e Multifásico de Mistura (MMP), foram projetados para um único regime de fluxo multifásico. O método VOF, por exemplo, pressupõe que tudo esteja resolvido e não possui o conceito de mistura, enquanto o Multifásico de Mistura pressupõe apenas a mistura e nenhuma superfície livre resolvida. Escolha qualquer método para essas novas aplicações e ele será levado além de suas premissas e produzirá resultados imprecisos. Por esse motivo, a mudança para aplicações multifásicas mais complexas impulsiona a necessidade de multifásicos híbridos. Adicionando Misturas ao Multifásico Híbrido No Simcenter STAR-CCM+ , a mistura multifásica foi colocada no centro da multifásica híbrida para permitir aplicações como resfriamento de motores elétricos com três excelentes recursos: 1. Modelo de transição de sub-grade multifásica lagrangiana para mistura O primeiro recurso é a capacidade de transformar pequenas gotículas lagrangianas em uma fase de mistura dispersa. Também pode ser usado para bolhas ou partículas sólidas, mas concentre-se nas fases de gotículas líquidas aqui. A multifase lagrangiana é adequada para modelar gotículas grandes e de alto momento que viajam em uma direção diferente da do gás circundante, mas ao simular a quebra secundária de gotículas, pode-se acabar com uma grande população de gotículas minúsculas que seguem o caminho do gás. Trata-se essencialmente de uma mistura, e a lagrangiana não seria uma boa escolha de modelo. Com o novo modelo de interação de fase da sub-grade Lagrangiana para a Multifásica de Mistura, gotas lagrangianas podem ser transicionadas para uma representação de mistura na Multifásica de Mistura. Isso permite que a multifásica lagrangiana seja usada apenas para gotas balísticas de alto momento, enquanto a população maior de gotas menores é transportada como uma mistura. Essa nova funcionalidade funciona com o MMP-LSI – um modelo que combina as capacidades do VOF e da Multifásica de Mistura, utilizando captura de interface localmente onde necessário e permitindo misturas em outros locais. Com essa combinação, agora podemos modelar a cascata completa de escalas multifásicas, desde a resolução até a subgrade. No exemplo abaixo, resolvemos os estágios iniciais da quebra de um jato em fluxo cruzado usando a modelagem de Interface de Grande Escala (LSI), antes de passar as gotículas resolvidas para o Lagrangiano, onde elas continuam a se quebrar em gotículas cada vez menores. Assim que as gotículas se tornam pequenas o suficiente e viajam com o gás circundante, elas são passadas para uma fase Multifásica de Mistura como uma mistura. A transição é baseada no tamanho da gotícula e no número de Stokes. 2. Modelagem de equilíbrio populacional para interfaces multifásicas de larga escala (MMP-LSI) Agora que temos uma rota preditiva para o tamanho das gotículas produzidas pela quebra de grandes corpos de fluido, como jatos, é preciso um método para capturar esses dados valiosos e usá-los em nas simula ções. O tamanho das gotículas é uma variável importante na determinação do transporte de misturas e crucial para a física, como evaporação ou reações. Por esse motivo, foi adicionado suporte ao modelo de equilíbrio populacional S-Gamma com MMP-LSI. O modelo S-Gamma transporta uma distribuição de tamanhos de gotículas da sub-grade, que é modificada sempre que gotículas lagrangianas são transferidas. Além disso, o S-Gamma modela o efeito de novas quebras e coalescências. Isso é essencial em aplicações como resfriamento de motores elétricos, onde jatos de óleo se quebram em gotículas cada vez menores, que podem ter dezenas de mícrons de tamanho, que são transportadas pelo ar em rápida rotação e até mesmo transformadas em espuma. Podemos ver este modelo em ação no exemplo do jato em fluxo cruzado abaixo, onde a distribuição prevista do tamanho das gotas a partir da quebra do jato pode ser vista em termos do diâmetro médio de Sauter da população de gotas da sub-grade resultante. 3. Impacto lagrangiano na mistura fase contínua multifásica A terceira e última característica do trio é outro novo modelo de interação de fase: a capacidade das gotas lagrangianas de colidir com fases contínuas na Multifase de Mistura. Em simulações multifásicas híbridas, o mesmo fluido pode ser representado por vários modelos multifásicos diferentes, e rastrear gotículas de óleo através de óleo líquido (por exemplo) não faria sentido. Essa nova interação de fases permite que gotículas lagrangianas incidam em corpos maiores de fluido representados por MMP-LSI. Veja isso na prática – abaixo, temos uma fonte onde o jato é inicialmente resolvido como uma superfície livre (LSI), que então se fragmenta em gotículas lagrangianas. As gotículas então incidem na superfície livre do reservatório da fonte, completando o ciclo. Juntos, esses recursos permitem simular aplicações que contêm misturas ou dentro da estrutura de multifásicos híbridos. Resfriamento de máquinas eletrônicas – Uma aplicação prática do novo método multifásico híbrido Anteriormente, não existia um conjunto de ferramentas que pudesse abranger todos esses regimes multifásicos com precisão em uma única simulação e de forma acessível. A combinação dessas tecnologias complementares nos permite simular com precisão aplicações onde antes tínhamos que sofrer com a imprecisão causada por suposições ou com o custo de um alto nível de resolução. Com a multifásica híbrida, temos precisão acessível ao nosso alcance. Agora é o momento certo para modelar a complexidade dos veículos elétricos (e outras aplicações) com multifásicos híbridos para obter vantagem em desempenho e obter insights sobre seus projetos nunca antes possíveis. Veja essas ferramentas sendo usadas para simular o resfriamento de óleo de um motor elétrico. A simulação do resfriamento do jato de óleo em um motor elétrico se torna altamente precisa e acessível usando Multifásico Híbrido com Interface de Grande Escala Multifásica de Mistura (MMP-LSI), incluindo S-Gamma, Multifásico Lagrangiano e Filme Fluido Aqui, temos jatos de óleo introduzidos a partir de um eixo rotativo, que foi resolvido com malha adaptativa e Interfaces de Grande Escala (LSI). Os jatos atingem os enrolamentos finais, resfriando-os e, em seguida, se quebram em gotículas. Essas gotículas foram rastreadas como uma fase Lagrangiana enquanto suficientemente grandes, mas, à medida que se quebram, são convertidas em uma mistura com distribuição do diâmetro da população de gotículas modelada por S-Gamma. Por último, mas não menos importante, tem-se um Filme de Fluido no revestimento externo com impacto e stripping entre a fase Lagrangiana e a Multifásica de Mistura. Agende uma reunião com a CAEXPERTS e descubra como simular fenômenos multifásicos complexos — como o resfriamento por jato de óleo em motores elétricos — com precisão e acessibilidade inéditas usando o Simcenter STAR-CCM+ . Estamos prontos para ajudar você a transformar desafios de engenharia em soluções inovadoras. WhatsApp: +55 (48) 98814-4798 E-mail: contato@caexperts.com.br

No mundo do ciclismo profissional, a atenção aos detalhes pode fazer a diferença entre a vitória e o revés — e esse princípio se estende às garrafas de água seguradas pelos ciclistas. Longe de serem simples recipientes, essas garrafas incorporam uma sofisticada interação de ergonomia, aerodinâmica e engenharia de ponta, considerações de design que, em última análise, influenciam a hidratação, o conforto do ciclista e até mesmo o desempenho em etapas extenuantes da corrida. Hoje, o desenvolvimento de produtos aparentemente comuns depende fortemente da moderna tecnologia de simulação. Simulação de compressão de garrafas para a garrafa de corrida perfeita A versão mais recente do Simcenter STAR-CCM+ , versão 2506, traz uma inovação significativa para este domínio com os Elementos Hexagonais Lineares Aprimorados. Este aprimoramento revoluciona a eficiência da simulação para estruturas de paredes finas, como garrafas de bicicleta, proporcionando mais de três vezes a velocidade para simulações estruturais e, com isso, também proporcionando uma aceleração substancial para cenários de Interação Fluido-Estrutura (FSI). Como resultado, os engenheiros podem iterar rapidamente em seus projetos, alcançando o equilíbrio ideal de peso, flexibilidade e desempenho necessário para competições de elite, ajudando os ciclistas a se manterem hidratados sem perder o ritmo. Projetar uma garrafa de ciclismo que se destaque em todas essas frentes exige uma abordagem meticulosa. Fatores como formato da garrafa, espessura da parede, escolha do material e design do bico impactam diretamente não apenas a experiência do usuário, mas também a capacidade de fabricação e o custo do produto. Erros nessa fase podem se tornar caros rapidamente, já que a produção de moldes avançados de extrusão e sopro pode chegar a € 10.000 ou mais por peça. É por isso que plataformas de simulação como o Simcenter STAR-CCM+ são indispensáveis ​​no desenvolvimento de produtos atuais. Ao modelar a resposta estrutural de uma garrafa à pressão da mão, os engenheiros garantem que cada garrafa seja leve, resistente e se encaixe perfeitamente na mão e no suporte da garrafa do ciclista. Ativando os recursos de fluido e FSI do software, os designers podem refinar ainda mais as características de fluxo, garantindo que cada aperto proporcione hidratação instantânea e sem esforço, com o mínimo de esforço, etapa após etapa. Uma pegada firme Uma das primeiras considerações ao projetar uma garrafa de água é a sensação que ela proporciona na mão do ciclista. A aderência é essencial — os ciclistas devem ser capazes de agarrar, apertar e devolver a garrafa ao seu suporte quase sem pensar, especialmente quando a fadiga se instala ao final de uma longa etapa. As paredes laterais precisam ser o mais flexíveis possível para permitir um aperto fácil. O fundo precisa ser mais rígido