Sistemas rotativos, como turbinas a gás, são usados ​​para geração de energia na indústria energética ou propulsão na indústria aeroespacial e estão sujeitos a condições extremas, com altas temperaturas e cargas elevadas. Sob tais condições, defeitos induzidos durante o processo de fabricação podem ter efeitos catastróficos no desempenho de uma peça. Quando há um desequilíbrio na carga externa ou quando imperfeições internas afetam a simetria do sistema, podem ocorrer vibrações que, dependendo da velocidade de rotação e das características intrínsecas do sistema, podem danificar a peça ou todo o conjunto. A deformação térmica (empenamento térmico) de uma turbomáquina surge na presença de um gradiente de temperatura vertical, induzido pelo processo de resfriamento após o desligamento do motor. Quando o motor é reiniciado, o empenamento do rotor pode ser responsável por altas vibrações no motor e deve ser cuidadosamente analisado. O empenamento também pode ser causado por forças estáticas ou pressão. Em um sistema desse tipo, podemos esperar vibrações quando a estrutura se deforma devido à temperatura e à carga estática. Mas as vibrações de cada parte rotativa também podem ser causadas por imperfeições, como a excentricidade do centro de massa de um disco com pás. Turbina a gás onde o rotor de alta pressão (parte externa no centro) gira três vezes mais rápido que o compressor e a turbina (parte interna). As pás são modeladas por inércia concentrada no eixo do rotor Além disso, muitos sistemas rotativos são compostos por componentes diferentes que não giram na mesma velocidade. Por exemplo, em uma turbina a gás, os estágios de turbina e compressor de alta pressão podem girar três vezes mais rápido do que os estágios de turbina e compressor de baixa pressão. Deve-se, portanto, entender como os defeitos dependentes da velocidade de rotação serão considerados na resposta harmônica. Neste post, aborda-se dois cenários importantes na resposta harmônica: o desequilíbrio dinâmico induzido por uma forma deformada (arqueamento térmico) e múltiplos desequilíbrios em diferentes partes rotativas. Quando a deformação térmica e estática induz vibrações em uma estrutura rotativa Sistemas rotativos frequentemente são submetidos a condições extremas de temperatura, pressão ou cargas que podem gerar vibrações. Além disso, a dinâmica pode ser afetada por defeitos no rotor decorrentes da fabricação, como a distribuição não uniforme de massa ou o desalinhamento do eixo. Neste post, veremos como as condições externas que causam deformação no rotor influenciam o comportamento vibracional do sistema. A curvatura induzida pela curvatura térmica deforma a estrutura, tornando-a assimétrica em relação ao eixo do rotor. Essa deformação desloca a massa, de modo que ela deixa de estar uniformemente distribuída ao redor do eixo do rotor. As excentricidades em relação ao eixo do rotor induzem cargas desequilibradas que são proporcionais ao quadrado da velocidade de rotação. No exemplo acima (1), um sistema rotativo é composto por dois rotores: o rotor de Alta Pressão gira 3 vezes mais rápido que o rotor de Baixa Pressão. O sistema é modelado por elementos de Fourier 2D (modelo axisimétrico com harmônicos de Fourier), que é a melhor alternativa aos modelos 3D, em termos de precisão e tempo de CPU. As condições externas são tais que uma força estática deforma os rotores na forma de um arco. (2) A forma de arco quebra a simetria do rotor em torno do eixo de rotação. Consequentemente, induz naturalmente um desequilíbrio em ambos os rotores que é igual a: Massa x ecc x Ω 2 Onde Ω é a velocidade de rotação de cada rotor e ecc é a excentricidade deduzida da forma deformada. Esses desbalanceamentos em ambos os rotores causam vibrações em todo o sistema, que podem ser estudadas nas faixas de frequência de operação, para garantir que os níveis de vibração sejam aceitáveis. As vibrações são representadas para uma frequência e harmônico selecionados em (3), e o gráfico de órbita em (4) pode reproduzir a vibração total do sistema para uma localização e frequência selecionadas. Agora, mais adiante neste blog será abordado como o software pode gerenciar cargas desbalanceadas que correspondem a diferentes velocidades de rotação. Imperfeições nas partes rotativas induzem cargas indesejáveis ​​no sistema rotativo Os defeitos iniciais provenientes do processo de fabricação são independentes da carga externa aplicada à estrutura. No entanto, eles induzem cargas na estrutura que resultam em vibrações. Dentre os cenários típicos em dinâmica de rotores que requerem testes, a simulação de defeitos de desbalanceamento é a principal prioridade para os engenheiros. Um defeito de desbalanceamento ocorre quando os centros de massa e geométrico não coincidem. O desbalanceamento cria uma carga que é amplificada com a velocidade de rotação do rotor Ω, proporcionalmente a Ω2. No vídeo abaixo, o sistema rotativo desbalanceado montado em mancais flexíveis pode apresentar amplitudes de vibração muito altas durante a rotação, especialmente em determinadas velocidades. Os picos na resposta correspondem às velocidades críticas indesejadas do sistema. Múltiplos harmônicos na resposta de frequência Em um conjunto formado por vários rotores girando em velocidades diferentes, podem existir múltiplos defeitos de desequilíbrio, cada um induzindo forças que estão ligadas a diferentes velocidades de rotação e, consequentemente, a diferentes frequências. Ao estudar a resposta harmônica, os engenheiros estão interessados ​​no comportamento do sistema durante um ciclo completo, em uma faixa de frequências (ou velocidades de rotação). Com um único defeito, a equação do movimento é resolvida para uma única frequência ω: ou definindo a matriz de rigidez dinâmica Z(Ωω)q(ω)=g(ω) Agora, para múltiplos defeitos correspondentes a diferentes velocidades de rotação, o Simcenter 3D Rotor Dynamics utiliza múltiplos harmônicos simultaneamente para resolver a simulação. Cada harmônico corresponde à frequência individual (velocidade de rotação) de cada rotor. A equação (5.1) torna-se um sistema de equações a serem resolvidas, para diferentes frequências ω. Quando os rotores são axissimétricos, as equações do sistema não estão acopladas, de modo que todo o conjunto pode ser resolvido em um referencial fixo, com o comportamento dos mancais representado por funções lineares. Em uma simulação que utiliza múltiplos harmônicos, os resultados são apresentados para cada harmônico individual ω1, ω2,… , tornando o pós-processamento menos intuitivo em comparação com o caso mono-harmônico. Felizmente, é possível recombinar os resultados de todos os harmônicos no domínio do tempo por meio de gráficos de órbita para um ou vários ciclos, a fim de exibir o resultado final. No exemplo dos rotores duplos, onde os desequilíbrios foram deduzidos da forma deformada, foram utilizados dois harmônicos (ω1 e ω2 ) de acordo com as duas velocidades do rotor Ω1 para o rotor de baixa pressão e Ω2 =3Ω1 para o rotor de alta pressão. Para cada frequência de referência, o resultado do deslocamento na direção Y para os harmônicos ω1 e ω2 é mostrado na figura abaixo. Tendo identificado o pico de deslocamentos em ω1 = 55 Hz, pode-se verificar a vibração total combinando os dois harmônicos para o deslocamento nas direções X e Y (perpendiculares ao eixo do rotor): X (t) = X ω1 e i (w1 t + φ 1) + X ω2 e i (w2 t + φ 2) Y (t) = Y ω1 e i (w1 t + φ 1) + Y ω2 e i (w2 t + φ 2) Onde (Xω1, Yω1 ) e (Xω2, Yω2 ) são as vibrações calculadas nos harmônicos 1 e 2, respectivamente. Um ponto no eixo de um rotor que está ligado a um rotor de alta pressão pode ser representado por um gráfico de órbita (X(t), Y(t)). Onde, um período na frequência de referência do primeiro rotor (baixa pressão) corresponde a 3 ciclos do segundo rotor (alta pressão): Com um gráfico de órbita como esse, o engenheiro pode determinar se a vibração na faixa de frequência operacional é aceitável. Uma demonstração de como isso pode ser feito no Simcenter 3D é mostrada abaixo. Com a resposta harmônica, o engenheiro tem a possibilidade de estudar o comportamento do seu sistema rotativo em uma gama de frequências e velocidades de rotação. Com essa análise, defeitos como desbalanceamento ou desalinhamento podem ser estudados em uma faixa de frequência, e cargas externas podem ser aplicadas em função da frequência. Neste post, apresentamos como o Simcenter 3D Rotor Dynamics pode estudar defeitos de desbalanceamento simultâneos em diferentes rotores girando em velocidades distintas, bem como o desbalanceamento natural que pode ser deduzido de uma geometria deformada (empenamento térmico ou empenamento estático) devido a fatores externos, como cargas aplicadas e temperatura. O Simcenter 3D simplifica todo o fluxo de trabalho, desde a definição da geometria até as ferramentas de pós-processamento, e inclui ferramentas específicas para concluir todas as etapas do processo. Garanta a confiabilidade e o desempenho dos seus sistemas rotativos antes que vibrações e desequilíbrios comprometam seus projetos — fale com a CAEXPERTS. Nossos especialistas podem ajudar você a aplicar simulações avançadas com o Simcenter 3D para identificar falhas, otimizar o comportamento dinâmico e reduzir riscos operacionais. Agende uma reunião e descubra como levar mais segurança e eficiência aos seus sistemas. 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Introdução No âmbito da mobilidade elétrica e dos sistemas de armazenamento estacionário de energia elétrica, que estão em rápida evolução, torna-se crucial dispor de modelos de bateria precisos para um projeto de sistema eficaz. Os modelos de bateria podem ser amplamente categorizados em dois tipos: o modelo de circuito equivalente e o modelo eletroquímico. O modelo de circuito equivalente simplifica os complexos processos eletroquímicos que ocorrem dentro de uma bateria, representando-a como um circuito elétrico composto por resistores, capacitores e fontes de tensão. Este modelo oferece uma abordagem prática e direta para simular o comportamento da bateria e é amplamente utilizado em simulações de sistemas (por exemplo, simulação de baterias) e em aplicações em tempo real (por exemplo, sistemas de gerenciamento de baterias em veículos). Por outro lado, o modelo eletroquímico ou modelo P2D (Pseudo-Bidimensional) aprofunda-se nos intrincados processos eletroquímicos que ocorrem dentro de uma bateria. Ele considera os diversos fenômenos físicos e químicos, como difusão de íons de lítio, migração e reações químicas, para fornecer uma representação mais precisa do desempenho da bateria. O modelo eletroquímico leva em conta fatores como cinética dos eletrodos, gradientes de concentração e efeitos da temperatura, tornando-o adequado para análises detalhadas e estudos voltados para pesquisa. Uma breve comparação de ambos os modelos é apresentada na tabela abaixo. Embora o modelo de circuito equivalente ofereça simplicidade e facilidade de implementação, ele pode não capturar todas as nuances do comportamento da bateria, como a deposição de lítio metálico. Por outro lado, o modelo eletroquímico proporciona uma compreensão mais abrangente, mas requer mais recursos computacionais e parâmetros de entrada detalhados. Uma breve comparação entre o modelo de circuito equivalente e o modelo eletroquímico Neste post, o foco é o modelo eletroquímico do Simcenter Amesim. Você descobrirá as principais características deste modelo, que permitem obter informações sobre diferentes comportamentos críticos da bateria, tais como: Processo eletroquímico dentro da célula da bateria Revestimento de lítio Envelhecimento Simulação do processo eletroquímico dentro da bateria A Figura 1 apresenta uma representação esquemática do modelo eletroquímico P2D da bateria. Os materiais ativos são representados como partículas esféricas para cada eletrodo. Cada eletrodo é discretizado em múltiplas camadas, com cada camada contendo uma partícula em contato com o eletrólito. Cada partícula também é discretizada em múltiplas camadas. Essa abordagem permite uma compreensão detalhada do comportamento e das interações de diferentes elementos (por exemplo, materiais ativos, íons de lítio, eletrólito) dentro do sistema da bateria. Ao representar a bateria dessa maneira, o modelo consegue capturar as complexidades dos fenômenos em nível de partícula, contribuindo para uma análise abrangente dos comportamentos internos da bateria, como a concentração de íons de lítio na superfície de diferentes partículas, as quedas de tensão em diferentes elementos da bateria, o potencial médio do ânodo, etc. O Simcenter Amesim também oferece uma versão simplificada do modelo P2D, conhecida como modelo de partícula única com eletrólito (SPMe), que reduz a complexidade computacional ao representar cada eletrodo com uma única partícula. Essa versão é adequada para cenários que exigem análises mais rápidas, mantendo a precisão da simulação. Figura 1: Representação esquemática do modelo eletroquímico da bateria P2D A Figura 2 mostra os resultados da simulação de uma descarga constante com o modelo P2D no Simcenter Amesim para uma célula de bateria NMC/SiC de 5Ah. Os valores dos parâmetros do modelo P2D foram obtidos do trabalho de Chen et al. [2]. Além da tensão da célula, o