para que a garrafa retorne ao seu formato original e se encaixe perfeitamente no suporte. A parte superior da garrafa — que se conecta à tampa — deve permanecer sempre firme para evitar vazamento de fluido. Para simular o uso no mundo real, observamos um evento típico de compressão: um ciclista comprime a garrafa em 10 mm de cada lado em apenas 0,15 segundos, mantém essa pressão por 0,2 segundos e, em seguida, a solta. (Podemos ignorar com segurança o dedo mindinho na distribuição de carga, já que, como qualquer observador atento do ciclismo notará, ele não contribui muito.) Capturar essa interação com precisão é crucial para entregar um produto com bom desempenho em condições de corrida. O Simcenter STAR-CCM+ Structural Mechanics fornece todas as ferramentas necessárias para simular esse tipo de ação de compressão e analisar como a espessura da parede influencia a força necessária. De acordo com estudos ergonômicos e literatura publicada, a maioria dos usuários considera forças de compressão entre 10 e 20 N confortáveis ​​durante o uso repetido, enquanto forças acima de 30 N são consideradas notavelmente duras e desconfortáveis. Para um projeto típico de garrafa de corrida, nossas simulações estruturais mostram que uma espessura de parede lateral de 0,6 mm resulta em uma força de compressão de aproximadamente 8,6 N — bem dentro dessa zona de conforto. Reduzir a espessura da parede em apenas 0,2 mm reduz a força necessária para mais da metade; aumentá-la em 0,2 mm quase a dobra. Isso destaca a importância da seleção da espessura da parede para o projeto ideal da garrafa. Dobramento preciso com elementos hexaédricos lineares aprimorados (Hex8E) A modelagem da deformação por flexão dessas estruturas de paredes finas requer elementos de malha apropriados. Nesse caso, malhas de elementos hexaédricos são ideais. Os novos elementos hexaédricos lineares aprimorados (Hex8E) introduzidos no Simcenter STAR-CCM+ 2506 oferecem quase a mesma qualidade de simulação de flexão que os elementos Hex20 de ordem superior, mas com um custo computacional muito menor do que os elementos Hex8 padrão. Em comparação, o uso de elementos Hex8 padrão em problemas com predominância de flexão pode levar a fortes efeitos de travamento, resultando em uma força de compressão prevista até 2,5 vezes maior do que a realidade. Os elementos Hex8E aprimorados, por outro lado, não apenas fornecem resultados precisos, mas também aceleram a simulação — três vezes mais rápido neste caso e até sete vezes mais rápido para estruturas maiores em comparação com os elementos Hex20. Com esses avanços, os engenheiros podem explorar e otimizar eficientemente a experiência tátil da garrafa, garantindo que ela seja fácil de apertar, rebata rapidamente e mantenha sua integridade a cada viagem, ao mesmo tempo em que acelera os ciclos de desenvolvimento e minimiza erros dispendiosos de prototipagem. Diagrama comparando espessuras com 0,6 mm Hex8 vs Hex8E vs Hex20 e, em seguida, 0,4 mm e 0,8 mm Hex8E em função do tempo, juntamente com o movimento do dedo Tempos de resolução normalizados para simulação somente de estrutura com número variável de processos (NP) Compreendendo o equilíbrio fluido-estrutural Um fator particularmente crítico no design da garrafa de água é a quantidade de pressão que o ciclista precisa exercer para que a água flua. No final de uma corrida extenuante, os ciclistas do Tour de France têm pouca energia disponível, e a última coisa de que precisam é lutar com uma garrafa teimosa. É vital que as garrafas exijam o mínimo de força possível para fornecer um fluxo de água satisfatório. Isso não apenas minimiza o tempo que os ciclistas passam bebendo — tempo durante o qual seu foco é inevitavelmente desviado da estrada — como também reduz o esforço físico, permitindo que mantenham a concentração e o desempenho máximos até a linha de chegada. Quando a garrafa é comprimida, tanto a água quanto a bolsa de ar retida em seu interior são comprimidas, resultando em um fluxo de água para fora do bico. O comportamento exato — a quantidade de água expelida para uma determinada força de compressão — depende não apenas da pressão manual aplicada, mas também da complexa relação entre a geometria do bico, a flexibilidade da parede da garrafa e a proporção de ar e água na garrafa. Essa interação entre a dinâmica estrutural e a dinâmica dos fluidos é complexa e não pode ser totalmente capturada sem uma simulação abrangente de interação fluido-estrutural (FSI) multifásica. Uma das vantagens significativas de usar o Simcenter STAR-CCM+ para este processo é a integração perfeita da modelagem estrutural e de fluidos. Para passar de uma simulação estrutural para uma configuração completa de FSI, basta definir o domínio do fluido e adicioná-lo ao modelo estrutural previamente estabelecido. Recursos avançados como estabilização dinâmica, resíduo de tração FSI e resíduo de estabilização dinâmica garantem que as simulações permaneçam robustas e precisas, mesmo sob as cargas rápidas e transitórias experimentadas durante o uso real da garrafa. É importante ressaltar que, à medida que a pressão aumenta dentro da garrafa, ela não apenas expulsa o fluido, mas também aumenta a força de compressão necessária e causa mais deformação da estrutura plástica — tornando uma abordagem de FSI acoplada bidirecional essencial para resultados realistas. Os resultados dessas simulações FSI, como mostrado no diagrama 4, ilustram um ponto-chave: além da força necessária apenas para deformar o plástico, os ciclistas também precisam superar a resistência do fluido à medida que a água é forçada através do bico. Nesse caso, a força necessária para comprimir a garrafa com o fluido dentro é mais de 4 vezes maior do que sem o fluido. Para um desempenho verdadeiramente otimizado, tanto o design estrutural da garrafa quanto a geometria do bico devem ser considerados em conjunto, garantindo o fluxo máximo de água com a menor força de compressão possível. Fluxo de massa de água em função da força de compressão da simulação FSI Do Design à Fabricação Uma vez finalizado o projeto ideal para a garrafa de ciclismo, a atenção se volta para a fabricação — especificamente, para garantir que o formato desejado e as espessuras de parede cuidadosamente selecionadas possam ser efetivamente alcançadas na produção. Com os recursos de reologia computacional baseada em elementos finitos do Simcenter STAR-CCM+ , os engenheiros podem simular o próprio processo de moldagem por sopro. Esse recurso permite a previsão virtual do fluxo de material e da distribuição de espessura resultante dentro da garrafa final — muito antes de qualquer ferramenta física ser cortada. Na versão mais recente, o Simcenter STAR-CCM+ 2506 , foram introduzidos novos recursos de modelagem de contato, permitindo a simulação das interações entre a garrafa em expansão e o molde durante a conformação. Isso garante que as características geométricas e espessuras críticas sejam reproduzidas fielmente na fabricação, ajudando a minimizar iterações dispendiosas de tentativa e erro no chão de fábrica. Ao integrar perfeitamente o design do produto e a simulação do processo, o Simcenter STAR-CCM+ acelera a inovação do ambiente de trabalho digital para produtos reais e prontos para a competição. Correndo para o topo – Um aperto perfeitamente projetado de cada vez Enquanto o grande pelotão percorre a França em julho, cada aperto de uma garrafa d'água é apoiado por engenharia e simulação sofisticadas. O que parece simples à primeira vista é, na realidade, o resultado de design e otimização digitais avançados, apoiando os maiores atletas do mundo em sua busca pela vitória, um aperto perfeitamente projetado de cada vez. Quer transformar até os menores detalhes do seu produto em diferenciais de performance? Agende uma reunião com a CAEXPERTS e descubra como a simulação com o Simcenter STAR-CCM+  pode levar o seu design — de garrafas de ciclismo a componentes de alta engenharia — a um novo patamar de precisão, eficiência e inovação. WhatsApp: +55 (48) 98814-4798 E-mail: contato@caexperts.com.br

A versão mais recente do Simcenter HEEDS 2504 permite que os usuários continuem descobrindo designs melhores, mais rapidamente! Esta versão aprimora a tecnologia de exploração espacial de design de ponta do Simcenter HEEDS , oferecendo modelagem substituta aprimorada, novos recursos de visualização, fluxos de trabalho acelerados por IA e opções de integração expandidas que, juntos, criam um fluxo digital contínuo em todo o ciclo de vida de desenvolvimento do produto. Novos aprimoramentos no Simcenter HEEDS 2504 permitem que você: Complexidade do modelo por meio da otimização da modelagem substituta Explore possibilidades com ferramentas aprimoradas de mineração de dados e visualização Vá mais rápido com automação de fluxo de trabalho e pesquisa aprimorada por IA Mantenha-se integrado com as atualizações dos portais existentes e a adição de novos portais Modele a complexidade O Simcenter HEEDS 2504 apresenta uma nova abordagem para modelagem substituta com uma aba "Substitutos" consolidada. Este ambiente centralizado simplifica a maneira como os engenheiros criam, avaliam e aplicam modelos substitutos em todo o processo de exploração do projeto: Espaço de trabalho unificado: acesse todos os recursos de modelagem substituta por meio de uma interface única e intuitiva que simplifica todo o processo, desde a preparação de dados até a aplicação do modelo. Seleção automatizada do melhor substituto: elimine suposições com recomendações inteligentes de modelos substitutos baseadas em análises estatísticas abrangentes do seu conjunto de dados Detecção avançada de outliers: identifique pontos de dados problemáticos por meio de algoritmos sofisticados e indicadores visuais claros, garantindo que os modelos substitutos representem com precisão a física subjacente. Ferramentas de comparação abrangentes: avalie várias abordagens de modelagem simultaneamente com métricas de desempenho lado a lado e diagnósticos visuais Essas melhorias tornam a modelagem substituta avançada acessível a engenheiros de todos os níveis de experiência, ao mesmo tempo em que proporcionam a profundidade e a flexibilidade exigidas por especialistas em simulação. O resultado é um desenvolvimento mais rápido de metamodelos precisos que podem acelerar drasticamente a exploração do espaço de projeto, mantendo alta confiabilidade nos resultados. Explore as possibilidades O Simcenter HEEDS 2504 aprimora insights e descobertas com ferramentas aprimoradas de mineração de dados e visualização para transformar dados em insights. O gráfico de influência Boruta atualizado oferece uma visão mais clara e intuitiva da sensibilidade das variáveis, para análises mais rápidas e eficientes. Novos efeitos visuais, incluindo linhas desfocadas, preenchimentos de polígonos e sobreposições estatísticas adicionadas em gráficos paralelos, permitem interpretar tendências rapidamente e se aprofundar na história que seus dados contam. Essas atualizações permitem uma tomada de decisão mais rápida e focada para explorar o que é possível. Vá mais rápido O Simcenter HEEDS 2504 acelera a exploração do espaço de projeto com automação de fluxo de trabalho mais inteligente e uma experiência do usuário mais eficiente. A marcação ficou mais fácil com o agrupamento de arquivos mais inteligente com base nas análises dos pais. Agora, uma estrutura em árvore durante a marcação proporciona maior transparência e a visualização agiliza o processo de marcação, permitindo uma marcação mais rápida, especialmente para fluxos de trabalho maiores. A marcação de scripts agora oferece suporte a instruções de impressão em Python para facilitar a depuração e a solução de problemas de forma transparente. Um novo recurso personalizável de salvamento automático ajuda a evitar a perda de dados durante a criação de fluxos de trabalho, e o suporte total a monitores de alta resolução (DPI) garante uma interface limpa e consistente em todas as resoluções de tela. O Simcenter HEEDS AI Simulation Predictor foi atualizado para uma utilização mais eficiente de recursos paralelos, permitindo a maximização dos recursos de simulação. Além disso, mensagens aprimoradas fornecem feedback em tempo real durante o treinamento e a previsão, proporcionando aos usuários mais transparência sobre o progresso, bem como melhores informações sobre solução de problemas. Mantenha-se integrado O Simcenter HEEDS 2504 aprimora a integração em todo o seu fluxo de trabalho de simulação com melhorias nos portais existentes, além da adição de novos portais. Portais existentes, como Simcenter Amesim , NX , Simcenter FLOEFD e GTI, foram atualizados para melhor desempenho e flexibilidade. O Simcenter Amesim foi reorganizado e aprimorado para abranger mais opções. O NX foi aprimorado para permitir a introdução de um diário personalizado em várias partes do processo de execução, alinhando-se com o portal Simcenter 3D . Um novo portal do Simcenter FLOEFD foi criado com integração direta com API, liberando maiores recursos de paralelismo e o potencial de uso com o Simcenter HEEDS AI Simulation Predictor . O antigo portal FLOEFD Parametric (não baseado em API) também está disponível para maior flexibilidade, dependendo da necessidade do usuário. O portal GTI foi expandido para suportar resultados de arquivos *.glx e as versões mais recentes do GTI. Novos portais para o Ansys Discovery e o Aspen HYSYS Simulation Workbook expandem ainda mais a conectividade do Simcenter HEEDS , garantindo fluxos de trabalho tranquilos e simplificados. Descubra como acelerar sua inovação com o novo Simcenter HEEDS 2504 ! Fale com um especialista da CAEXPERTS e veja na prática como as melhorias em modelagem substituta, visualização avançada, IA e integração podem transformar seu processo de desenvolvimento. Agende uma reunião e leve sua engenharia para o próximo nível. WhatsApp: +55 (48) 98814-4798 E-mail: contato@caexperts.com.br

Renderize visuais fotorrealistas com mais rapidez. Acelere a otimização do design. Crie malhas de montagens complexas com eficiência. Simule estruturas de dobra rapidamente. E muito mais. A versão mais recente do Simcenter STAR-CCM+ 2506 oferece melhorias significativas em fluxos de trabalho de simulação CFD, permitindo que você resolva problemas complexos com maior eficiência. Com desempenho aprimorado em malhas, tecnologia de solver e novos recursos de visualização, os usuários experimentarão configuração mais fácil, maior precisão, simulações mais rápidas e representações de resultados atraentes. A versão apresenta aceleração por GPU para simulações de partículas e renderização fotorrealista, recursos aprimorados de dobra para análises estruturais de válvulas e modelagem de contato aprimorada para aplicações de manufatura, como moldagem por sopro. Novos recursos, como bobinas sólidas acionadas por tensão para simulação de máquinas elétricas e configuração eficiente do sistema de engrenagens, em conjunto com a Hidrodinâmica de Partículas Suaves (SPH), expandem a aplicabilidade do Simcenter STAR-CCM+ em todos os setores. Algoritmos otimizados para remesh de superfícies e malha de peças finas garantem convergência mais robusta e rápida para geometrias desafiadoras. Desbloqueie maior fidelidade e flexibilidade para análises de máquinas eletrônicas Engenheiros que trabalham com máquinas elétricas frequentemente têm dificuldade em modelar com precisão a redistribuição da densidade de corrente através de seções transversais de bobinas sólidas, o que leva a previsões de desempenho menos precisas. Com a versão mais recente do Simcenter STAR-CCM+ 2506 , agora você pode utilizar um novo modelo de bobina de excitação dedicado, projetado especificamente para simular condutores sólidos acionados por tensão. Essa abordagem proporciona maior fidelidade e melhor usabilidade dos solvers de potencial de Elementos Finitos e Vetor Magnético de Elementos Finitos de Equilíbrio Harmônico. O novo recurso permite que condutores sólidos acionados por tensão sejam modelados nativamente nos domínios de tempo e frequência, eliminando limitações anteriores. Esse aprimoramento permite simular uma nova família de análises eletromagnéticas em máquinas eletrônicas, fornecendo previsões mais precisas de desempenho e eficiência. Simule estruturas de flexão até 7x mais rápido Elementos hexagonais lineares padrão são conhecidos por serem muito rígidos em deformações por flexão, exibindo o efeito de "travamento" que requer formulações de elementos mais caras. A versão mais recente do Simcenter STAR-CCM+ apresenta elementos hexagonais lineares aprimorados que fornecem a precisão de elementos quadráticos ao custo computacional de elementos lineares. Agora você pode experimentar simulações até 7x mais rápidas de estruturas finas com deformação por flexão, conforme demonstrado em uma simulação somente de estrutura com 83.282 elementos. Esse avanço é particularmente valioso para aplicações que envolvem componentes de paredes finas sob cargas de flexão, como peças de chapa metálica, elementos estruturais finos e projetos leves. A formulação aprimorada mantém a precisão enquanto reduz significativamente os requisitos computacionais, permitindo mais iterações de projeto e modelos maiores com o mesmo orçamento computacional. Otimize processos de fabricação complexos com modelagem de contato avançada Processos de fabricação como moldagem por sopro ou extrusão de filme/folha frequentemente envolvem componentes restringidos ou manipulados por peças adjacentes, impossibilitando a simulação precisa sem a modelagem de contato. O Simcenter STAR-CCM+ 2506 introduz a modelagem de contato com peças de geometria restritiva sem malha para o solver de fluxo viscoso, abrindo possibilidades para simulações detalhadas de uma categoria totalmente nova de aplicações de fabricação. Agora é possível definir peças de geometria restritiva como estacionárias ou móveis por meio do movimento de corpo rígido, com paredes que podem ser deslizantes, parcialmente deslizantes ou antiderrapantes. A superfície livre pode entrar em contato e ser restringida por peças, permitindo a simulação realista de processos de fabricação complexos. Esse avanço permite que os engenheiros prevejam com precisão o comportamento do material durante os processos de conformação, resultando em projetos otimizados e redução da prototipagem física. Melhore a malha de peças finas para uma convergência mais rápida A geração de malhas de qualidade para estruturas finas é fundamental para a convergência da simulação em muitas aplicações e, tradicionalmente, tem sido um desafio alcançá-la com eficiência. A versão mais recente do Simcenter STAR-CCM+ 2506 apresenta um novo gerador de malhas de volume fino, projetado para aprimorar a detecção e o processamento de geometrias finas em todo o domínio computacional. Agora é possível gerar malhas onde uma porcentagem maior do volume total é preenchida com prismas finos, com tratamento aprimorado de seções finas empilhadas. O algoritmo aprimorado proporciona uma transição aprimorada entre malhas de camada fina e malhas não estruturadas, com segmentos de curva agora totalmente compatíveis. Essas melhorias resultam em malhas de maior qualidade para estruturas finas, levando a uma convergência mais rápida e resultados mais precisos para aplicações que envolvem trocadores de calor, componentes eletrônicos, peças de chapa metálica e outras geometrias com características finas. Os recursos aprimorados de geração de malhas reduzem a necessidade de ajustes manuais de malha, simplificando o fluxo de trabalho geral da simulação. Acelere a otimização do projeto para geometrias discretizadas Engenheiros frequentemente enfrentam dificuldades com o tedioso processo de