modelo pode simular vários indicadores internos, incluindo a sobretensão ôhmica e cinética em cada eletrodo, as concentrações de lítio no eletrólito e a sobretensão média de difusão no eletrólito. Figura 2: Resultados da simulação de uma descarga constante com o modelo eletroquímico da bateria P2D Também é possível interconectar múltiplos modelos P2D do Simcenter Amesim para obter uma discretização de primeiro nível da célula. A Figura 3 mostra um exemplo com uma discretização 4×3 para uma célula prismática. Cada nó de discretização possui um modelo P2D acoplado a uma massa térmica para calcular a temperatura local. Os coletores de corrente também são discretizados utilizando resistências. Comparada a uma simulação CFD detalhada com milhares de malhas da célula, essa abordagem ajuda a obter resultados de simulação rápidos e limita o escopo das simulações detalhadas a serem realizadas em um software CFD, como os recursos de projeto de células 3D do Simcenter STAR-CCM+. Figura 3: Exemplo de discretização de células de bateria para estudo térmico local Revestimento de lítio A deposição de lítio metálico ocorre quando o lítio metálico se deposita no eletrodo negativo de uma bateria durante o carregamento inadequado (por exemplo, carregamento rápido em baixa temperatura), levando à redução da eficiência e a riscos de segurança. Como o carregamento rápido é um dos cenários de uso importantes para veículos elétricos e outros sistemas baseados em baterias (por exemplo, eVTOL, sistemas de armazenamento estacionário de baterias), o emprego de técnicas como a estimativa de modelos é crucial para a compreensão e prevenção da deposição de lítio metálico. Com o modelo eletroquímico Simcenter Amesim, você pode acessar facilmente uma variável interna do modelo para detectar o risco de ocorrência de deposição de lítio metálico. Essa variável é a sobretensão líquido-sólido do eletrodo negativo. Durante o carregamento, a deposição de lítio metálico pode ocorrer se a sobretensão líquido-sólido do eletrodo negativo cair abaixo de 0 V. A Figura 4 mostra um exemplo dos resultados das simulações de carregamento CCCV para uma célula de bateria NMC/C de 45 Ah em duas temperaturas diferentes. Os resultados indicam que, próximo ao final do carregamento a 10 °C, há risco de ocorrência de deposição de lítio metálico, pois a sobretensão líquido-sólido do eletrodo negativo cai abaixo de 0 V. Figura 4: Exemplo de resultados de simulação para cargas CCCV em uma célula NMC/C de 45Ah Envelhecimento Com o modelo eletroquímico de baterias Simcenter Amesim, o comportamento de envelhecimento da bateria também pode ser simulado através da modelagem de diferentes mecanismos de envelhecimento que causam perda de capacidade, como o crescimento da camada SEI e a deposição de lítio. A Figura 5 apresenta um exemplo de simulação da perda de capacidade devido à deposição de lítio em uma célula NMC/C de alta energia em duas temperaturas diferentes. Figura 5: Exemplo de resultados de simulação para perda de capacidade devido à deposição de lítio em duas temperaturas diferentes Referências 1. Astaneh, M.; Andric, J.; Löfdahl, L.; Maggiolo, D.; Stopp, P.; Moghaddam, M.; Chapuis, M.; Ström, H. Metodologia de otimização de calibração para modelo de pacote de baterias de íon-lítio para veículos elétricos em aplicações de mineração. Energies 2020 , 13, 3532. 2. C.-H. Chen, FB Planella, K. O'Regan, D. Gastol, WD Widanage e E. Kendrick, “Desenvolvimento de técnicas experimentais para parametrização de modelos de baterias de íon-lítio multiescala”, J. Electrochem. Soc., vol. 167, nº 8, p. 080534, jan. 2020 3. Demonstração “Comparação de modelos de baterias eletroquímicas NMC-SiC pseudo-bidimensionais (P2D)”, Simcenter Amesim Help, V2410, 2024 4. Demonstração “Estratégias de carregamento baseadas na sobretensão do eletrodo negativo – Detecção de deposição de lítio”, Simcenter Amesim Help, V2410, 2024 5. Demonstração “Modelagem de revestimento de lítio”, Ajuda do Simcenter Amesim, V2410, 2024 Garanta decisões mais precisas no desenvolvimento de baterias com o suporte de especialistas. Agende uma reunião com a CAEXPERTS e descubra como aplicar modelos eletroquímicos avançados no Simcenter Amesim para otimizar desempenho, segurança e vida útil dos seus sistemas. WhatsApp: +55 (48) 98814-4798 E-mail: contato@caexperts.com.br

As turbomáquinas representam um dos campos mais desafiadores e sofisticados da engenharia moderna. Seu desenvolvimento exige a operação em condições extremas de temperatura, pressão e velocidade, o que impõe requisitos rigorosos aos materiais, ao projeto mecânico e à confiabilidade operacional. Atualmente, motores a jato e outras turbinas operam em temperaturas superiores a 1.500 °C e sob níveis de pressão severos, em regimes que ultrapassam os limites convencionais da maioria dos materiais. Ainda assim, esses sistemas precisam manter elevada eficiência, integridade estrutural e baixo peso, especialmente em aplicações aeronáuticas. Nesse contexto, o avanço das turbomáquinas depende diretamente da capacidade de compreender, prever e controlar o comportamento de seus componentes e fenômenos de operação por meio de ensaios experimentais, simulações rigorosas e da construção contínua de conhecimento ao longo do tempo. Diversas disciplinas da engenharia precisam trabalhar juntas para criar uma turbina a gás Em outras palavras, a inteligência artificial precisa de bons dados de entrada. A diferença é que a IA moderna consegue processar mais dados, aprender mais rapidamente com eles e aplicar essas lições em uma escala sem precedentes, moldando o futuro das turbomáquinas de maneiras que estamos apenas começando a compreender.   Os obstáculos que os fabricantes de equipamentos originais (OEMs) enfrentam em um mundo em constante mudança. O futuro das turbomáquinas depende do equilíbrio entre múltiplos desafios de engenharia; todos devem ser otimizados simultaneamente Os fabricantes e fornecedores de turbomáquinas de hoje enfrentam um desafio ambicioso: projetar e produzir motores mais flexíveis, mais potentes, maiores, com lançamento mais rápido, mais sustentáveis, mais silenciosos, mais leves e com refrigeração otimizada. Otimizar um atributo muitas vezes significa fazer concessões em outro, exigindo ferramentas sofisticadas e conhecimento especializado para alcançar o equilíbrio perfeito. Esse equilíbrio definirá o futuro do desenvolvimento de turbomáquinas. Além disso, fluxos de trabalho desconectados entre o projeto e a manufatura criam um problema. Eles interrompem a cadeia de conhecimento que deveria fluir do projeto para a produção. Quando uma equipe de projeto em um local usa ferramentas e padrões de dados diferentes da equipe de manufatura em outro, informações sobre desempenho se perdem na tradução. Isso pode levar a ineficiências, retrabalho e atrasos dispendiosos, incluindo atrasos no lançamento de projetos, devido à falta de um fluxo contínuo de informações. Tempo de inatividade não planejado pode resultar em altos custos para todos os envolvidos. Estimar com precisão o desempenho térmico detalhado de subsistemas, especialmente de componentes críticos como pás e palhetas de turbina refrigeradas, exige o gerenciamento de uma complexa convergência de CAD, aerodinâmica, integridade mecânica e aeromecânica. Cada uma dessas disciplinas traz seus próprios desafios, melhores práticas e a necessidade de ultrapassar os limites por meio de pesquisa para criar o melhor motor possível. Plano da Siemens para inovação acelerada e o futuro das turbomáquinas Na Siemens, considera-se que a superação desses desafios reside em uma abordagem holística que integra tecnologia de ponta a fluxos de trabalho inteligentes. A resposta proposta é a engenharia de desempenho integrada e impulsionada por IA, uma convergência robusta capaz de acelerar drasticamente os ciclos de inovação, ao mesmo tempo que preserva a experiência acumulada ao longo da história da engenharia. O chamado fio digital é frequentemente apontado como a pedra angular do futuro da engenharia de turbomáquinas. O futuro das turbomáquinas depende de uma integração digital contínua, desde a concepção até a fabricação A informação integrada ao longo de todo o ciclo de vida do produto, desde a concepção até a fabricação, significa conectar a cadeia CAE-CAD-CAM, reduzindo drasticamente os ciclos de produção e fomentando um ambiente verdadeiramente colaborativo. Mas, fundamentalmente, significa criar uma única fonte de verdade para todos os dados relevantes: a intenção do projeto, os resultados da simulação, as tolerâncias de fabricação, as variações da produção e, em última instância, o desempenho no mundo real. Adota-se uma abordagem abrangente na qual diversas disciplinas da engenharia convergem — aerodinâmica, estruturas, termodinâmica, acústica e ciência dos materiais —, permitindo melhorias holísticas. Garante-se que cada decisão de projeto seja tomada com uma compreensão completa de seu impacto em todos os domínios. Ao se ajustar a geometria de uma pá, é necessário compreender imediatamente não apenas os benefícios aerodinâmicos, mas também as implicações estruturais, as consequências térmicas e a viabilidade de fabricação. Para isso, exige-se que todos os dados relevantes estejam atualizados, precisos e imediatamente disponíveis. Simulações de interação de turbinas a combustão Acabou a era das ferramentas isoladas e dos fluxos de trabalho fragmentados. Esse ambiente harmonizado conecta as ferramentas, permitindo a automação e a exploração de análises em grande escala. Quando as ferramentas estão desconectadas, os dados são traduzidos e reinseridos várias vezes, introduzindo erros e reduzindo a fidelidade das informações que fluem pelo sistema. Ferramentas unificadas preservam a integridade dos dados. Eficácia do resfriamento por película usando simulações de grandes vórtices Capacitam-se engenheiros com simulações rápidas e precisas, democratizando recursos avançados de simulação que conduzem a insights de engenharia acelerados e ao desenvolvimento contínuo de peças e montagens. A velocidade é importante, mas a precisão é o que realmente importa. Uma simulação rápida baseada em dados de entrada de baixa qualidade pode induzir a interpretações equivocadas. Por isso, busca-se garantir que as simulações executadas sejam rápidas e confiáveis, fundamentadas em modelos validados e em dados de entrada de alta qualidade. Ao combinar testes virtuais e físicos, constroem-se evidências robustas de conformidade. As simulações complementam os testes, mas não os substituem. Os dados obtidos em testes físicos validam as simulações, enquanto simulações validadas permitem explorar projetos que, de outra forma, exigiriam ensaios físicos. Dessa forma, estabelece-se um ciclo virtuoso de modelos progressivamente mais precisos e decisões cada vez mais confiáveis. Simulações de colisões com pássaros treinadas por IA de Física e uma plataforma de testes para certificação e verificação de motores Por meio do Siemens Xcelerator, a manufatura é transformada com um fio digital baseado em IA que cria uma conexão completa de ponta a ponta entre domínios, do projeto à fabricação. Isso abrange o projeto CAD e a otimização multifísica (ruído, vibração, força, fluido, pressão, temperatura) por meio da programação CAM, gerenciamento de dados, planejamento, usinagem CNC e inspeção. Bombas de engrenagem com topologia otimizada, impressão 3D e simulações CNC exemplificam o futuro das turbomáquinas: 80% mais rápidas quando treinadas por IA O poder transformador da IA ​​e do aprendizado de máquina, baseado em dados sólidos Um modelo de aprendizado de máquina capaz de prever a vida útil por fadiga das pás de turbinas o faz com base em treinamento realizado a partir de dados históricos sobre materiais das pás, condições de operação, modos de falha e resultados observados. Quanto melhor a qualidade desses dados, mais precisas tendem a ser as previsões e maior se torna a confiabilidade na definição dos rumos futuros das turbomáquinas. Combina-se o poder da IA ​​com simulação para oferecer melhor desempenho mais rapidamente. A exploração de projetos com IA permite a otimização automatizada e inteligente, ajudando os engenheiros a descobrir os melhores projetos em cada etapa. Inteligência artificial (IA) da física treinada em desvios comuns de fabricação e simulações de defeitos operacionais Utiliza-se modelos substitutos para análises complexas, como a análise de fluência por elementos finitos em 3D, proporcionando alta precisão ao prever locais e valores críticos e acelerando significativamente esses processos demorados. Esses modelos substitutos são treinados com dados de simulação de alta fidelidade; essencialmente, eles aprendem os padrões que simulações físicas detalhadas capturariam. Mas, novamente, sua precisão depende inteiramente da qualidade dos dados de treinamento. Líderes do setor estão aproveitando todas as oportunidades de reutilização de dados, adotando a IA de forma acelerada por meio de simulação com gerenciamento de configuração. A Siemens Energy , por exemplo, utiliza o simulador preditor de IA HEEDS para agilizar a integração de processos CAD e CAE em diversas disciplinas de engenharia. Otimização de projetos multidisciplinares acelerada por previsões de IA Pronto para enfrentar os desafios mais complexos no desenvolvimento de turbomáquinas com mais eficiência, integração e inovação? Agende uma reunião com a CAEXPERTS e descubra como nossas soluções em simulação, engenharia integrada e transformação digital, como o Simcenter 3D e o Simcenter STAR-CCM+ , podem acelerar seus projetos, reduzir riscos e levar seus resultados a um novo patamar. WhatsApp: +55 (48) 98814-4798 E-mail: contato@caexperts.com.br