configuração de morphing de superfícies para otimização de formas com base em funções de campo. A versão mais recente do Simcenter STAR-CCM+ 2506 aborda esse desafio estendendo a Operação de Malha de Superfície de Morphing com uma nova opção de Morphing Paramétrico. Agora você pode aproveitar um fluxo de trabalho integrado entre o morpher de superfícies paramétrico e o Design Manager, permitindo a morphing confiável de qualquer geometria de entrada tesselada por meio de parâmetros vetoriais definidos pelo usuário em direções cartesianas. Essa melhoria acelera significativamente o processo de otimização de projeto para geometrias discretizadas. Crie imagens fotorrealistas rapidamente com renderização acelerada por GPU A criação de representações fotorrealistas de gêmeos digitais com resultados de simulação tradicionalmente consumia muito tempo, exigindo conhecimento especializado. O novo recurso Studio Scene do Simcenter STAR-CCM+ 2506 permite fotorrealismo sem esforço com um fluxo de trabalho intuitivo e ray tracing acelerado por GPU. Agora você pode experimentar a democratização do fotorrealismo com interação de visualização em tempo real, tornando a visualização de alta qualidade acessível a todos os usuários. O recurso fornece padrões automáticos e com reconhecimento de fluxo de trabalho que reduzem o tempo geral de configuração, juntamente com um fluxo de trabalho interativo para criar, atribuir e alterar materiais de renderização fotorrealistas. Compatível com qualquer GPU da linha NVIDIA RTX, esse recurso oferece renderização até 11 vezes mais rápida em comparação aos métodos baseados em CPU. Cópias impressas fotorrealistas podem ser criadas enquanto a simulação está em execução, permitindo que você produza visualizações atraentes para apresentações e relatórios com o mínimo de esforço. Execute simulações de transferência de calor conjugada (CHT) mais rápidas A troca de informações em interfaces de contato entre domínios fluidos e sólidos tradicionalmente impacta o desempenho da simulação devido a estratégias de particionamento subótimas. A versão mais recente do Simcenter STAR-CCM+ apresenta um novo método de particionamento chamado particionamento Inter-Continuum, otimizado especificamente para interações entre contínuos fluidos e sólidos. Agora você pode experimentar um desempenho mais rápido para simulações com múltiplos contínuos, como transferência de calor conjugada, com benefícios tanto para interfaces de contato quanto para interfaces de contato mapeadas em CPUs e GPUs. As melhorias de desempenho são substanciais, com acelerações de 21% para uma caixa de lâmina de turbina resfriada em 4 GPUs, 52% para uma simulação de gerenciamento térmico de veículo esportivo em 12 GPUs e 12% para uma simulação térmica de bateria transitória em 320 núcleos de CPU. Essas melhorias tornam o Simcenter STAR-CCM+ 2506 significativamente mais eficiente para aplicações de gerenciamento térmico em todos os setores. Acelerar a geração de malha A geração simultânea de malhas de geometrias com diferenças substanciais de tamanho pode resultar em dimensionamento abaixo do ideal, criando um gargalo nos fluxos de trabalho de pré-processamento. Com o Simcenter STAR-CCM+ 2506 , agora você pode aproveitar o novo modo de geração de malhas paralelas simultâneas por peça, que considera de forma inteligente os tamanhos das peças na atribuição de processos. Essa melhoria proporciona um aumento de velocidade de até 2,15x entre os modos simultâneo e paralelo simultâneo, tornando o uso dos recursos computacionais disponíveis mais eficiente. Você experimentará uma geração de malhas mais rápida, mantendo a qualidade consistente da malha com a execução em série. Essa melhoria é particularmente benéfica para montagens complexas com componentes de tamanhos e complexidades variados, permitindo um pré-processamento mais eficiente e tempos de resposta geral da simulação mais rápidos. Acelere a malha de superfície Para acelerar os pipelines de simulação de ponta a ponta, cada etapa, incluindo a remesh de superfície, deve contribuir para ganhos gerais de eficiência. O Simcenter STAR-CCM+ 2506 oferece recursos aprimorados de Remesh de Superfície que proporcionam uma remesh de superfície mais rápida em um único processador. Agora você pode obter uma redução de até 40% no tempo de remesh de superfície, dependendo da complexidade do caso, sem a necessidade de nenhuma entrada adicional para habilitar o recurso. Essa melhoria é particularmente valiosa para fluxos de trabalho que envolvem múltiplas operações de remesh ou geometrias grandes e complexas. Com o tempo reduzido de preparação de superfície do Simcenter STAR-CCM+ 2506 , os engenheiros podem mudar seu foco de tarefas de pré-processamento para análises valiosas e melhorias de projeto. Aumente a eficiência da combustão do LES com processamento 20% mais rápido Abordagens de Simulação de Grandes Redemoinhos (LES) para simulações de combustão instável demandam recursos computacionais substanciais e longos períodos de cálculo. O Simcenter STAR-CCM+ 2506 apresenta o esquema implícito PISO-Consistent (PISOC) para o solver de Fluxo Segregado, projetado para acelerar essas simulações exigentes. Semelhante ao SIMPLEC, nenhum relaxamento é aplicado à equação de pressão, permitindo uma convergência mais profunda do resíduo PISO. Agora você pode obter tempos de resolução mais rápidos por passo de tempo, pois o esquema requer menos corretores. Testes em um combustor de gás industrial com 51 milhões de células usando abordagens LES (WALE) e FGM mostram tempos de simulação até 20% mais rápidos. Essa melhoria aumenta significativamente a produtividade dos engenheiros que trabalham em aplicações de combustão, permitindo mais iterações de projeto dentro dos cronogramas do projeto. Execute a análise DEM com o solver nativo da GPU Simulações de partículas com Meshfree DEM tradicionalmente se limitam a solvers baseados em CPU, o que limita o tamanho e a velocidade da simulação. O Simcenter STAR-CCM+ 2506 apresenta um solver Meshfree DEM nativo de GPU que proporciona tempos de resposta mais rápidos e simulações mais econômicas e com melhor consumo de energia para uma ampla gama de aplicações que envolvem fluxo de partículas. Agora você pode executar essas simulações em GPUs, mantendo soluções equivalentes entre implementações de CPU e GPU. O DEM nativo da GPU é totalmente compatível com movimentos de corpos rígidos e DFBI (Dynamic Fluid Body Interaction), garantindo versatilidade em todas as áreas de aplicação. Esta versão marca o primeiro passo na portabilidade de todos os recursos do DEM para GPU, começando com o suporte para tipos de partículas esféricas. Com simulações mais econômicas, você pode lidar com sistemas de partículas maiores ou executar mais iterações de projeto no mesmo período, resultando em projetos otimizados para aplicações como manuseio de materiais a granel e mistura de sólidos. Amplie a percepção da simulação para o segmento digital empresarial Gerenciar dados de simulação em sistemas PLM tradicionalmente tem sido desafiador devido aos enormes tamanhos de arquivo envolvidos. Com a nova versão do Simcenter STAR-CCM+ , agora você pode visualizar arquivos de simulação (.sce) diretamente no Teamcenter sem precisar fazer check-in de grandes conjuntos de dados. A solução permite o upload rápido de resultados para o Teamcenter e inclui opções de visualização abrangentes, como histogramas, gráficos de histórico de tempo, gráficos de bolhas e mapas de calor em seus modelos 3D CAE. Essa integração perfeita mantém o vínculo digital entre os especialistas em CAE e o sistema PLM, reduzindo significativamente a sobrecarga de gerenciamento de dados. Simplifique a configuração dos sistemas de engrenagens com cinemática automatizada A configuração de simulações de sistemas de engrenagens tradicionalmente exigia cálculos manuais e a aplicação da cinemática de componentes individuais, resultando em processos de configuração trabalhosos e maior risco de erros. O Simcenter STAR-CCM+ 2506 apresenta uma abordagem de configuração eficiente para sistemas de engrenagens por meio do novo DFBI Motion Kinematics Solver e juntas especializadas. Agora você pode obter acoplamentos de movimento rápidos e fáceis para engrenagens, eliminando a necessidade de cálculos e configurações manuais complexos. Esse novo recurso é compatível com as metodologias SPH e Volume Finito, tornando-o versátil em diferentes abordagens de simulação. As aplicações incluem lubrificação de caixas de engrenagens e diferenciais, simulação de rolamentos de esferas, transmissões de aeronaves de asas rotativas e muitos outros sistemas mecânicos. O resultado é uma configuração significativamente mais fácil e eficiente de simulações de sistemas de engrenagens, permitindo que você se concentre na análise em vez da configuração do modelo. Maximize o desempenho da simulação com recursos SPH aprimorados No exigente ambiente de engenharia atual, as simulações de dinâmica de fluidos computacional (CFD) frequentemente enfrentam desafios com precisão, tempo de processamento e procedimentos complexos de configuração. Com o lançamento do Simcenter STAR-CCM+ 2506 , agora você pode aproveitar os recursos significativamente aprimorados de Hidrodinâmica de Partículas Suavizadas (SPH) que abordam esses desafios críticos de frente. Você experimentará maior precisão em aplicações de run-off e previsões de torque, juntamente com renderização de superfície livre aprimorada que fornece resultados mais realistas. A nova versão otimiza seu fluxo de trabalho com recursos aprimorados de configuração de movimento, incluindo recursos de quadro de referência para condições de contorno de entrada rotativas e configuração eficiente de simulação de sistema de engrenagens. Em termos de desempenho, os resultados são significativos – você pode atingir um tempo de resposta até 25% mais rápido e se beneficiar de uma inicialização até 3 vezes mais rápida por meio da geração otimizada de partículas fantasmas. Essas melhorias são demonstradas em benchmarks usando a GPU NVIDIA A100, onde a versão Simcenter STAR-CCM+ 2506 mostra ganhos de desempenho significativos em relação à sua antecessora. Com essas melhorias abrangentes, agora você pode se concentrar mais na inovação e menos na sobrecarga computacional, entregando melhores designs em menos tempo. Quer extrair o máximo da nova versão do Simcenter STAR-CCM+ 2506 para acelerar suas simulações, aprimorar sua visualização e otimizar projetos com mais eficiência? Agende uma reunião com a CAEXPERTS e descubra como aplicar todos esses avanços diretamente nos desafios da sua engenharia. WhatsApp: +55 (48) 98814-4798 E-mail: contato@caexperts.com.br