A versão mais recente do Designcenter NX não é uma atualização incremental; é um investimento estratégico na transformação digital. Estão sendo oferecidas as ferramentas necessárias para que você possa competir em um futuro orientado por IA, conectado à nuvem e baseado em modelos. Essa nova versão do introduz um amplo conjunto de melhorias em montagem, projeto, desenhos e experiência do usuário. Esta atualização concentra-se na expansão dos recursos principais de modelagem e montagem, na melhoria da criação e do controle de desenhos e no aprimoramento contínuo da usabilidade geral da experiência baseada em navegador. Todas as novas capacidades são sustentadas por 4 pilares fundamentais. Esses quatro pilares são: Os 4 pilares Designcenter X NX – Oferecendo uma solução de colaboração completa Estamos vivendo uma era de transformação, na qual empresas globais estão migrando para modelos de software como serviço (SaaS). Há um desejo real na indústria de reduzir o tempo de lançamento no mercado, gerenciar a crescente complexidade e garantir uma estratégia de TI simplificada para permitir conectividade instantânea. Pesquisa da Siemens indica que os modelos SaaS resultam em um aumento de 19% na produtividade e em um aumento de quase 100% no tempo de atividade e na confiabilidade. Por isso, continua-se investindo na estratégia Designcenter X NX para criar um ambiente verdadeiramente colaborativo para os usuários. O Designcenter permite que você projete para o futuro, seja pelo navegador ou pelo computador, oferecendo flexibilidade incomparável. É o ambiente mais completo e com escalabilidade exclusiva para desenvolvimento de produtos, com o melhor software de engenharia de produtos da categoria. Apresentando o Live Share Vamos analisar mais de perto. A colaboração na nuvem para equipes distribuídas globalmente é fundamental, à medida que as empresas continuam a migrar para um modelo de trabalho híbrido. Há uma enorme demanda para que as empresas possam trabalhar no desenvolvimento de produtos em tempo real. O Live Share permite a criação colaborativa em tempo real, preservando a segurança e a lógica de negócios comprovadas pelo setor. Com ele, vários engenheiros podem trabalhar simultaneamente na mesma montagem ou peça em tempo real. Além disso, funciona com dados gerenciados tanto na nuvem quanto pelo software Teamcenter®. O Live Share possibilita a verdadeira engenharia simultânea, reduzindo o tempo do ciclo de projeto em 30 a 50% e eliminando atrasos dispendiosos. Automação com inteligência artificial O poder da Inteligência Artificial continua a transformar o cenário competitivo para engenheiros em todo o mundo. A IA é a principal área de investimento em tecnologia para fabricantes. Os novos recursos de IA estão reduzindo a necessidade de tarefas repetitivas, acelerando o trabalho dos engenheiros de projeto e liberando-os para se concentrarem na inovação em vez de operações manuais. Os primeiros a adotar tecnologias de IA relatam uma economia de tempo superior a 40% em tarefas comuns, e é por isso que ela está no centro da estratégia de lançamento contínuo. Aqui estão alguns dos novos fluxos de trabalho baseados em IA na versão mais recente do Designcenter NX . Designcenter X NX Copilot O Designcenter X NX Copilot é o assistente de IA generativa focado em engenharia que dá vida à inovação, transformando linguagem natural em ação. A nova ferramenta aproveita as melhores práticas do setor e o conhecimento da Siemens para guiar os usuários em tarefas complexas com respostas experientes e informativas. Com o Copilot, você pode fazer perguntas em linguagem simples e tudo será traduzido em comandos específicos da área, auxiliando em tudo, desde as melhores abordagens de design até a resolução de erros. Os benefícios são reais; o Copilot reduz o tempo e o esforço em tarefas complexas, simplificando os fluxos de trabalho e tornando o Designcenter X NX mais acessível e fácil de usar, especialmente para novos usuários que desejam desbloquear mais funcionalidades. Interface CAD com modelo mecânico e o Copilot exibindo sugestões Digital Threads Vamos dar uma olhada em digital threads e em onde se concentra a atenção desta versão. Novas funcionalidades para o Consultor de Design para Manufatura (DFM) O DFM Advisor é um aplicativo de projeto para manufatura que fornece informações críticas sobre a produção de peças durante a fase de projeto. Trata-se de um novo aplicativo desenvolvido para identificar áreas de fabricação problemáticas e de alto custo em qualquer modelo de projeto. Para a nova versão do Designcenter NX , foram adicionados verificadores adicionais para oferecer suporte a vários métodos de fabricação, incluindo verificadores de fresagem, verificadores de montagem e verificadores de chapa metálica. Novas capacidades de estrutura de navios O Ship Structures é um ambiente altamente produtivo e colaborativo para modelagem de estruturas navais. Com cobertura completa dos fluxos de trabalho de projeto naval em todas as etapas do projeto, você pode reutilizar os dados do projeto para informações de produção subsequentes e para a geração de desenhos. Novas ferramentas para aprimorar o suporte ao fluxo de trabalho de informações de produção para projeto, juntamente com melhorias significativas de desempenho e ferramentas de IA, resultaram em um aumento de 20 a 30% no desempenho para visualizações e atualizações de seção. Estrutura de navio no ambiente Ship Structures Design para Sustentabilidade no Designcenter NX Para finalizar, vamos falar sobre os ganhos de produtividade associados à sustentabilidade. O Design para Sustentabilidade é um aplicativo desenvolvido especificamente para esse fim, que integra a sustentabilidade ao design de produtos de forma transparente. Ele permite a tomada de decisões baseadas em dados por meio de visualização e relatórios avançados, possibilitando a avaliação do impacto ambiental em tempo real. Além disso, o Design para Sustentabilidade pode ser integrado aos revestimentos e à fabricação para garantir que todas as metas de sustentabilidade estejam alinhadas com a eficiência da produção. A importância da engenharia imersiva A seguir, vamos destacar os novos recursos adicionados em conjunto com a engenharia imersiva. A Engenharia Imersiva continua a transformar a maneira como os engenheiros criam produtos. É um produto para o futuro, que permite a todos experimentar gêmeos digitais de forma natural em um ambiente imersivo. Um produto que não se limita a um único setor, é uma ferramenta que oferece o único ambiente CAD XR totalmente integrado, o que significa que você pode permanecer em seu aplicativo de engenharia habitual e garantir a segurança dos seus dados. É uma solução premiada, projetada por engenheiros, para engenheiros. Atualizações ao vivo em reuniões colaborativas imersivas Está-se aprimorando a oferta de engenharia imersiva por meio do Immersive Collaborator. O Immersive Collaborator agrega valor real e facilita a tomada de decisões, permitindo atualizações ao vivo e alterações de design durante as reuniões. As alterações feitas pelo anfitrião da sessão são comunicadas aos outros usuários para que possam observar e interagir. As atualizações em tempo real estão habilitadas para o Animation Designer, o Mechatronics Concept Designer (MCD) e outras operações de design compatíveis. Isso representa uma verdadeira revolução para simulações e alterações de design, principalmente na identificação de colisões e na necessidade de realizar mudanças rápidas. Análise de ciclista com simulação aerodinâmica em ambiente virtual Capacidades de montagem ampliadas no NX Restrição de Centralização. Posicione os componentes em uma montagem centralizando-os entre duas faces Os fluxos de trabalho de montagem recebem diversas adições importantes nesta versão, principalmente em relação ao posicionamento, movimento e visualização. Novos tipos de restrição, incluindo restrição central, junta cilíndrica e junta deslizante, expandem as possibilidades de definição e comportamento dos componentes em uma montagem. Isso possibilita movimentos e posicionamentos mais realistas, como permitir rotação e translação ao longo de um eixo comum ou restringir o movimento a uma única direção. Para facilitar a visualização e a comunicação de montagens, foi introduzida a função de explosão manual, que permite aos usuários mover e rotacionar componentes usando a Tríade Inteligente. Essa função também pode ser usada para refinar as vistas explodidas automaticamente. As melhorias adicionais incluem a capacidade de copiar componentes diretamente do Navegador de Montagens usando fluxos de trabalho de arrastar e soltar, acesso expandido a peças padrão em vários padrões globais e desempenho aprimorado ao trabalhar com montagens grandes. Fluxos de trabalho de design mais rápidos e flexíveis Excluir Corpo. Remove corpos do modelo associativamente na árvore de histórico. O recurso pode ser suprimido para ressuscitar os corpos As melhorias de design nesta versão têm como foco facilitar a criação, modificação e gerenciamento de geometrias, reduzindo as dificuldades. Novas funcionalidades, como o padrão de esboço, permitem aos usuários replicar rapidamente geometrias em matrizes lineares ou circulares, enquanto o chanfro de esboço adiciona mais controle ao definir detalhes em nível de esboço. A edição de modelos também se tornou mais flexível com a adição das opções "excluir corpo" e "excluir face", que permitem aos usuários remover geometria mantendo a associatividade na árvore de histórico. Esses recursos podem ser suprimidos para restaurar a geometria, se necessário. Os comandos principais de modelagem também foram ampliados, com extrusão, revolução e substituição de face agora suportando parâmetros de inclinação e espessura. As atualizações no comando de casca proporcionam maior controle sobre a direção do deslocamento, e os aprimoramentos no comando de consulta facilitam o acesso a informações detalhadas da face, como área da superfície e centroide. Desenhos mais completos e personalizáveis Marca de centro, linha de centro e diâmetro do círculo primitivo. Use essas anotações em desenhos para comunicar a intenção do projeto, localizar elementos e fabricar peças com precisão A funcionalidade de desenho foi significativamente expandida para suportar fluxos de trabalho de documentação mais completos. Agora, os usuários podem editar desenhos incorporados diretamente no mesmo arquivo de peça do NX , simplificando as transições entre modelagem e detalhamento. Os novos controles de camadas permitem um melhor gerenciamento da visibilidade e seleção dos desenhos, ajudando a reduzir a desordem. Foram introduzidas diversas novas funcionalidades de anotação e detalhamento, incluindo marcas de centro, linhas de centro e anotações de diâmetro do círculo primitivo , juntamente com um controle expandido sobre as configurações de dimensão e anotação . Para fluxos de trabalho com chapas metálicas, a adição de uma tabela de dobras permite a inclusão de informações específicas de fabricação, como raio de dobra, ângulo e direção, diretamente no desenho. Atualizações adicionais nas configurações de visualização de desenho, preferências, listas de peças e tabelas de furos proporcionam mais flexibilidade e controle, ajudando as equipes a alinhar os resultados com os padrões internos. Melhorias contínuas na usabilidade e na experiência do usuário Notificação de atualização de versão. Receba notificações automáticas sempre que o produto for atualizado, com um link para informações sobre as novidades da versão Esta versão também introduz diversas atualizações destinadas a melhorar a usabilidade e tornar o aplicativo mais intuitivo. Agora, os usuários podem selecionar perfis de usuário para alinhar o comportamento do mouse e do teclado com o NX ou outros sistemas CAD convencionais, reduzindo a curva de aprendizado. As dependências entre recursos agora são mais fáceis de entender graças ao destaque visual na árvore de histórico, e a edição direta de esboços permite que os usuários modifiquem rapidamente a geometria sem precisar navegar pelos recursos. As melhorias adicionais incluem notificações de atualização de versão, visibilidade da versão do produto, acesso aprimorado ao caminho do arquivo e fluxos de trabalho simplificados para abertura de arquivos, contribuindo para uma experiência diária mais tranquila. A nova versão de 2026 do Designcenter X NX traz avanços significativos que tornam seus processos de engenharia mais ágeis, precisos e intuitivos — desde a montagem até a documentação final. Quer entender como aplicar essas melhorias no seu dia a dia e extrair o máximo valor da ferramenta? Agende uma reunião com a CAEXPERTS e descubra, na prática, como otimizar seus fluxos de trabalho e elevar o nível dos seus projetos com o NX . WhatsApp: +55 (48) 98814-4798 E-mail: contato@caexperts.com.br

As Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) consistem em milhares de núcleos idênticos, cada um projetado para funcionar isoladamente em tarefas massivamente paralelas, que podem ser subdivididas de forma que cada núcleo trabalhe independentemente. Esse design difere do da Unidade Central de Processamento (CPU) tradicional, que é composta por um número menor de núcleos altamente complexos, com lógica de controle sofisticada, grandes quantidades de memória cache hierárquica e mecanismos avançados como execução fora de ordem, predição de desvios e pipelines profundos. Essa arquitetura é otimizada para minimizar a latência na execução de tarefas sequenciais e para lidar com fluxos de instruções diversos e dependentes. As GPUs, por outro lado, são projetadas para manter os dados e o processamento o mais local possível dentro de seus multiprocessadores, reduzindo a movimentação de dados, aumentando a taxa de transferência e maximizando o desempenho em cargas altamente paralelizáveis. A Dinâmica dos Fluidos Computacional (CFD) é ideal para arquitetura de GPU porque tudo é realizado localmente na célula computacional, não havendo necessidade de comunicação com células distantes. Reduzir a distância entre os elétrons traz três benefícios principais: as simulações podem ser executadas mais rapidamente; o consumo de energia por simulação é muito menor; e a área ocupada pelo hardware é muito menor. A capacidade de executar simulações do Simcenter STAR-CCM+ em GPUs não é novidade, mas no Simcenter STAR-CCM+ 2602 foi dado um grande passo em frente ao adicionar Volume de Fluido (VOF) e Mistura Multifásica (MMP) à lista de solvers nativos de GPU. A capacidade multifásica suportada em GPU nesta versão é impressionante, incluindo modelos de mudança de fase como evaporação, ebulição e cavitação, técnicas de aceleração como multi-etapas implícitas e suporte a múltiplos regimes com MMP-LSI. Vejam alguns exemplos dos benefícios que a execução em GPU pode trazer para uma variedade de aplicações. Execute simulações de oscilação de líquidos em tanques mais rápidas Solver: VOF; Malha: Malha estática uniforme de 5,6 milhões de pixels (AMR ainda não compatível com GPU); Passo de tempo: 5e-4s com subpassos dinâmicos (CFL alvo 0,5); Movimento: Movimento lateral sinusoidal; CPUs utilizadas: 192 núcleos de CPU (AMD EPYC 7532); GPU utilizada: 1 NVIDIA RTX 6000 Ada O primeiro exemplo é um caso de oscilação do líquido em um tanque de combustível automotivo. Como engenheiros, queremos saber como o centro de gravidade se desloca à medida que o tanque oscila, devido às cargas que transfere para o veículo e o efeito que isso terá na estabilidade e dinâmica do mesmo. A oscilação do líquido também é uma preocupação em aplicações criogênicas, onde a ebulição ocorre com frequência, o que também é contemplado nesta versão. No Simcenter STAR-CCM+ , foi usado o mesmo solver para as versões de CPU e GPU, o que significa que, se os casos convergirem bem, resultados idênticos podem ser esperados. No exemplo de oscilação em tanque, é exatamente isso que se observa, com o movimento da superfície livre ao longo do tempo sendo quase idêntico (como em experimentos reais, os casos transientes de VOF são estocásticos por natureza e, portanto, nenhuma execução será totalmente idêntica a ponto de cada gota coincidir). O movimento do centro de gravidade apresenta boa concordância com o experimento, tanto nas execuções em CPU quanto em GPU. CPU GPU A vantagem de executar o programa na GPU fica mais evidente quando os tempos de execução são comparados. Uma única GPU foi significativamente mais rápida do que 192 núcleos de CPU. Na verdade, seriam necessários 251 núcleos de CPU para igualar a velocidade da GPU (uma métrica conhecida como equivalência de núcleos de CPU). Ao comparar o consumo de energia, os benefícios da GPU são evidentes, pois ela utiliza apenas 19% do equivalente da CPU, reduzindo o custo de operação e a pegada de carbono. Acelere a simulação de cavitação da hélice Solver: VOF mais modelo de cavitação Schnerr-Sauer; Malha: Malha estática recortada de 4,4 milhões (focada na região próxima à hélice); Passo de tempo: 5e-6s com 3 subpassos de fração de volume; Movimento: MRF; CPUs utilizadas: 160 núcleos de CPU (Intel Xeon Gold 6248); GPU utilizada: 1 NVIDIA Tesla V100 O próximo exemplo é uma hélice marítima operando em uma condição onde a cavitação é esperada. Isso dá a oportunidade de testar alguns dos recursos avançados de física incluídos no VOF para GPU nesta versão. Neste caso, foi utilizado o modelo de Schnerr-Sauer para cavitação. O modelo prevê o crescimento e o colapso de bolhas de vapor devido à baixa pressão na superfície da hélice. Essas bolhas coalescem para formar bolsas de vapor maiores que preenchem o vórtice da ponta e se deslocam rio abaixo, formando um padrão helicoidal clássico. Os resultados desta simulação em CPUs e GPUs são mostrados abaixo. Eles são idênticos, como esperado. CPU GPU A GPU única concluiu a execução em cerca de 70% do tempo gasto pelos 160 núcleos da CPU, o que equivale a 231 núcleos de CPU. Assim como no exemplo anterior, a energia consumida para concluir a execução também é muito menor, com a GPU consumindo apenas 35% da energia utilizada pelas CPUs. Acelere as previsões de resistência marítima: Navio porta-contentores Kriso (KCS) Solver: VOF mais ondas VOF Malha: Malha estática recortada de 28M Passo de tempo: 0,02s Movimento: Nenhum CPUs utilizadas: 512 núcleos de CPU (AMD EPYC 7532) GPUs utilizadas: 2 NVIDIA RTX 6000 Ada Ainda no tema de aplicações marítimas, a próxima simulação é um cálculo de resistência para o caso de teste do navio porta-contêineres Kriso (KCS). A previsão correta do arrasto nesses exemplos exige a captura precisa das ondas de superfície livre tanto ao redor da embarcação quanto a jusante. Essa simulação é possível em GPUs graças ao suporte a ondas VOF nesta versão. CPU GPU Mais uma vez, os resultados da CPU e da GPU são indistinguíveis. Comparando o tempo de execução, as duas GPUs foram ligeiramente mais lentas do que 512 núcleos de CPU, resultando em uma equivalência de 214 núcleos de CPU. O consumo de energia da GPU foi de apenas 30% do consumo do cluster de CPU. Realize estudos de resfriamento de motores elétricos mais rapidamente Solver: MMP-LSI; Malha: Malha poliédrica estática de 4,16 milhões de iterações; Passo de tempo: Passo de tempo adaptativo com alvo de CFL máximo de 2 e 10 subpassos; Movimento: Movimento de corpo rígido (com interseção baseada em métricas e distância da parede PDE); CPUs utilizadas: 160 núcleos de CPU (Intel Xeon Gold 6248); GPU utilizada: 1 NVIDIA Tesla V100 O último exemplo é um motor elétrico semelhante aos encontrados em veículos elétricos. Esses motores requerem refrigeração com um fluido dielétrico (óleo) que, neste motor, é injetado por meio de entradas fixas na parte superior da máquina sobre os enrolamentos de cobre. Otimizar a refrigeração em um motor elétrico é fundamental para maximizar o desempenho e a eficiência. Esta simulação utiliza modelagem de Mistura Multifásica (MMP) com Interface de Grande Escala (LSI) para permitir a coexistência de jatos resolvidos e misturas dispersas de gotículas sub-grade. A simulação também inclui movimento relativo (Movimento de Corpo Rígido com interfaces deslizantes). CPU GPU Os resultados mostram novamente uma excelente concordância entre as execuções na CPU e na GPU. Neste exemplo, a GPU única foi um pouco mais lenta do que os 160 núcleos da CPU, resultando em uma equivalência de 124 núcleos de CPU e um consumo de energia equivalente a 65% do das CPUs. Isso não é tão bom quanto nos outros exemplos devido à necessidade de reinterseccionar a malha deslizante a cada passo de tempo (essa é uma operação não local e, portanto, menos adequada para GPU). Mesmo assim, ainda representa um ganho de velocidade muito significativo. Leve suas simulações multifásicas a um novo patamar de velocidade e eficiência com o poder das GPUs no Simcenter STAR-CCM+ . A CAEXPERTS pode ajudar você a implementar, otimizar e extrair o máximo desempenho dessa tecnologia em seus projetos. 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Um forte aumento do interesse na produção de hidrogênio verde A demanda atual e futura é por energia verdadeiramente livre de emissões. É preciso encontrar alternativas para substituir os combustíveis fósseis. Atualmente, as baterias são uma solução para o setor automotivo. Infelizmente, elas não são adequadas para muitas aplicações devido a limitações de capacidade de armazenamento, vida útil, restrições de carga e preocupações ambientais. Portanto, a produção de hidrogênio verde (produzido, por exemplo, por eletrólise, utilizando eletricidade renovável) é identificada como uma solução promissora para o armazenamento de energia renovável livre de emissões a longo prazo. Em 2019, a energia gerada graças ao hidrogênio era da mesma ordem de grandeza da energia fornecida por uma usina nuclear moderna. E, por alguns anos, o consumo de hidrogênio aumentou rapidamente. Essa tendência continuará a crescer significativamente, visto que muitos países têm investido recentemente em larga escala para aumentar a produção e o uso de hidrogênio nos setores de transporte, energia e indústria. Figura 1: Evolução do consumo de hidrogênio A maior parte do hidrogênio ainda é produzida a partir de combustíveis fósseis, o que significa que novas infraestruturas precisam ser desenvolvidas, enfrentando os seguintes desafios: Produção de hidrogênio verde, sem emissões de CO₂. A eletrólise da água é uma solução, utilizando eletricidade limpa gerada, por exemplo, por turbinas eólicas, painéis solares, conversores de ondas ou uma combinação destes. A melhoria do desempenho, da confiabilidade e da eficiência do sistema visa atingir um preço aceitável para o hidrogênio produzido. O armazenamento do hidrogênio. Como esse gás possui baixa densidade energética em condições ambientais, ele geralmente é comprimido ou liquefeito para armazenamento. Figura 2: Usina de produção de hidrogênio Então, como podemos lidar com esses desafios e capturar o comportamento de uma planta de produção de hidrogênio e de cada um de seus subsistemas? Um modelo que combina todos os subsistemas para avaliar o desempenho global A simulação da produção de hidrogênio verde no Simcenter Amesim é a solução. Ela permite capturar todo o processo de produção de hidrogênio verde, prever as interações entre os subsistemas e o desempenho global. Figura 3: Modelo de planta de produção de hidrogênio no Simcenter Amesim Passa-se agora à análise do exemplo da energia elétrica gerada a partir de 3 fontes verdes diferentes: Turbinas eólicas Painéis solares Conversores de onda A energia elétrica é usada para alimentar um eletrolisador que gera hidrogênio. O hidrogênio é finalmente comprimido para ser armazenado em tanques de alta pressão, pronto para ser usado, abastecer veículos ou ser transportado. Turbinas eólicas O modelo de turbina eólica leva em consideração o número de turbinas eólicas que desejamos utilizar, a definição da geometria da turbina (especialmente o diâmetro da hélice, o ângulo de inclinação…), o desempenho do gerador, as perdas dos subcomponentes e o controle do passo da hélice. Figura 4: Modelo de turbina eólica Este modelo permite prever, por exemplo, a potência elétrica e a potência mecânica da turbina, dependendo da velocidade transitória do vento. Figura 5: Resultados do modelo de turbina eólica Painéis solares O modelo do painel solar leva em consideração o número e a geometria das células e dos painéis, as condições operacionais transitórias: considerando a evolução da posição do sol e o impacto das nuvens, bem como a definição do desempenho do conjunto de painéis solares. Figura 6: Modelo de painéis solares Isso possibilita, por exemplo, prever a potência elétrica fornecida pelo painel solar, dependendo da potência de irradiação transitória nas células. Figura 7: Resultados do modelo de painéis solares Gerador de ondas Para prever o desempenho de um gerador de ondas, foi inicialmente construído um modelo multifísico bastante detalhado. Este modelo reproduz a arquitetura detalhada do sistema, considerando o dimensionamento e o comportamento dos subsistemas: o pistão, as válvulas, o motor e o gerador hidráulicos, um acumulador, tubulações, etc. O modelo leva em conta as condições operacionais transitórias com frequência e amplitude de ondas variáveis. Este modelo é preciso e útil para o projeto detalhado e otimização do gerador de ondas. No entanto, para simulações de longa duração, ele permanece lento. Em seguida, numa segunda etapa, partindo do modelo preciso, foi construído um modelo reduzido utilizando a ferramenta Simcenter Amesim Neural Network Builder. O Neural Network Builder permite treinar um modelo reduzido de forma fácil e rápida, gerando o modelo Amesim correspondente que será executado com grande rapidez. Numa simulação de validação, o modelo gerador de ondas reduzido conseguiu reproduzir os resultados do modelo inicial com um nível de confiança de 94%, com um tempo de simulação significativamente menor. É realmente incrível! Figura 8: Redução do modelo do gerador de ondas Este modelo reduzido pode então ser usado para prever a energia elétrica