Motor falha a 40.000 pés Em 2017, um voo da Air Asia da Austrália para Kula Lumpur  teve que dar meia-volta, e as equipes de solo se prepararam para um pouso de emergência após uma falha no motor que fez todo o avião vibrar, com os assentos tremendo como a cauda de uma cascavel. Felizmente, graças à qualidade da engenharia, o motor sobreviv eu a isso, mas como os engenheiros conseguem criar motores que sobrevivam a tais situações? Veja neste post. Um motor desbalanceado é indesejável; felizmente, é possível simular o fenômeno e reduzir a chance de sua ocorrência. No entanto, trata-se de um desafio complexo que o software só recentemente conseguiu superar, portanto, é necessário primeiro analisar a raiz do problema de engenharia. O conjunto mais básico de ferramentas de um engenheiro são as equações de movimento. No entanto, para que estas sejam facilmente aplicadas a um problema de mecânica de rotores, o objeto sob investigação deve ter simetria em torno do seu eixo de rotação. Para ser mais preciso, ele precisa ter simetria axial, não simetria cíclica. Simetria axissimétrica vs simetria cíclica Para que um objeto tenha simetria axissimétrica, ele deve consistir em um sólido contínuo em torno de um eixo, como um pião. No entanto, um objeto com simetria cíclica é simétrico em torno do eixo, mas este pode consistir em setores, como as pás de um helicóptero. Geralmente, as teorias da dinâmica de rotores baseiam-se na axisimetria dos rotores, pois quaisquer dados registrados pelo observador de um objeto em rotação ciclicamente simétrica apresentarão uma frequência periódica à medida que cada pá do rotor passa por seu ponto de observação. Um objeto ciclicamente simétrico é, portanto, geralmente chamado de assimétrico no campo da mecânica de rotores. Portanto, para entender como um motor a jato desbalanceado com turbinas ciclicamente simétricas pode fazer todo o avião tremer, é preciso considerar maneiras de avaliar o rotor que não sejam o observador externo tradicional que registra o objeto em observação. Estrutura rotativa vs. fixa Ao posicionar um instrumento de medição no eixo de rotação, pode-se medir as forças na pá sem que a medição sofra com o problema de frequência. Embora isso forneça os valores necessários para a carga na(s) pá(s) da turbina, como cargas centrífugas e efeitos de Coriolis, isso cria um novo problema. Como o avião inteiro não está girando em torno desse eixo, na verdade, ele não está girando de forma alguma, não é possível avaliar o avião com esse plano de rotação,  sendo necessário estudá-lo no plano inercial. Para calcular simulações precisas de tal sistema, que sejam corretas em relação à teoria, a simulação precisará adotar uma abordagem de referencial misto: o rotor deve ser calculado em um referencial rotativo, com os efeitos das rotações adicionados às equações de movimento, e o estator e os mancais (e o restante do avião) calculados em um referencial fixo. Os desenvolvedores do Simcenter 3D Rotor Dynamics e do Simcenter Nastran propõem que você acople esses referenciais no eixo de rotação e, em seguida, ofereça uma solução para a análise de modelos assimétricos. Com isso, é possível modelar o motor e o avião juntos e transferir cargas entre eles, analisando mais de perto como estabelecer problemas críticos originados no motor. Modos para frente e para trás na dinâmica do rotor Numerosas forças podem ser aplicadas a um sistema rotativo, talvez vindas de outro conjunto de rotores dentro do motor ou talvez devido a efeitos giroscópicos ou amortecimento estrutural. Nesses casos, as frequências próprias receberão uma parte imaginária, como explicamos no blog anterior, e as formas modais correspondentes se dividirão em dois modos chamados de turbilhonamento: um girando na mesma direção do rotor (chamado de modo para frente) e outro oposto (chamado de modo para trás). Por que usar harmônicos múltiplos e por que combinar um quadro fixo e rotativo Esses modos de turbilhonamento desempenham um papel crucial na engenharia de dinâmica de rotores. Eles são os padrões de deformação dominantes que aparecerão quando ocorrerem fenômenos que podem levar à instabilidade, especialmente em velocidades críticas. Portanto, para um rotor assimétrico, surge a necessidade de usar múltiplos harmônicos em uma simulação. Todos os harmônicos são então sobrepostos linearmente e recombinados durante o pós-processamento para formar gráficos de órbita. apresentamos o uso de múltiplos harmônicos para um sistema de dois rotores sob diferentes desbalanceamentos, em quadro fixo. Agora, com as versões mais recentes do Simcenter 3D e do Simcenter Nastran , é possível aplicar cargas correspondentes a diferentes harmônicos, em quadro de referência fixo ou rotativo, e recombinar o sinal final no pós-processamento. Assim, é possível considerar como as forças geradas pelo motor desbalanceado podem se propagar para o resto do avião. O rotor do avião foi danificado, e essa instabilidade criou uma vibração que se propagou por todo o avião. Embora a vibração fosse perturbadora, o avião conseguiu pousar sem uma catástrofe, então parece que as vibrações não eram exatamente iguais à frequência natural. Vamos analisar isso mais de perto, considerando o rotor (estrutura rotativa) com seu estator e rolamentos (estrutura fixa). Durante a fase de projeto, os engenheiros determinam a frequência natural para garantir que o projeto as evite o máximo possível. O primeiro passo para isso é revisar os diagramas de Campbell. Velocidades críticas e estabilidade de modelos assimétricos Como são usados pontos de referência inicial e rotacional, precisa-se entender como eles aparecem de forma diferente nos diagramas de Campbell. As frequências próprias dos modos são representadas em função da velocidade de rotação, sendo sua variação uma consequência direta do efeito giroscópico. Em um referencial inercial, a ressonância ocorre quando a velocidade de rotação corresponde a uma frequência própria. Chamam-se essas velocidades de rotação de velocidades críticas do sistema. Em um referencial rotacional, a física é menos intuitiva. Em um diagrama de Campbell, as frequências próprias dos modos progressivos inicialmente diminuem com a velocidade de rotação, atingem o eixo X na velocidade crítica (quando a velocidade crítica corresponde a uma frequência própria do modo de 0 Hz) e, em seguida, aumentam com a velocidade de rotação. No mesmo diagrama de Campbell, as frequências próprias dos modos reversos aumentam com a velocidade de rotação. As velocidades críticas dos modos reversos são encontradas na interseção da reta ω=2Ω, quando a velocidade de rotação é igual à metade da frequência própria do modo (ω=2Ω). A interpretação diferente do diagrama de Campbell em referenciais fixos e rotativos também ajuda a entender por que uma força de rotação para frente no referencial fixo é equivalente a uma força estática a 0 Hz no referencial rotativo, e por que uma força de rotação para trás no referencial rotativo é equivalente a uma força de rotação para trás a 2 Ω no referencial rotativo. Figura 1: Diagrama de Campbell nos referenciais FIXO e ROTATIVO são representados; calculados no mesmo modelo axissimétrico. Em verde: modos para frente. Uma velocidade crítica na faixa de velocidade de rotação, a 1100 rpm. Corresponde à interseção entre o modo 2 e a linha 1P (ordem 1) no referencial fixo e o eixo X no referencial rotativo (ordem 0). Em azul: modos para trás. As duas velocidades críticas na faixa de velocidade de rotação são encontradas na interseção dos modos 1 e 3 com a linha 1P (ordem 1) no referencial fixo e a linha 2P (ordem 2) no referencial rotativo. Em uma abordagem de estrutura rotativa, o rotor pode ser assimétrico (lembre-se de que a simetria cíclica não conta como simétrica nessas aplicações), mas o estator e os mancais devem ser isotrópicos. Além disso, a interpretação do diagrama de Campbell em uma estrutura rotativa não é simples. Para remover essas limitações, quando o conjunto é assimétrico, existe uma abordagem válida quando o rotor tem simetria cíclica. Isso permite calcular um diagrama de Campbell para o conjunto assimétrico e gerar resultados em um referencial fixo. Quando o rotor é cíclico simétrico, um conjunto assimétrico pode ser resolvido com o Simcenter 3D Rotor Dynamics ou o Simcenter Nastran para calcular o diagrama de Campbell, velocidades críticas e estabilidade. Essa capacidade permite que um rotor ciclicamente simétrico seja calculado em um referencial rotativo utilizando matrizes invariantes no tempo, por meio da transformação de Coleman, e depois convertido para um referencial fixo. Na imagem acima, no canto superior direito: conjunto do rotor simétrico cíclico, acoplado a um estator assimétrico por mancais anisotrópicos, resolvido graças à transformação de Coleman. No canto inferior direito, figura modal a 1500 Hz para uma velocidade de rotação de 6000 rpm. À esquerda: diagrama de Campbell em referencial fixo. A velocidade crítica deste conjunto no intervalo [0;42.000 rpm] é encontrada a 25.200 rpm, o que