gerada pelo gerador de ondas, dependendo da frequência e amplitude da onda, com os desempenhos que precisamos em nosso modelo de sistema de produção de hidrogênio verde. Figura 9: Resultados do modelo do gerador de ondas Eletrolisador A energia elétrica gerada por painéis solares, turbinas eólicas e geradores de ondas é combinada e utilizada pelo eletrolisador. Este converterá água em O₂ e H₂. Neste modelo, o desempenho e as taxas de reação são previstos graças à curva de polarização fornecida como parâmetro, ao número de células e à área ativa das células. Figura 10: Modelo de eletrolisador Isso permite prever a energia elétrica consumida pelo eletrolisador, o fluxo instantâneo de hidrogênio que ele produzirá e a massa média correspondente que você poderá produzir por dia. Neste exemplo, você pode produzir cerca de 9 kg de hidrogênio por dia. Você também pode constatar que, com o dimensionamento dos subsistemas, o conversor de ondas produz 88% da energia elétrica, os painéis solares 4% e a turbina eólica 7%. Figura 11: Resultados do modelo de eletrolisador Armazenamento de hidrogênio Finalmente, o hidrogênio é comprimido no modelo de armazenamento de hidrogênio. Este modelo é baseado em tubulações, um compressor com seu controle, válvulas controladas e vários tanques. O controle das válvulas permite que o primeiro tanque seja enchido até que a pressão atinja 750 bar. O segundo tanque é enchido em seguida e, finalmente, o terceiro. As trocas térmicas que ocorrem entre o hidrogênio, as tubulações e os tanques são levadas em consideração. A simulação foi interrompida quando a pressão atingiu 750 bar em cada um dos três tanques. Figura 12: Modelo do sistema de armazenamento de hidrogênio Graças ao modelo e à simulação, é possível prever que, nas condições operacionais definidas, os 3 tanques podem ser enchidos em 42 dias. Também é possível compreender claramente a rapidez com que a pressão e a massa de hidrogênio aumentam, bem como a evolução da temperatura do gás dentro dos 3 tanques. A compressão do hidrogênio a 750 consome parte da energia gerada pelos painéis solares, turbinas eólicas e geradores de ondas. Isso, por fim, reduz a produção de hidrogênio. Graças à simulação, pode-se estimar que o compressor consome cerca de 6% da energia elétrica. Figura 13: Resultados do modelo do sistema de armazenamento de hidrogênio Conclusões Em conclusão, a simulação da produção de hidrogênio verde no Simcenter Amesim pode definitivamente ajudar a enfrentar os desafios da produção de hidrogênio verde. A extensa plataforma de simulação multifísica permite modelar sistemas completos. Dimensionar os diferentes subsistemas, considerando várias condições de operação, é benéfico. Isso possibilita uma melhor integração dos subsistemas e a melhoria do desempenho geral e do retorno sobre o investimento (ROI). Proporciona uma melhor compreensão do comportamento global do sistema. Com a simulação de sistemas, você pode projetar melhor seu sistema, além de avaliá-lo virtualmente e aprimorar suas estratégias de controle. Você finalmente poderá selecionar o design certo na primeira tentativa , reduzindo os riscos de erros e acelerando seus projetos. Finalmente, o Simcenter Amesim , graças a modelos e bibliotecas genéricos, possibilita abordar a produção de hidrogênio limpo, bem como muitas outras aplicações. Podemos mencionar brevemente, por exemplo, as seguintes: Projeto de tanques de hidrogênio integrados em veículos ou aeronaves, considerando tanques de alta pressão ou criogênicos, simulação de cenários como reabastecimento ou extração de hidrogênio. Avaliação do desempenho de motores aeronáuticos e turbinas a gás, análise do impacto da sangria em compressores multiestágios, foco em questões de engenharia, análise de modelos para avaliação fora do projeto e em regime transitório. Projeto de motores de combustão de hidrogênio, adaptação dos sistemas de injeção e controle, sistemas de carregamento, controle de combustão e sistemas de pós-tratamento. Projeto e integração de células de combustível com o fornecimento de ar e hidrogênio, a eletrônica de potência, o gerenciamento térmico e os controles. Figura 14: Exemplos de funcionalidades do Simcenter Amesim para outras aplicações relacionadas ao hidrogênio Sobre o autor: Patrice Montaland é Desenvolvedor de Negócios do Simcenter Amesim . Ele adquiriu experiência inicial em simulação, células de combustível e veículos híbridos como engenheiro atuando nas indústrias automotiva e de hidrogênio. Patrice ingressou na Siemens há 14 anos e agora trabalha em estreita colaboração com a equipe de desenvolvimento do Simcenter Amesim , motivado a melhor atender aos novos desafios da indústria. Patrice acredita firmemente nos benefícios da simulação de sistemas para o projeto de sistemas de produção de hidrogênio verde e para a melhoria do uso do hidrogênio em sistemas como células de combustível, graças a uma abordagem de modelagem multifísica rápida e abrangente. Pronto para avançar na produção de hidrogênio verde com mais eficiência e segurança? Agende uma reunião com a CAEXPERTS e descubra como as soluções de simulação, como o Simcenter Amesim , podem ajudar sua empresa a otimizar sistemas, reduzir riscos e acelerar resultados em projetos de energia limpa. WhatsApp: +55 (48) 98814-4798 E-mail: contato@caexperts.com.br

Para qualquer veículo, o mau gerenciamento da água pode ser um problema, algo bem conhecido pelos engenheiros automotivos da atualidade. Seja uma garoa leve ou uma enchente, a água impacta quase todos os aspectos do projeto de um carro, desde a visibilidade do motorista e a durabilidade dos componentes até a segurança e o desempenho geral do veículo. Durante anos, lidar com esses problemas significava testes físicos dispendiosos e demorados. Hoje, no entanto, os projetistas de automóveis contam com um conjunto cada vez maior de ferramentas para simular e mitigar o excesso de fluxo de água e os problemas de infiltração. Esse conjunto crescente de ferramentas, aliado ao avanço contínuo da computação de alto desempenho (HPC), consolidou a simulação como a opção indispensável para o engenheiro moderno, proporcionando economia de tempo e custos já nas fases iniciais do ciclo de projeto. Você tem opções de simulação Para auxiliar na navegação pelas águas da simulação, o software e os serviços da Simcenter oferecem ferramentas de análise baseadas nos métodos RANS e SPH, proporcionando combinações eficientes de soluções rápidas e de alta fidelidade. Vamos analisar mais detalhadamente o que cada opção pode oferecer. RANS (Navier-Stokes com média de Reynolds) Os métodos RANS são métodos de Dinâmica dos Fluidos Computacional (CFD) baseados em meio contínuo e dependentes da malha, que resolvem equações médias temporais para o escoamento de fluidos. Isso significa que eles modelam os efeitos da turbulência em vez de resolver diretamente cada vórtice turbulento. Um solver RANS trata o fluido como um meio contínuo e resolve grandezas médias, como velocidade, pressão e temperatura, em uma malha fixa. Os métodos RANS possuem diversas vantagens: Eficiência computacional para fluxos em regime permanente: Geralmente mais eficiente para fluxos em regime permanente ou quase permanente, tornando-os adequados para domínios maiores e tempos de simulação mais longos. Previsão do fluxo de fluido/ar em massa: Excelente para prever o comportamento geral da água com interação aerodinâmica do veículo (multifásico). Previsão de pressão: Fornece campos de pressão estáveis ​​e precisos usados ​​em previsões acopladas de deflexão e tensão, ou seja, interação fluido-estrutura (FSI) ou acoplamento de elementos finitos (FEA) e dinâmica dos fluidos computacional (CFD). SPH (Hidrodinâmica de Partículas Suavizadas) Os métodos SPH são métodos baseados em partículas lagrangianas e sem malha. Em vez de resolver em uma grade, o fluido é representado por partículas que se movem com o fluxo, carregando propriedades como massa, velocidade e pressão. Essas partículas interagem com seus vizinhos dentro de um comprimento de suavização definido, e as propriedades do fluido são reconstruídas usando interpolação baseada em kernel a partir dessas interações de partículas. Os métodos SPH também apresentam diversas vantagens: Eficiência computacional para fluxos transientes: Apresenta excelente desempenho na simulação de deformações de superfície livre altamente transientes e violentas, respingos, oscilações e dinâmicas complexas de superfície livre sem difusão numérica. Sem necessidade de malha: Elimine a necessidade de malhas e remesh complexos, simplificando a configuração para geometrias intrincadas, componentes móveis e cenários que envolvem ruptura ou fragmentação da água. Infiltração localizada de água e interação em nível de componentes: Ideal para análises detalhadas da infiltração de água através de aberturas de ventilação, drenos, vedações e pequenas aberturas, bem como da interação direta da água com sensores, câmeras e vias de entrada de ar. Vamos explorar alguns problemas comuns de gestão de água abordados de forma abrangente usando o software Simcenter Fluids and Thermal e as soluções Simcenter Engineering and Consulting Services. Garantir uma visão clara e a segurança do motorista Todos sabem que uma boa visibilidade ao dirigir é fundamental. Mesmo uma pequena redução na visibilidade do motorista pode ser irritante ou, na pior das hipóteses, extremamente perigosa. Felizmente, existem diversas maneiras pelas quais a simulação pode ajudar seu carro a manter uma visão clara em dias de chuva. Otimização do para-brisa e dos limpadores Utilizando modelagem CFD multifásica, os engenheiros podem prever com precisão como as palhetas do limpador de para-brisa removem a água sob diversas condições de chuva e vento. Isso permite a otimização do design, da velocidade e do ângulo de varredura das palhetas, além de ajudar a mitigar problemas como o fluxo de água e marcas deixadas pelas colunas A. Simulações acopladas mais avançadas (ar e água) chegam a analisar os efeitos aerodinâmicos para garantir que os limpadores permaneçam eficazes em altas velocidades, reduzindo ruídos e vibrações causados ​​pelo atrito entre as palhetas. Espelhos retrovisores e janelas laterais Os espelhos retrovisores laterais são um componente essencial para uma condução segura, cujo design deve estar em conformidade com diversas diretrizes governamentais (tamanhos e ângulos mínimos), bem como com restrições de engenharia aerodinâmica (mínimo arrasto). Por esses motivos, a área da superfície de um espelho retrovisor lateral tende a ser relativamente pequena e pode ser facilmente comprometida pela água. Felizmente, existem técnicas avançadas de modelagem CFD para mitigar esses problemas antes que ocorram na estrada. Simulações detalhadas de espelhos retrovisores laterais frequentemente exigem uma abordagem híbrida, utilizando diferentes modelos multifásicos para aproximar diferentes domínios da solução: fluxo de ar, água em massa, gotas de água e película de água. A transição entre os domínios é ditada por critérios definidos pelo usuário (por exemplo, impacto de gotas, espessura da película ou diâmetro da gota). Análise de aquaplanagem e pneus Uma análise de pneus realizada corretamente pode aumentar a segurança do veículo por meio de projetos otimizados da banda de rodagem e reduzir significativamente o tempo de prototipagem física. Essas simulações complexas utilizam métodos avançados para modelar as interações entre pneus, água e ar, a fim de prever quando e como um pneu perde tração. Elas podem ser simulações extremamente desafiadoras devido à geometria do pneu, que se move e se deforma, ao comportamento transitório do fluxo e ao nível de detalhamento necessário para atingir uma precisão aceitável. Esses desafios podem ser superados com o Simcenter STAR-CCM+ usando uma combinação de Volume de Fluido (VOF), malha dinâmica ou sobreposta e solvers FSI acoplados. Navegando em águas profundas: vadeio e proteção de componentes Grandes acúmulos de água são comuns após chuvas intensas, principalmente em áreas de baixa altitude, comunidades costeiras e estradas com drenagem deficiente. Os fabricantes sabem que esses eventos ocorrerão ao longo da vida útil de um veículo e, como resultado, os testes controlados de imersão em água tornaram-se um requisito padrão da maioria dos programas de validação de veículos, especialmente para veículos elétricos, onde a proteção dos componentes eletrônicos é fundamental. A travessia em água impõe exigências simultâneas em relação ao gerenciamento de respingos, à integridade da vedação e ao direcionamento dinâmico da água ao redor do veículo. As arquiteturas exclusivas das plataformas com motor a combustão e das plataformas elétricas a bateria criam caminhos de exposição à água muito diferentes, desde os sistemas de entrada e ventilação de ar até os componentes da parte inferior da carroceria, os compartimentos de alta tensão e os equipamentos de gerenciamento térmico. Compreender como a água se move, se acumula e interage com esses sistemas durante uma travessia em água é essencial desde o início do processo de projeto, muito antes do início dos testes físicos. Deflexões e tensões sob o painel Seja por direção imprudente ou simplesmente por falta de atenção, há uma