corresponde a uma frequência de 420 Hz. Resposta harmônica de modelos assimétricos Esperançosamente, agora está claro que uma abordagem de quadro misto pode ser usada na simulação de modelos assimétricos, nos quais o rotor será computado no quadro de referência rotativo e o estator será computado no quadro de referência fixo. O acoplamento de ambos os quadros de referência é feito no eixo de rotação. Também foi demonstrado que as cargas são aplicadas de forma diferente nos quadros rotativos e fixos: para uma mesma carga, diferentes harmônicos são usados. Como uma extensão, para vibrações computadas por uma análise de resposta harmônica, o harmônico ω₁ = Ω será necessário para computar a simulação no quadro de referência fixo nos mancais e no estator, e este harmônico será acoplado ao harmônico ω₀ a 0 Hz e ω₂ a 2 Ω para o rotor computado no quadro de referência rotativo. Em casos com forte anisotropia de mancal, harmônicos mais altos são necessários. Então, ao considerar a velocidade do rotor Ω como a frequência de varredura da simulação, diferentes coeficientes [0, 1, 2, 3, …] da série de Hill serão usados ​​para descrever os diferentes harmônicos. Para o modelo equivalente da seção anterior, modelado em 3D usando superelementos para acelerar os cálculos, um desequilíbrio foi aplicado no centro do disco assimétrico. Conforme mostrado na figura abaixo, à direita, o deslocamento no centro do disco é gerado para cada harmônico separadamente: harmônico em 0 Hz e harmônico em 2 Ω. Os resultados dos diferentes harmônicos podem ser recombinados na forma de um gráfico de órbita em um nó escolhido e em uma frequência selecionada. Na figura à esquerda, o gráfico de órbita é representado para a frequência de referência de 350 Hz. O harmônico ω₀ 0 Hz destaca o efeito do desequilíbrio (desequilíbrio é uma força estática no referencial rotativo). Ele também fornece as coordenadas (X,Y) do centro da órbita. Seu pico é encontrado em cerca de 425 Hz, o que pode ser relacionado à simulação anterior do cálculo das velocidades críticas. Uma malha mais fina teria permitido encontrar valores mais próximos. O harmônico ω₂ m 2Ω destaca os efeitos da anisotropia do rolamento e corresponde à expansão da órbita vista à esquerda. De fato, para um sistema em desequilíbrio, orientações isotrópicas teriam fornecido um gráfico de órbita reduzido a um único ponto. Figura 4: Esquerda: diagrama de órbita no nó de desequilíbrio para resposta harmônica, a 350 Hz. Superior direito: deslocamentos no nó de desequilíbrio para o harmônico ω₀ a 0 Hz. Inferior direito: deslocamentos no nó de desequilíbrio para o harmônico ω₂ a 2 Ω. Quando o sistema rotativo é totalmente assimétrico, as vibrações no domínio da frequência podem ser estudadas no Simcenter 3D Rotor Dynamics ou no Simcenter Nastran para diferentes tipos de defeitos ou cargas do rotor, graças ao uso de múltiplos harmônicos e uma abordagem de estrutura mista. Considerando a investigação do avião, é possível modelar tanto as partes rotativas do motor quanto seus componentes fixos, como o estator e os mancais. Também pode-se determinar as frequências próprias complexas, tanto no plano fixo quanto no plano rotativo, e então combinar os resultados. Agora, com o uso de múltiplos harmônicos juntamente com a abordagem de estrutura mista, é viável considerar defeitos ou cargas anormais. Como colisões com pássaros em motores não são incomuns, é possível simular simular o efeito de uma pá do rotor sendo danificada em tal incidente. No entanto, o motor nem sempre gira na mesma velocidade e, à medida que a velocidade de rotação muda, a carga também muda. Isso também precisa ser considerado para garantir que o motor esteja seguro. Análise transitória de modelos assimétricos O mesmo modelo também pode ser resolvido em uma análise transitória. Para comparar os resultados, considera-se a mesma carga desbalanceada e reproduzamos o comportamento em estado estacionário definindo uma aceleração com velocidade de rotação crescente de 0 a 350 Hz e, em seguida, uma velocidade de rotação constante de 350 Hz. Para velocidades de rotação ou cargas variáveis ​​ao longo do tempo, a resposta do sistema rotativo é calculada por meio de uma análise transitória. Uma combinação de superelementos para o rotor na estrutura rotativa, o estator na estrutura fixa e a montagem por mancais acelera a simulação e fornece resultados precisos. As vibrações no centro do disco durante uma aceleração seguida por uma velocidade de rotação estabilizada a 350 Hz são representadas na figura abaixo. Nessa velocidade, as vibrações (transitórias) podem ser comparadas à órbita calculada em resposta harmônica para uma simulação em estado estacionário a uma frequência de 350 Hz. Pode-se observar que a órbita em resposta harmônica para a velocidade de rotação estabilizada pode ser sobreposta à órbita em resposta harmônica quando todos os harmônicos são recombinado s, para essa frequência de 350 Hz. A vibração oscila em torno de uma posição média. Essa posição média corresponde ao centro da órbita e corresponde aos resultados do harmônico em 0 Hz para a resposta harmônica. Uma análise transitória adicional, para um cenário de estado estacionário semelhante a uma velocidade de rotação constante, fornece resultados comparáveis ​​na resposta de frequência usando múltiplos harmônicos. Figura 5: esquerda: diagrama da órbita no nó de desequilíbrio para a análise de aceleração. Superior direito: deslocamentos no nó de desequilíbrio na simulação e evolução da velocidade de rotação do rotor. Inferior direito: zoom em alguns ciclos dos deslocamentos a 350 Hz. Conclusão Estar em um avião quando há uma falha mecânica é assustador. No entanto, você pode se consolar sabendo que o fabricante do motor e seus engenheiros consideraram muitos cenários e simularam as consequências. Embora isso fosse difícil no passado, novas ferramentas, como as do Simcenter 3D e do Simcenter Nastran , estão facilitando a construção de modelos e a simulação de mais casos, reduzindo o risco de possíveis descuidos e continuando a trabalhar para tornar as aeronaves mais seguras. Com a nova capacidade do Simcenter 3D Rotor Dynamics e do Simcenter Nastran de calcular vibrações em conjuntos rotativos assimétricos, os tipos de aplicações que podem ser solucionadas foram expandidos. De fato, como carcaças e mancais raramente são isotrópicos, rotores flexíveis que definitivamente não são axissimétricos foram deixados de lado pelas soluções de dinâmica de rotores. Agora, o diagrama de Campbell, o comportamento modificado da estrutura enrijecida em altas velocidades de rotação, defeitos do rotor como desbalanceamento ou desalinhamento, ou qualquer tipo de carga, podem ser estudados nos domínios do tempo e da frequência. Quer garantir que seu projeto de motor sobreviva a vibrações críticas e evite falhas catastróficas? Agende uma reunião com a CAEXPERTS   e descubra como aplicar simulações avançadas com múltiplos harmônicos e estruturas mistas para avaliar com precisão a estabilidade e a integridade do seu sistema rotativo. Nossa equipe está pronta para ajudar você a transformar complexidade em segurança e confiabilidade. WhatsApp: +55 (48) 98814-4798 E-mail: contato@caexperts.com.br

Bateria ou célula de combustível de hidrogênio? A eletrificação da mobilidade não é uma tendência. É um fato. A maioria dos fabricantes de equipamentos originais (OEMs) já está planejando a aposentadoria de suas frotas com motores de combustão. Mas, com a eletrificação, geralmente associamos baterias de íons de lítio a uma série de desafios inerentes. Materiais raros, ansiedade quanto à autonomia, falta de estações de recarga, segurança das baterias e poucas possibilidades de reciclagem são alguns deles. Embora pesquisas extensas estejam sendo conduzidas para solucionar esses desafios, uma alternativa está sendo considerada: veículos com células de combustível de hidrogênio. Neste artigo, discutimos como a simulação pode ajudar fabricantes de equipamentos originais (OEMs) e fornecedores a projetar e certificar virtualmente o vaso de pressão composto usado para armazenamento de hidrogênio. Hidrogênio: a fonte milagrosa de energia para o futuro da mobilidade? O hidrogênio é um dos átomos mais comuns na Terra e um recurso ilimitado; o alcance de um veículo a hidrogênio costuma ser maior do que o de veículos elétricos a bateria; uma célula de combustível de hidrogênio emite apenas vapor d'água; e um tanque de hidrogênio pode ser reabastecido em minutos. Portanto, considere as células de combustível uma alternativa cada vez mais séria às baterias. Na indústria automotiva, o Toyota Mirai e o Hyundai Nexo foram precursores. A BMW está prestes a lançar seu iHydrogen NEXT, enquanto a Daimler Truck AG e a Volvo criaram uma joint venture em 2021 " para acelerar o uso de células de combustível à base de hidrogênio ". Um número crescente de startups de mobilidade também apostam no hidrogênio. Na indústria aeroespacial, a Airbus lançou em 2020 um programa ZEROe com o objetivo de desenvolver aeronaves comerciais a hidrogênio até 2035. Líderes da indústria ferroviária, como a Siemens, também estão desenvolvendo trens a hidrogênio. Essa tendência levou muitos governos a financiar pesquisas para desenvolver a mobilidade à hidrogênio. Um exemplo recente é a França, que anunciou em 2020 que " 7 bilhões de euros serão usados ​​como financiamento para tornar a França uma vanguarda do hidrogênio verde até 2030 ". Parece promissor... então por que apenas “27.500 veículos com célula de combustível de hidrogênio foram vendidos até o final de 2020 desde o início de suas vendas” ? Alguns desafios tecnológicos a resolver… Infelizmente, ainda não há milagre. Precisa-se de uma grande quantidade de hidrogênio para produzir cada quilowatt-hora, o que leva a dois desafios tecnológicos que limitam a expansão do hidrogênio. A produção de hidrogênio era comumente feita por meio de uma reação química (RMC) partindo de metano e água para produzir hidrogênio... e muito CO2! O hidrogênio agora é produzido de forma mais limpa por meio da eletrólise, que consiste na separação da água em hidrogênio e oxigênio... mas usando eletricidade! O armazenamento de hidrogênio deve ser feito em um pequeno volume para ser incorporado ao veículo, em um espaço disponível restrito. Isso implica em pressão muito alta, e os sistemas de armazenamento devem, obviamente, ser completamente seguros em todas as circunstâncias. Isso exigiria grandes investimentos em estações de recarga, e o custo de um carro a hidrogênio ainda é alto. Por todas essas razões, as células de combustível de hidrogênio ainda estão em fase de desenvolvimento como tecnologia para a mobilidade elétrica. Mas esses não são obstáculos intransponíveis. Armazenamento de grande quantidade de hidrogênio em veículos Tecnologias de tanques compactos, seguros em todas as circunstâncias Concentre-se no segundo desafio de engenharia relatado acima: o armazenamento seguro de uma grande quantidade de hidrogênio, em um pequeno volume, em um veículo em movimento. As tecnologias de ponta para resolver esse desafio são tanques de hidrogênio pressurizados a 700 bar! Bombas embarcadas de verdade... Recipientes de pressão de 700 bar incorporados visíveis em amarelo [ Fonte ] Um único acidente provavelmente seria fatal para os passageiros e pessoas ao redor. E obviamente destruiria a imagem de marca do hidrogênio como uma solução de mobilidade do futuro. Um acidente como esse aconteceu em 2019, não em um veículo, mas em uma estação de recarga, matando duas pessoas e destruindo tudo ao redor . Se refletirmos sobre o que um veículo em movimento normalmente consegue suportar durante sua vida útil em comparação com uma estação de recarga parada (colisão, uso indevido, dezenas de milhares de cargas e descargas, temperaturas extremas, seca, umidade...), a segurança é definitivamente um desafio de projeto para esses tanques. Os tanques de 700 bar em desenvolvimento atualmente consistem em um revestimento de polímero que garante a vedação, envolto por uma grande espessura de compósitos de fibra de carbono contínua de alta resistência, permitindo um desempenho mecânico altíssimo do tanque, e uma junta metálica com uma válvula para fechar o sistema e garantir sua integração ao veículo. Essa tecnologia é chamada de "Tipo IV", que significa 4ª geração de tanques pressurizados, ou "Vasos de Pressão Compostos". Tecnologia de vasos de pressão compostos [ Fonte ] Quantos anos e quantos dólares são necessários para certificar um vaso de pressão composto? A necessidade absoluta de garantir a segurança dos veículos a hidrogênio leva a margens de segurança muito altas impostas pelos padrões globais. A norma do Regulamento Técnico Global nº 13 , uma das principais referências globais, impõe, por exemplo, 225% de margem de segurança para a ruptura à temperatura ambiente, o que significa que um tanque de 700 bar nunca deve explodir antes de 1575 bar. A variabilidade leva os fabricantes a adicionar sua própria margem extra, de até 1700 ou 1800 bar. Isso permite garantir o sucesso dos testes de certificação e verificar, por meio de centenas de testes físicos caros e complexos, a integridade do tanque. Ruptura à temperatura ambiente, ciclagem em temperaturas extremas, efeito de danos na superfície, resistência a produtos químicos, quedas em diferentes ângulos e alturas, fluência, disparo de bala e fogo são apenas alguns dos testes impostos pelas normas de segurança. Muitos fabricantes de tanques realizam alguns desses testes internamente de forma bastante iterativa e presumem (ou esperam...) que os outros testes serão satisfatórios. Em um mercado competitivo e em crescimento, isso não é mais aceitável. É aí que a digitalização entra em ação. Projeto virtual e certificação de um vaso de pressão composto A complexidade da tecnologia da embarcação e a variedade de testes de certificação impõem novos métodos que podemos integrar às soluções CAE, visando a precisão total do gêmeo digital. As soluções Simcenter integram processos e tecnologias para descobrir o melhor projeto possível, que seja o mais compacto, leve e barato possível, capaz de transportar a quantidade esperada de hidrogênio, respeitando todas as regulamentações e permitindo uma certificação virtual do projeto original, antes da prototipagem. Escalabilidade dos métodos CAE Esses métodos CAE inovadores não pertencem aos chamados métodos "CAE padrão". Eles devem incorporar diversas físicas diferentes e, às vezes, não estão totalmente maduros no setor. No entanto, o número de analistas CAE trabalhando em certificações de tanques é, em geral, bastante pequeno, e as empresas não possuem expertise em todos os domínios. As soluções Simcenter abrangem desde métodos simplificados e automatizados, para permitir que leigos determinem projetos conceituais iniciais com mais rapidez, até métodos avançados de ponta, desenvolvidos e avaliados por meio de projetos de pesquisa com clientes industriais para modelar a complexidade. Projeto inicial de tanque de hidrogênio com simulação: avalie milhares de projetos em poucas horas Com o Simcenter, um projetista de tanques normalmente começaria com um estudo de exploração do espaço de projeto muito amplo, resultando em um ou alguns projetos preliminares. Em vez dos métodos analíticos aproximados normalmente utilizados, incorporamos fluxos de trabalho automatizados de FEM em um problema do Simcenter Heeds. Um não especialista será capaz de avaliar o desempenho de milhares de projetos (com diferentes geometrias de mandril de revestimento, geometrias de boss, materiais, camadas de compósitos, estratégias de enrolamento filamentar...) em poucas horas, em relação aos requisitos de certificação e projeto. Então, ele ou ela pode determinar os melhores candidatos para adoção final. Nesta fase, as simulações permanecem lineares ou incluem alguma não linearidade geométrica simples, e ele/ela pode usar modelos eficientes simplificados com leis básicas de materiais para todos os componentes. O posicionamento das fibras é contabilizado pela automação da execução da ferramenta integrada de terceiros, conforme descrito posteriormente. Isso proporciona muito mais precisão do que os métodos analíticos, mantendo uma eficiência bastante razoável. Fluxo de trabalho automatizado do Simcenter permitindo projeto inicial rápido e robusto de vasos de pressão A equipe de engenharia do Simcenter (anteriormente LMS Samtech) trabalhou no projeto de pesquisa OSIRHYS IV. O objetivo do projeto era desenvolver e validar esses métodos, que permitiram uma redução de 30% na massa em relação aos recipientes projetados com métodos analíticos, sem comprometer o desempenho e a capacidade. A importância da simulação do processo de fabricação de ponta a ponta de Vasos de Pressão Compostos para uma certificação virtual precisa O processo de fabricação de um vaso de pressão composto terá um impacto muito forte em seu desempenho final e na variabilidade desse desempenho. Quando negligenciados, os tanques podem até falhar antes mesmo de serem usados ​​pela primeira vez. As soluções Simcenter simulam com precisão o processo de fabricação de ponta a ponta para avaliar a posteriori o desempenho do vaso conforme fabricado. Da moldagem rotacional… A primeira etapa é a produção do revestimento polimérico, realizada por meio de um processo de rotomoldagem. A geometria final e as propriedades mecânicas do revestimento dependem muito desse processo. Um revestimento muito fino ou mal projetado pode rachar e causar vazamentos no tanque. Já um revestimento superdimensionado reduziria a capacidade do tanque e aumentaria sua massa. O Simcenter STAR-CCM+ é usado para simular o processo de rotomoldagem. Isso inclui o controle de temperatura para atingir a geometria e as propriedades mecânicas esperadas do revestimento. …para enrolamento de filamentos… As fibras de carbono são então aplicadas ao redor do revestimento em uma sequência predefinida de orientações por meio de enrolamento filamentoso. Esse processo envolve máquinas de grande porte que enrolam as fibras ao redor do revestimento. Diversas variáveis ​​relacionadas ao controle do processo devem ser tratadas e terão um impacto muito forte na orientação local e na espessura da carcaça composta e, portanto, no desempenho global do tanque. O Simcenter 3D permite a integração de soluções verticais especializadas de terceiros para simular com precisão o processo de enrolamento filamentoso. Todos os parâmetros de fabricação necessários ficam então disponíveis por meio de uma interface gráfica específica. Simulação de enrolamento de filamento para aplicar a orientação e espessura corretas das fibras compostas [ Referência ] … e cura O tanque é então curado, permitindo a polimerização da carcaça composta, mas possivelmente afetando o desempenho do revestimento e induzindo tensões residuais no conjunto. Durante a cura, os diferentes materiais que compõem o tanque reagem às mudanças de temperatura de maneiras muito diferentes. O Simcenter 3D integra solucionadores e métodos térmicos e mecânicos que consideram o histórico do material durante o processo de cura, determinam as deformações induzidas pelo processo e avaliam os efeitos da tensão residual no desempenho do produto. Processo de Simulação de Cura de Vaso de Pressão Certificação Virtual de Vasos de Pressão Compostos: Modele a Complexidade, com total precisão Você pode usar o Simcenter 3D , a plataforma Simcenter Mechanical, para modelar toda a complexidade dos testes de certificação. Modelos de danos em compósitos são integrados nativamente ao Simcenter 3D . Ele permite a previsão de fenômenos locais, como delaminação ou redução de rigidez, que ocorrem durante a pressurização e a despressurização. Esses métodos