grande probabilidade de você colidir com uma grande e pesada massa de água em alta velocidade com seu carro. Você pode não perceber na hora, mas esse infeliz acontecimento não só produz respingos excessivos de água, como também pode causar danos estruturais significativos na parte inferior do veículo. Grandes deformações na lataria podem gerar tensões indesejadas ou contato entre componentes. Portanto, embora pareça contraditório, a parte inferior de um veículo deve ser projetada para resistir a impactos. Os engenheiros iniciam a análise calculando as cargas de impacto em alta velocidade durante a travessia em águas rasas. Essas cargas são então usadas como condições de entrada para prever as deflexões sob o painel. As deflexões correspondem às tensões nos pontos de montagem, que podem levar à fadiga e falha do material. Todo o fluxo de trabalho é uma análise acoplada chamada Interação Fluido-Estrutura (FSI) e é essencialmente um processo de duas partes com duas disciplinas de simulação separadas: CFD – Uma simulação transiente multifásica (ar/água) calcula as cargas de pressão hidrodinâmica na parte inferior do veículo enquanto ele atravessa trechos alagados (podendo incluir efeitos aerodinâmicos). Análise de Elementos Finitos (FEA) – As cargas de pressão são mapeadas em um modelo estrutural e um solver de Análise de Elementos Finitos é usado para calcular a deflexão, a tensão e a deformação dos painéis inferiores e dos componentes de conexão. Domando o Spray: Fortalecendo a Durabilidade e a Proteção dos Componentes Todos nos lembramos dos passeios de bicicleta na infância, vagando sem rumo entre a rua, a calçada e as poças de chuva. E quando percebíamos as costas estavam completamente encharcadas pelos respingos dos pneus (mais um exemplo de má gestão da água no veículo). Os respingos de água de uma bicicleta BMX podem ser vistos como um incômodo aceitável (ou até mesmo divertido), porém, os respingos de água de uma motocicleta ou carro devem ser levados mais a sério. Eles podem ser corrosivos, destrutivos ou até mesmo perigosos. Felizmente, existem diversas maneiras pelas quais a simulação pode ajudar a mitigar o impacto dos respingos de pneus logo no início do ciclo de projeto, antes mesmo do veículo chegar às ruas. Visibilidade e segurança do motorista As simulações de pulverização ajudam os engenheiros a projetar componentes como arcos de roda, painéis inferiores da carroceria e para-lamas para minimizar os respingos, melhorando a visibilidade do motorista e resolvendo problemas aeroacústicos e estéticos. Contaminação de componentes Uma análise por pulverização pode prever áreas de alta sujidade em componentes como faróis, lanternas traseiras e radiadores, permitindo uma aplicação otimizada e o desenvolvimento de revestimentos antiaderentes. Corrosão e Falha de Componentes A simulação dinâmica de pulverização também pode ajudar os engenheiros a entender como substâncias corrosivas, como o sal de estrada, afetam as partes vulneráveis ​​de um carro ou motocicleta ao longo do tempo, permitindo o desenvolvimento de medidas de proteção. Degradação da câmera e do sensor Para sistemas avançados de assistência ao condutor (ADAS) e veículos autônomos, uma simulação de alta fidelidade pode ser crucial para eliminar projetos inadequados. As previsões de gotas e películas de água ajudam a determinar o posicionamento ideal de câmeras e sensores para minimizar a exposição à chuva, lama e sujeira, e podem auxiliar no desenvolvimento de sistemas de limpeza eficazes. Ingress protection de componentes eletrônicos Os testes de ingress protection (IP) tornaram-se uma parte crítica da validação de veículos modernos, visto que cada vez mais componentes eletrônicos são acondicionados em locais expostos ou sujeitos a respingos. Normas como a IEC 60529 e a ISO 20653 definem os requisitos de  ingress protection de líquidos para invólucros e equipamentos elétricos de veículos rodoviários (por exemplo, inversores, ECUs, sensores, carcaças de baterias e conectores). Abrangem cenários de exposição à água que variam da proteção básica contra gotejamento e respingos (IPX1) a condições de lavagem com alta pressão e alta temperatura (IPX9), representando requisitos de  ingress protection progressivamente mais exigentes para componentes automotivos. A simulação é particularmente eficaz para o estudo desses comportamentos, pois as falhas de entrada de água são frequentemente causadas por movimentos de água localizados e altamente transitórios, em vez de fluxo constante. Eventos de curta duração, como respingos e exposição por impacto, podem ser analisados ​​para compreender os caminhos e o acúmulo de água. A simulação também pode revelar como a água entra em componentes como mecanismos de trava, além de avaliar o impacto do posicionamento de respiros e drenos e identificar onde a água se acumula e molha repetidamente regiões críticas. Otimizando o desempenho e a funcionalidade do sistema As simulações de água em grande quantidade também permitem ajustar com precisão a forma como a água interage com sistemas complexos de veículos. Drenagem do conjunto da coifa e controle de entrada de ar do sistema HVAC O conjunto do painel corta-fogo desempenha um papel crucial na gestão da água no veículo, atuando como principal zona de coleta e redistribuição de água da chuva, respingos e escoamento do para-brisa e do capô. Ao mesmo tempo, frequentemente abriga ou alimenta sistemas sensíveis, como entradas de ar do sistema de climatização, filtros de ar da cabine, mecanismos dos limpadores de para-brisa e componentes eletrônicos. Durante chuvas intensas ou lavagens de veículos, o painel corta-fogo sofre com fluxos de água altamente transitórios, acúmulo localizado e demandas de drenagem rápida. O gerenciamento inadequado da água nessa área pode levar à entrada de água nos sistemas de climatização, acúmulo próximo a componentes elétricos, problemas de ruído ou comprometimento da durabilidade a longo prazo. A simulação permite que os engenheiros estudem esses comportamentos complexos e dependentes do tempo logo no início do processo de projeto. O acúmulo transitório de água, o transbordamento, o respingo e a interação com grelhas, telas e caminhos de drenagem podem ser visualizados e quantificados em condições repetíveis. Isso permite que as equipes avaliem a geometria da coifa, o dimensionamento e o posicionamento dos drenos e a eficácia dos defletores antes da construção de protótipos físicos. Ao entender como a água se move através da coifa sob cenários de carga realistas, os projetistas podem reduzir o risco de infiltração, melhorar a robustez e evitar alterações dispendiosas no projeto em estágios avançados. Escoamento de água do capô e da porta traseira O escoamento da água pelo capô, tampa do porta-malas e porta traseira é um aspecto fundamental da gestão da água em veículos, pois a água naturalmente segue a geometria da superfície e migra em direção a frestas, bordas e interfaces se não for direcionada intencionalmente. Durante a chuva e a lavagem do carro, formam-se películas e filetes de água nos painéis externos, que se desprendem nas bordas, dobradiças, faróis e áreas de fechamento. A simulação permite que os engenheiros visualizem esses caminhos de escoamento em condições controladas e avaliem recursos como calhas, bordas, canais e pingadeiras que direcionam a água para longe de aberturas e pontos de contato do usuário. Isso ajuda a reduzir o desperdício de água durante a abertura da porta traseira, limita a umidade repetida em interfaces críticas e melhora a robustez geral antes da construção de protótipos físicos. Oscilação do tanque O movimento do líquido dentro dos tanques é um desafio no projeto de veículos, particularmente em aplicações que envolvem tanques parcialmente cheios, como reservatórios de combustível, líquido de arrefecimento ou fluido de lavagem de para-brisa. Durante a frenagem, aceleração, curvas ou operação em estradas irregulares, o movimento do líquido dentro desses tanques pode se tornar altamente dinâmico e caótico. O movimento descontrolado do líquido pode influenciar a dinâmica do veículo, introduzir cargas transitórias nas paredes e suportes do tanque, contribuir para a transferência de carga e momentos de rolamento induzidos pelo movimento, além de gerar ruído. Esses efeitos são especialmente importantes em veículos e sistemas maiores, onde os volumes de fluido são significativos e as condições de operação variam amplamente. A simulação oferece uma maneira prática de estudar e gerenciar o comportamento de oscilação do líquido logo no início do processo de projeto. Os engenheiros podem avaliar a influência da geometria do tanque, do nível de enchimento e de características internas, como defletores, em cenários de condução repetíveis. Isso permite a otimização rápida do layout dos defletores para melhorar a estabilidade do veículo, reduzir a carga estrutural transitória, limitar o movimento do centro de massa induzido pelo fluido e mitigar os momentos de rolamento relacionados à oscilação antes do início dos testes físicos. Lançamentos digitais, impacto real A gestão da água proveniente de veículos é um desafio complexo, que vai muito além dos quintais e entradas de garagem do dia a dia, e as soluções práticas nem sempre são óbvias. A mitigação do desperdício de água exige conhecimento, criatividade e inovação – tudo o que o portfólio de softwares e serviços da Simcenter pode ajudar a fornecer. Com simulações eficazes, o imprevisível torna-se calculável, transformando a engenharia de um processo reativo, baseado em tentativa e erro, em uma ciência proativa e preditiva. Os engenheiros de hoje podem inovar mais rapidamente, construir com mais segurança e entregar produtos mais confiáveis, garantindo uma experiência mais segura, seca e confortável para todos, independentemente das condições climáticas. Descubra como a simulação pode transformar os desafios da gestão de água em veículos em oportunidades de inovação e desempenho. A CAEXPERTS  pode ajudar sua equipe a aplicar soluções avançadas com ferramentas como Simcenter STAR-CCM+ para otimizar projetos, reduzir custos de prototipagem e acelerar o desenvolvimento. Agende uma reunião com nossos especialistas e veja como implementar simulações eficientes no seu processo de engenharia. WhatsApp: +55 (48) 98814-4798 E-mail: contato@caexperts.com.br

Introdução Os veículos elétricos estão no centro dos desenvolvimentos atuais da indústria automotiva e, como coração de um veículo elétrico, a bateria desempenha um papel fundamental na sua alimentação. É um componente crucial e valioso. No entanto, sua importância vai além da funcionalidade – o peso, o custo e a vulnerabilidade a danos da bateria a tornam uma área de preocupação para os proprietários de veículos elétricos. Ao contrário dos veículos com motores de combustão interna, os veículos elétricos geralmente têm a bateria integrada em plataformas tipo skate, populares na indústria automotiva por incorporarem o conjunto de baterias ao assoalho do veículo. Esse design oferece diversas vantagens, mas também apresenta riscos significativos para os proprietários de veículos elétricos. Com a crescente presença de lombadas nas ruas, há uma preocupação cada vez maior com os danos que esses obstáculos podem causar ao conjunto de baterias localizado sob o veículo. Atravessar uma lombada em alta velocidade sem cuidado pode resultar em reparos caros ou até mesmo na necessidade de substituir todo o veículo. A bateria de um veículo elétrico pegou fogo após ser danificada em um acidente ( fonte ). Em um artigo de imprensa publicado pela Reuters Information em março de 2023 , Christoph Lauterwasser, diretor-geral do Centro de Tecnologia da Allianz, enfatizou o crescente número de casos de danos em baterias e ressaltou a importância de manuseá-las com o máximo cuidado. A reparabilidade das baterias tornou-se uma consideração crítica para as montadoras, com algumas, como a Ford Motor Co. e a General Motors Co., focando em facilitar os reparos. No entanto, a Tesla Inc. adotou uma abordagem diferente, introduzindo uma nova estrutura de bateria em seu Modelo Y, fabricado no Texas, que especialistas consideraram "zero reparabilidade". O impacto dos danos às baterias vai além dos proprietários individuais de veículos. Mesmo grandes empresas de aluguel de carros, como a SIXT e a HERTZ, têm observado uma queda no número de veículos elétricos em suas frotas devido aos altos custos de reparo associados a danos nas baterias, principalmente aqueles resultantes de colisões. Essa informação, divulgada pela Reuters em janeiro de 2024 , destaca a importância de proteger as baterias de veículos elétricos para garantir sua longevidade e minimizar as despesas com reparos. Neste blog, vamos analisar mais de perto os desafios e soluções relacionados à proteção da bateria do seu veículo elétrico. Usando o Simcenter Amesim , será demonstrado como você pode entender melhor os riscos representados por colisões e estradas irregulares e explorar estratégias para proteger esse componente crítico. Modelagem de baterias no Simcenter Amesim O Simcenter Amesim oferece recursos muito valiosos para o desenvolvimento e integração de componentes em veículos elétricos. Ele permite avaliar características de desempenho essenciais, como autonomia, desempenho do veículo, desempenho térmico e vida útil da bateria. Neste blog, mostraremos modelos de demonstração desenvolvidos no Simcenter Amesim que ajudam a analisar o impacto da bateria de um veículo elétrico em uma lombada, dependendo da velocidade do carro e da altura e formato da lombada. Campo de provas virtual A pista de testes foi gerada usando a ferramenta Ground Designer e a bateria da plataforma do skate foi modelada usando submodelos de contato de malha-esfera. Lombadas são cada vez mais usados ​​para garantir velocidades baixas em áreas urbanas. Dependendo do país, elas têm diversos formatos, alturas e larguras; existem vários padrões que são mais ou menos respeitados. A pista de testes usada nesta demonstração inclui 3 tipos de lombadas: Lombadas semicirculares Lombadas sinusoidais Lombadas trapezoidais Para cada tipo de lombada, são testadas 5 alturas diferentes: h1 = 5 cm, h2 = 7,5 cm, h3 = 10 cm, h4 = 12,5 cm e h5 = 15 cm. Essa área de teste é então criada no Simcenter Amesim usando o aplicativo integrado de projeto de terreno. Sequência com uma infinidade de obstáculos Diversos parâmetros são expostos no aplicativo de projeto do campo de provas, possibilitando a modificação de certos parâmetros dessa pista de testes. Criação de pista de testes no aplicativo Ground Designer Parametrização da pista de provas no aplicativo Ground Designer Modelo do veículo O sistema de propulsão elétrica é modelado usando a biblioteca IFP Drive e o modelo do chassi utiliza principalmente os componentes da biblioteca de dinâmica veicular. Modelo do powertrain Este modelo inclui uma VCU (Unidade de Controle de Velocidade), o motor elétrico, o sistema de baterias, um carregador e um modelo térmico simplificado da bateria e seu sistema de refrigeração. O sistema de frenagem inclui um sistema hidráulico simplificado e um modelo térmico básico. O coeficiente de atrito é calculado em função da temperatura do disco utilizando a seguinte tabela: Coeficiente de atrito em função da temperatura O esboço final do modelo inclui um modelo detalhado do chassi com 15 graus de liberdade (DoF) do chassi da Tesla e modelos de pneus Pacejka. O novo modelo de direção autônoma ajustada seguirá a trajetória no terreno irregular definido. Modelo final completo do veículo Pacote de baterias integrado A bateria é interligada por meio de 12 contatos esféricos. Esses contatos formam uma grade muito simples para interligar a bateria, conforme mostrado abaixo. Malha da bateria A detecção de contato utiliza a abordagem da Hierarquia de Volumes Delimitadores (BVH). A primeira detecção de contato ocorre no nível do Volume Delimitador (BV) . Se um contato for detectado entre o BV da esfera e o BV final da BVH, uma detecção de contato é calculada entre a esfera e o triângulo dentro do BV final. A próxima imagem mostra 3 esferas em contato com um ou mais triângulos. A esfera 1 tem apenas 1 ponto de contato com o triângulo 1. A esfera 2 possui 5 pontos de contato com os triângulos 1, 2, 3, 4 e 5. A esfera 3 possui 2 segmentos de contato com os triângulos 3 e 4. Cada esfera possui apenas uma força de reação. Detecção de contato de malha esférica Resultados Em seguida, o Tesla é conduzido na pista de testes em cinco velocidades diferentes: baixa velocidade: 5 m/s (aproximadamente 18 km/h ou 11 mph) velocidade normal: 10 m/s (aproximadamente 36 km/h ou 22 mph) alta velocidade: 15 m/s (aproximadamente 54 km/h ou 34 mph) velocidade muito alta: 20 m/s (aproximadamente 72 km/h ou 45 mph) Os três primeiros perfis de velocidade não são totalmente constantes para definir com mais precisão o comportamento de um motorista humano ao se aproximar de uma lombada. Se o veículo se desloca a 5, 10 e 15 m/s sobre as lombadas, ele acelera nos trechos planos, freia antes de passar pela lombada e acelera logo em seguida (veja as curvas abaixo). Sem contato em velocidades baixas e normais do carro Sem contato em velocidades baixas e normais do carro Diversos gráficos são criados para estudar o comportamento do veículo. Os submodelos de contato de malha-esfera incluem uma variável de "número de pontos de contato" que pode ser usada para monitorar a ocorrência de um contato. Somando essa variável para todos os contatos, é fácil detectar se a bateria atingiu o solo, pois a soma será maior que 0. Para velocidades baixas e normais, observa-se que a bateria não toca o solo. Por outro lado, quando a velocidade excede 50 km/h ou 30 mph, ou seja, os limites de velocidade usuais em áreas urbanas de muitos países, observa-se que alguns contatos são detectados ao passar por lombadas mais altas. Vários contatos são encontrados em altas velocidades. Outros diagramas podem ser usados ​​para localizar esses contatos. É possível observar claramente que a área mais afetada é a parte frontal da bateria. Esse tipo de estudo pode ajudar a identificar os pontos mais frágeis da bateria e a posicionar as placas de reforço. Localização dos pontos de contato Por fim, o submodelo de contato malha-esfera permite estimar a força de contato e a penetração durante o impacto, a fim de determinar se a bateria sofreria danos severos, bem como dimensionar as placas de reforço. Como exemplo, segue uma comparação da penetração e da força na parte frontal da bateria entre 15 m/s (em azul) e 20 m/s (em vermelho). Comparação de penetração e forças – pontos de contato frontais Uma animação 3D ajuda o usuário a visualizar onde ocorrem os pontos de contato na bateria. Conclusão Este blog demonstra como os recursos de simulação multifísica do Simcenter Amesim podem ajudar os engenheiros automotivos a analisar os possíveis impactos causados ​​pelo contato com a bateria, dependendo do projeto do chassi. O acoplamento entre o chassi, o trem de força e a geometria da bateria em um mesmo esboço de simulação permite uma análise virtual precisa dos danos causados. É possível definir módulos de bateria modulares e bipartidos, com paredes reforçadas em algumas partes, utilizando este modelo de simulação. Como próximo passo, os engenheiros podem considerar o projeto de sistemas de suspensão ativa, utilizando sensores e controladores ADAS para alterar a rigidez da suspensão. Após a detecção do obstáculo (lombadas, buracos, etc.) por câmeras ou lidars, os controladores ADAS interagem com o subsistema de suspensão ativa para aumentar a rigidez imediatamente antes do impacto, evitando danos à bateria. Tudo isso é possível com o Simcenter Amesim . Proteja um dos componentes mais críticos dos veículos elétricos com o poder da simulação avançada. A CAEXPERTS  pode ajudar sua equipe a utilizar o Simcenter Amesim  para analisar impactos, otimizar o projeto do chassi e reduzir riscos de danos às baterias ainda na fase de desenvolvimento. Agende uma reunião com nossos especialistas e descubra como aplicar essas soluções de engenharia para tornar seus projetos de veículos elétricos mais seguros, eficientes e econômicos. WhatsApp: +55 (48) 98814-4798 E-mail: contato@caexperts.com.br

Faça previsões instantâneas com IA. Acelere a CFD multifásica com GPUs. Aumente o desempenho em recursos de CPU e GPU. Acelere simulações de travessia de veículos em águas rasas com o solver SPH. E muito mais. O aprendizado profundo geométrico (GDL) com inteligência artificial no Simcenter STAR-CCM+ 2602 permite previsões instantâneas para avaliar variantes de projeto em tempo real e acelerar a tomada de decisões em estágios iniciais. Esta versão também traz suporte nativo para GPU para os solvers Volume de Fluido (VOF) e Mistura Multifásica (MMP), juntamente com escalonamento multi-GPU aprimorado que reduz significativamente o tempo de resposta em cargas de trabalho CFD multifásicas e de grande escala. A nova flexibilidade da GPU, incluindo suporte para AMD no Windows e co-utilização mais inteligente de CPU/GPU, ajuda a extrair o máximo valor do hardware dos engenheiros, independentemente do ambiente operacional. Melhorias fundamentais na precisão, como malhas de prisma aprimoradas e planos de mistura implícitos totalmente conservadores, fortalecem a robustez numérica e a confiabilidade dos resultados. Avanços específicos para aplicações, desde a travessia de veículos em águas rasas com SPH até aerodinâmica automotiva transiente mais eficiente, reduzem ainda mais o tempo do ciclo de engenharia. Em conjunto, essas atualizações permitem simular mais projetos, com maior fidelidade, em mais configurações de hardware, possibilitando, em última análise, decisões de engenharia mais rápidas e confiáveis. Convergência mais rápida, maior precisão e robustez com prismas de qualidade aprimorada Geometrias complexas frequentemente forçam as camadas prismáticas a se retraírem, especialmente perto de cantos côncavos e convexos, degradando assim a qualidade da malha próxima à parede e retardando a convergência. Engenheiros de CFD frequentemente se deparam com transições de "nós suspensos" que complicam a continuidade da camada limite e dificultam a obtenção de uma resolução robusta da turbulência na parede. No Simcenter STAR‑CCM+ 2602, ative o gerador de malha de camadas de prisma de qualidade aprimorada para gerar camadas mais espessas e com melhor comportamento, preservando a integridade da camada em cantos problemáticos. Isso reduzirá a retração do prisma e eliminará topologias de nós suspensos nas transições de camada, o que estabiliza os resíduos e acelera a convergência do solver. Essa melhoria se traduz em uma representação mais limpa da camada limite e em previsões mais confiáveis ​​de cisalhamento na parede, transferência de calor e separação. Em aplicações aeroespaciais e automotivas, obtenha robustez em superfícies complexas e reduza o número de reinicializações necessárias para atingir as metas. O efeito líquido é uma queda mais suave dos resíduos e um comportamento assintótico mais precoce, o que encurta o caminho para as decisões de engenharia. Em última análise, alcance uma convergência mais rápida com maior precisão e robustez. Conservação completa em planos de mistura implícitos com estabilidade aprimorada do solver Quando rotores e estatores se acoplam por meio de planos de mistura implícitos com baixa conformidade, a conservação de energia é prejudicada e erros de pressão/temperatura totais se infiltram nas previsões de turbomáquinas. Essas imprecisões podem mascarar o desempenho real de um estágio e comprometer as escolhas de projeto. Em configurações multiestágios, esses erros se acumulam, minando a confiança necessária para que os engenheiros otimizem os projetos de compressores e turbinas. Com o Simcenter STAR-CCM+ 2602 , aplique uma estratégia aprimorada de atualização de valores de contorno juntamente com o agrupamento de impedância no plano de mistura para garantir uma conservação mais precisa. Estabilize o solver em diferentes tipos de malha e reduza o erro na pressão total e na temperatura total em uma ordem de magnitude, mantendo total compatibilidade com os fluxos de trabalho de simulação existentes. O resultado são previsões mais confiáveis, convergência robusta do solver e a precisão necessária quando a simulação embasa decisões críticas de projeto. Nenhuma alteração no fluxo de trabalho é necessária – apenas física aprimorada e melhores resultados. Previsões instantâneas de aerodinâmica externa As fases iniciais do projeto exigem soluções rápidas para avaliar diversas variantes e orientar decisões importantes. Obter informações rápidas nessa fase permite uma exploração mais ampla e um alinhamento mais ágil em relação aos conceitos ideais. Com o Simcenter STAR-CCM+ 2602 , os recursos de Aprendizado Profundo Geométrico (GDL) são integrados diretamente ao Simcenter STAR-CCM+ Design Manager, eliminando o atrito entre simulação e previsão. Treine modelos preditivos que avaliam o desempenho em minutos, usando apenas um conjunto mínimo de simulações ou aproveitando conjuntos de dados CFD existentes. Trabalhar diretamente no ambiente familiar do Design Manager evita transferências de dados externos e mantém a iteração fluida e intuitiva. A previsão dupla, comparando lado a lado os resultados CFD e a inferência de IA, oferece confiança para explorar o espaço de projeto. À medida que as previsões de GDL substituem ciclos CFD de longa duração, concentre as simulações de alta fidelidade apenas nos conceitos mais promissores. Essa abordagem comprime as fases iniciais do projeto, preservando a precisão onde ela é mais importante. O resultado são previsões rápidas de aerodinâmica externa que permitem iterações de projeto com qualidade de decisão em um relance. Aproveite os resultados de simulação existentes Muitas vezes, os engenheiros acumulam anos de resultados de simulações valiosas de projetos anteriores, mas esses conjuntos de dados permanecem subutilizados quando se trata de acelerar novos fluxos de trabalho orientados por IA, como o GDL mencionado anteriormente. Executar simulações novamente apenas para gerar dados de treinamento retarda a adoção de métodos preditivos e duplica esforços já realizados. Com o Simcenter STAR‑CCM+ 2602, importe resultados de simulação existentes diretamente para o Design Manager para reutilizá-los como dados de treinamento para modelos de Aprendizado Profundo Geométrico (GDL). Aproveite conjuntos de dados comprovados, sejam de