incluem métodos inovadores de estática e fadiga para compósitos, desenvolvidos e validados por meio de projetos industriais e aplicáveis ​​a vasos de pressão de compósitos. Modelos termomecânicos estão disponíveis para avaliar o efeito da temperatura combinada com diferentes casos de carga mecânica. Solucionadores dinâmicos transitórios são utilizados para calcular a resistência do tanque submetido a ensaios de queda padrão. A resistência ao fogo também foi estudada por meio do projeto de pesquisa FireComp. Por fim, o Simcenter incorpora simulação em múltiplas escalas para levar em conta o comportamento microscópico do material na simulação macroscópica. Isso permite o acesso ao nível máximo de fidelidade dos modelos. Esta lista não é exaustiva. A vantagem de uma plataforma integrada é que pode-se executar todos os casos de carga em uma única plataforma. Um único usuário pode ter acesso a todos os KPIs no mesmo ambiente. Certificação Virtual do vaso de pressão composto conforme fabricado [ Referência ] Caminhos para a mobilidade do hidrogênio Se a maioria dos analistas prevê que os veículos elétricos a bateria manterão a liderança entre os carros de passeio pequenos e particulares, espera-se implementar a solução de hidrogênio cada vez mais em veículos maiores, como ônibus, caminhões, trens, navios ou empilhadeiras. Isso ocorre porque eles têm espaço disponível para vasos de pressão e as baterias de íons de lítio necessárias para alimentá-los seriam muito pesadas. As empresas envolvidas na produção de Vasos de Pressão Compostos para armazenamento de hidrogênio precisam antecipar essa expansão. A competição será acirrada. Empresas de sucesso serão precursoras, não seguidoras. Com o Simcenter, elas podem construir total confiança no gêmeo digital de seus vasos de pressão. A equipe do Simcenter está investindo muito em pesquisa. A Siemens já trabalha com clientes industriais como a Honda R&D Co., Ltd. para minimizar a incerteza das previsões e criar um gêmeo digital real. Essa colaboração ajuda a reduzir e, espera-se, um dia eliminar todos os testes físicos realizados antes da certificação, substituindo-os por simulações e otimizações confiáveis, baratas e imediatas, tudo integrado em uma única plataforma de simulação. Obviamente, a segurança também depende de como e onde a embarcação é integrada ao veículo. Ela deve ser protegida de cenários típicos de colisão, sem influenciar o peso do veículo, o NVH ou o comportamento dinâmico. O Simcenter oferece um gêmeo digital integrado e preciso para veículos elétricos, abordando os desafios de todos os domínios veiculares. Mas essa é outra história! Quer transformar os desafios do armazenamento de compostos em oportunidades concretas para sua empresa? 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A insuficiência cardíaca é a principal causa de morte global nos últimos 15 anos, com previsão de 23,6 milhões de mortes anuais até 2030, segundo a OMS. O transplante cardíaco é uma solução, mas enfrenta limitações devido à escassez de doadores compatíveis, levando pacientes a aguardarem meses, muitas vezes sem sucesso. Para auxiliar nesses casos, dispositivos como os Ventricular Assist Devices (VADs) e a oxigenação por membrana extracorpórea (ECMO) são usados. Ambos, assim como a hemodiálise , dependem de bombas de sangue , essenciais no suporte mecânico cardíaco e pulmonar, especialmente durante cirurgias. Essas bombas, além de descartáveis e de fácil fabricação, devem ser cuidadosamente projetadas para reduzir ao máximo os danos ao sangue. Isso inclui evitar zonas de turbulência, estagnação e elevados níveis de tensão de cisalhamento, fatores que podem levar à degradação das hemácias, leucócitos e outros componentes biológicos essenciais.   Desafios e soluções Bombas de sangue centrífugas são projetadas para reduzir o risco de trombose ao evitar a estagnação do fluxo. No entanto, priorizar excessivamente a eficiência pode gerar regiões de alto estresse de cisalhamento (>10 Pa) devido às altas velocidades de rotação, o que pode danificar células sanguíneas e causar complicações como sangramento, AVC e formação de coágulos. Antes, a avaliação de problemas como trombose dependia de experimentos físicos. Hoje, o uso da fluidodinâmica computacional  (CFD) permite prever áreas críticas, como regiões de cisalhamento elevado, e ajustar os projetos de forma mais rápida e eficiente. As simulações também demonstram que manter a taxa de cisalhamento abaixo de certos limites reduz o risco de trombos. A avaliação do desempenho dessas bombas utiliza métricas como o tamanho das regiões de estresse elevado e a taxa de dano aos glóbulos vermelhos (hemólise). Estudos experimentais e computacionais ajudam a otimizar os projetos, minimizando danos ao sangue, especialmente em aplicações de longo prazo.   Simulação de bombas de sangue O estudo de simulação, utilizando o STAR-CCM+ , em questão concentra-se na análise detalhada da bomba de sangue,  com o objetivo de investigar as variáveis chaves como eficiência, perda de carga, torque do sistema e estabilidade operacional do equipamento. Os resultados numéricos foram comparados com dados experimentais disponíveis na literatura para validação do modelo. A modelagem considerou um regime de escoamento monofásico e em estado estacionário, adotando a abordagem de Moving Reference Frame (MRF) para simular a rotação do rotor.  Para a modelagem da turbulência, foi utilizado o modelo k-Ômega SST, amplamente recomendado na literatura para escoamentos com forte interação rotor-estator. A malha computacional foi refinada nas regiões críticas, especialmente nas proximidades do rotor, onde ocorrem elevados gradientes de velocidade e efeitos significativos de cisalhamento. Figura 1. Geometria e malha computacional Na Figura 2 (a) e (b), são apresentados os perfis de magnitude da velocidade e de pressão absoluta para uma condição operacional de 3,5 L/min e 3500 RPM. Observa-se a presença de zonas de máximas velocidades em regiões de impulsão e externas do rotor (região de fuga), bem como zonas de baixa velocidade e escoamento estagnado no centro da bomba. Essas regiões são críticas, pois podem ser otimizadas para reduzir os riscos de danos às células sanguíneas. Figura 2. Perfil de variável: (a) velocidade; (b) pressão absoluta A Figura 3 apresenta o perfil da tensão de cisalhamento nas paredes rotativas da bomba sob as mesmas condições operacionais. As áreas com elevada tensão de cisalhamento são especialmente relevantes, pois estão associadas ao potencial de hemólise, isto é, à ruptura das hemácias e, portanto, são fundamentais na avaliação da biocompatibilidade do equipamento. Figura 3. Perfil de tensão de cisalhamento na parede Por fim, a Figura 4 exibe os resultados da simulação para diferentes condições de vazão de entrada, variando de 2,5 L/min a 6 L/min. Foram obtidos os valores de eficiência e da pressão manométrica da bomba para cada condição, os quais foram comparados com os dados experimentais disponíveis no trabalho de Malinauskas et al. (2017), demonstrando boa concordância entre os resultados numéricos e experimentais. Figura 4. Gráfico Pressão Manométrica e Eficiência pelas vazões  A simulação numérica é uma ferramenta poderosa que acelera o desenvolvimento de tecnologias médicas e amplia nossa compreensão de desafios complexos. Há 15 anos, Takehisa Mori iniciou o uso de CFD no desenvolvimento de dispositivos cardiovasculares em sua empresa, revolucionando os processos de design e trazendo avanços significativos para a área. Sobre essa jornada, Mori reflete: "Quando comecei com CFD, percebi o quanto era capaz de entender melhor os projetos. Um ponto de advertência é que algumas pessoas pensam muito levianamente sobre a simulação, assumindo que qualquer coisa pode ser simulada ou imaginada. Na realidade, é importante considerar o que o problema significa e quais são as implicações físicas... Ao utilizar o CFD, podemos construir uma base para a fabricação de protótipos até certo ponto." Takehisa Mori , Gerente de Pesquisa de P&D da Principal, Terumo Corporation A simulação computacional da bomba de sangue possibilitou a identificação de regiões críticas de velocidade, pressão e tensão de cisalhamento, fatores fundamentais para otimizar o desempenho hidráulico e mitigar riscos hemáticos. O uso de ferramentas de engenharia assistida por computador (CAE) tem se mostrado essencial para reduzir o tempo e o custo de desenvolvimento, ao mesmo tempo em que aumenta a confiabilidade dos projetos. Ao aliar rigor técnico às exigências clínicas, a engenharia computacional contribui diretamente para o desenvolvimento de dispositivos médicos mais seguros, eficientes e adequados ao uso prolongado em pacientes.   Referências MALINAUSKAS, Richard A. et al. FDA benchmark medical device flow models for CFD validation.  Asaio Journal , v. 63, n. 2, p. 150-160, 2017. SIEMENS. Applying simulation and CFD for better medical device designs with Terumo Corporation . Siemens Blog, 18 mar. 2022. Disponível em: https://blogs.sw.siemens.com/medical-devices-pharmaceuticals/2022/03/18/applying-simulation-and-cfd-for-better-medical-device-designs-with-terumo-corporation/ . Acesso em: 5 jun. 2025. SARIZEYBEK, Ceren.  DESIGN OF CENTRIFUGAL BLOOD PUMP . 2020. Tese de Doutorado. İzmir Institute of Technology. HAN, Dong et al. Computational fluid dynamics analysis and experimental hemolytic performance of three clinical centrifugal blood pumps: Revolution, Rotaflow and CentriMag.  Medicine in novel technology and devices , v. 15, p. 100153, 2022. Garanta projetos de dispositivos médicos mais seguros e eficientes desde a fase de desenvolvimento. Fale com a CAEXPERTS e descubra como a simulação computacional pode otimizar seu projeto de bombas de sangue, reduzindo custos, prazos e riscos. Agende uma reunião! WhatsApp: +55 (48) 98814-4798 E-mail: contato@caexperts.com.br