projetos legados ou execuções únicas e independentes, sem alterar suas práticas de CFD já estabelecidas. Usando os fluxos de trabalho automatizados do Design Manager, gere pós-processamento consistente em todos os resultados importados, garantindo a qualidade e a comparabilidade dos dados. Compare vários arquivos de simulação lado a lado em um ambiente unificado, facilitando a identificação de tendências e sensibilidades. Essa capacidade amplia o valor dos investimentos históricos em CFD, ao mesmo tempo que acelera a criação de modelos substitutos. Como resultado, crie modelos preditivos de GDL mais rapidamente, com menos esforço manual e menos novas simulações. Em última análise, explore os resultados existentes para escalar a exploração de projetos orientada por IA com confiança. Obtenha resultados mais rápidos para aplicações multifásicas Os casos de Volume de Fluido (VOF) e Mistura Multifásica (MMP), especialmente aqueles que envolvem superfícies livres ou mudança de fase, anteriormente apresentavam tempos de execução longos, oferecendo menos oportunidades para os usuários fazerem alterações no projeto. Com o Simcenter STAR-CCM+ 2602 , agora é possível executar simulações multifásicas em GPUs usando os solvers VOF e MMP nativos da GPU, representando um grande avanço na aceleração de simulações multifásicas. Essa capacidade inclui suporte para modelos de mudança de fase e tensão superficial, ampliando o conjunto de cenários industriais que podem ser abordados em GPUs. Também integra técnicas de aceleração como o multi-step implícito e suporta múltiplos regimes por meio da interface MMP-LSI (Large Scale Interface). Como o mesmo solver é usado tanto para execuções em CPU quanto em GPU, os mesmos resultados são garantidos, desde que as soluções estejam bem convergidas em cada tipo de hardware. Em termos de desempenho, uma única GPU atinge o mesmo nível de processamento que aproximadamente 250 núcleos de CPU em um caso de oscilação de líquidos em um tanque, por exemplo, consumindo apenas 19% da energia necessária para a execução em CPU. Essa aceleração baseada em GPU oferece benefícios substanciais para aplicações multifásicas em setores como o automotivo, naval e de engenharia de processos, onde o comportamento da superfície livre e a interação entre fases são críticos. O aumento da produtividade permite uma exploração mais ampla do espaço de projeto, maior confiança no projeto e um gerenciamento de riscos mais eficaz. Desempenho multi-GPU até 20% superior Embora a aceleração por GPU aumente significativamente a velocidade das simulações de CFD, um desafio comum surge ao escalar para múltiplas GPUs: a sobrecarga computacional da transferência de dados e da comunicação entre os dispositivos pode prejudicar a eficiência. Isso frequentemente limita o benefício prático de adicionar mais GPUs, já que o aumento de velocidade nem sempre é linear. Esse gargalo pode impedir que os usuários aproveitem ao máximo seus investimentos em hardware com múltiplas GPUs para simulações maiores e mais complexas. Com o Simcenter STAR-CCM+ 2602 , aproveite a escalabilidade aprimorada de múltiplas GPUs. Essa melhoria oferece um aumento proporcional na velocidade de simulação à medida que GPUs adicionais são adicionadas, permitindo maior paralelização. Isso proporciona um aumento notável na produtividade para modelos CFD grandes e complexos. Obtenha tempos de resposta mais rápidos utilizando várias GPUs em uma única estação de trabalho ou em servidores com múltiplos nós. Essa escalabilidade aprimorada maximiza o valor do hardware com múltiplas GPUs, permite uma exploração de projeto abrangente e acelera todo o fluxo de trabalho de simulação em até 20% com um número maior de GPUs. Maximize a flexibilidade para aproveitar a aceleração CFD habilitada por GPU Muitas estações de trabalho Windows vêm equipadas com GPUs AMD potentes que, até então, não podiam ser utilizadas para cargas de trabalho de CFD em versões anteriores do Simcenter STAR-CCM+ . Essa limitação frequentemente obrigava os engenheiros a migrar tarefas para outras máquinas ou sistemas operacionais, complicando o planejamento de TI e atrasando a execução local. Isso significava que os investimentos em hardware existentes eram subutilizados, criando uma barreira significativa para um fluxo de trabalho eficiente. Com o Simcenter STAR-CCM+ 2602 , a aceleração total por GPU da AMD no Windows elimina essa limitação. Esse desenvolvimento crucial desbloqueia esses dispositivos para simulações de produção: execute casos complexos com desempenho competitivo diretamente em estações de trabalho de sua preferência. Esse avanço preenche a lacuna de software e permite o aproveitamento total do hardware da AMD. Amplie as opções de implementação e simplifique o planejamento de TI em todos os sistemas operacionais. Otimize a alocação de licenças e mantenha os analistas produtivos em seu ambiente preferido. Aproveite melhor o hardware instalado: maximize a flexibilidade e a eficiência orçamentária utilizando os recursos de GPU da AMD para CFD acelerado com o Simcenter STAR-CCM+ 2602 . Aproveite ao máximo os recursos da sua CPU e GPU Em computação de alto desempenho, especialmente em nós com GPUs, um desafio crucial surge porque certas tarefas de simulação, como o alinhamento de superfícies ou o pós-processamento, permanecem inerentemente dependentes da CPU. Isso frequentemente leva à subutilização de recursos da CPU, já que uma proporção fixa entre CPU e GPU pode deixar uma quantidade significativa de poder computacional ocioso durante fases que exigem muito da GPU. Essa ineficiência retarda o tempo de resposta geral da simulação e desperdiça capacidade computacional valiosa. Com o Simcenter STAR-CCM+ 2602 , utilize dinamicamente os núcleos de CPU disponíveis para tarefas multithread, mesmo quando as GPUs estiverem em uso intenso, graças à utilização adaptativa das CPUs nos nós de GPU. Isso garante que as partes da simulação que dependem da CPU não causem mais atrasos nem deixem recursos valiosos da CPU ociosos, otimizando todo o fluxo de trabalho. Aproveite um uso mais holístico e eficiente de todo o nó de computação. Experimente ganhos significativos de velocidade e potenciais reduções nos custos computacionais para simulações que envolvem pré-processamento complexo ou física específica, como malha deslizante. Acelere seu caminho para a inovação com essa abordagem harmoniosa, garantindo que cada componente, tanto CPU quanto GPU, contribua de forma otimizada para o esforço geral da simulação. Tempo de resposta mais rápido para aplicações de vadeamento de veículos As análises tradicionais de travessia de veículos em águas rasas envolvem fluxos de trabalho complexos e demorados para configurar a interação com a água, o contato pneu-solo e a resposta da suspensão. Obter resolução local onde é necessário adiciona ainda mais complexidade. Com o Simcenter STAR‑CCM+ 2602 , simule a travessia de veículos em águas rasas usando o solver SPH, refine as partículas ao redor do veículo para aumentar a precisão local e resolva o movimento dinâmico, incluindo a suspensão e o contato pneu-solo. Analise as tensões mecânicas na placa traseira e preveja a umidade, integrando considerações estruturais e hidrodinâmicas. Essa abordagem simplificada reduz o tempo de resposta geral, ao mesmo tempo que melhora a fidelidade onde as forças e os respingos são mais intensos. A configuração simplificada facilita a realização de avaliações rotineiras de travessia em águas rasas em diferentes variantes e versões. O resultado é um tempo de resposta mais rápido para aplicações de simulação de travessia de veículos em águas rasas. Pronto para transformar suas simulações CFD com IA e aceleração por GPU? Agende uma reunião com a CAEXPERTS e descubra como aplicar na prática os recursos mais avançados do Simcenter STAR-CCM+ para reduzir drasticamente o tempo de resposta, aumentar a precisão e potencializar suas decisões de engenharia com mais eficiência e confiança. WhatsApp: +55 (48) 98814-4798 E-mail: contato@caexperts.com.br

Uma inovação revolucionária em energias renováveis. Esta postagem do blog destaca o Simcenter System Simulation ajuda a solucionar seus desafios na área de energia solar fotovoltaica (FV) industrial. Os sistemas fotovoltaicos são sistemas complexos, pois geralmente são combinados com outros elementos do ambiente, como residências, estações de carregamento rápido para veículos elétricos, sistemas de armazenamento de energia em baterias (BESS) ou microrredes, chegando até estações espaciais e satélites. Para ser bem-sucedido, o projeto exige a aplicação de diversas leis da física (elétrica, térmica, semicondutores, etc.), com importantes aspectos de integração de sistemas, controles e até mesmo análises técnico-econômicas (OPEX/CAPEX, condições climáticas, balanceamento de carga). Com a redução dos custos e o avanço da tecnologia, cada vez mais organizações estão recorrendo à energia solar como principal opção para geração de energia. A energia solar fotovoltaica tende a se tornar a principal fonte de energias renováveis ​​em todo o mundo, à frente de turbinas eólicas, hidrelétricas ou energia nuclear. Isso representa um aumento impressionante de sua capacidade instalada. A energia solar é hoje fundamental para garantir o sucesso no caminho da descarbonização rumo a um mundo mais sustentável. Vamos ver como o System Simulation está impulsionando a transformação digital para solucionar todos os seus desafios em energia solar fotovoltaica. A energia solar fotovoltaica (FV) é fundamental em muitos setores A energia solar fotovoltaica (solar PV) é uma tecnologia que converte a luz solar (radiação solar) em eletricidade utilizando semicondutores. A energia solar fotovoltaica converte a radiação solar em eletricidade Os sistemas fotovoltaicos solares estão hoje presentes em todos os setores, desde aplicações fixas (residenciais, …) até à mobilidade (espacial, marítima, …) e, certamente, no setor energético, com a sua participação cada vez maior na geração de energia a partir de fontes renováveis ​​(solar, eólica, hidroelétrica, das ondas, térmica, …). Todas as indústrias precisam de energia solar fotovoltaica para a descarbonização Abaixo, um exemplo de um sistema de energia de satélite representado no Simcenter Amesim , parte do portfólio Simcenter System Simulation. O gêmeo digital com o System Simulation auxilia no dimensionamento preliminar do painel solar e do conjunto de baterias para atender aos requisitos. A alternância entre eclipses (sombra) e luz do dia fornece a irradiação solar na órbita geoestacionária Só para constar, conforme afirmado pela Agência Internacional de Energia (IEA), a energia solar fotovoltaica está destinada a se tornar a maior fonte de energia renovável até 2029. Houve um crescimento exponencial na implantação de energia solar fotovoltaica, com sua capacidade global crescendo em um ritmo histórico. De 2018 a 2023, ela triplicou. A geração de eletricidade renovável com energia solar fotovoltaica se tornará a maior fonte de energia renovável Entre 2024 e 2030, espera-se que a tecnologia solar fotovoltaica seja responsável por 80% do crescimento da capacidade global de energia renovável. A energia solar fotovoltaica deverá se tornar em breve a maior fonte de energia renovável, superando a energia eólica e a hidrelétrica, que atualmente são as maiores fontes de geração de energia renovável. Principais coisas a saber Embora a energia solar fotovoltaica seja uma tecnologia bem conhecida há anos, foi apenas recentemente que cresceu o interesse na simulação de sistemas para melhor prever seu comportamento, seja focando no componente em si ou considerando sua completa integração em sistemas maiores com controles avançados e cenários variáveis ​​(condições climáticas, demanda de energia ao longo do dia, evolução do preço da energia, controladores adaptativos inteligentes, etc.). De uma célula solar a um sistema fotovoltaico (FV) Com o Simcenter Amesim , você pode prever a produção de energia dos painéis solares e contribuir para o sucesso da transição energética. Você pode dimensionar o painel solar de acordo com o número de painéis solares, o número de células e a área de cada célula. Você pode inserir a cidade onde está localizado ou sua posição GPS, as condições climáticas (se está nublado ou não), o coeficiente de reflexão do solo ou o fator de turbidez. Assim, você obterá a energia produzida ao longo do dia ou dos meses, podendo acompanhar os resultados em todas as estações do ano. Potencial de geração de energia fotovoltaica – Fonte: globalsolaratlas.info O Simcenter Amesim é normalmente usado para integração de sistemas, combinando os diferentes subsistemas envolvidos, como {painéis solares fotovoltaicos + controles + eletrônica de potência + microrredes + residências + consumidores}. Com o Simcenter Amesim , você pode abordar e resolver todos esses desafios, desde painéis solares até sistemas integrados inteligentes: 📐 Dimensões e desempenhos ♻️ Eficiência do sistema ❄️ Gestão térmica, refrigeração 💧 Produção de Hidrogênio Verde 🔋 BESS (sistemas de armazenamento de energia em baterias) 🔌 Conexão à rede elétrica/microrrede, conversores de energia, inversores 💡 Rastreamento do Ponto de Máxima Potência (MPPT) 🧭 Rastreadores de painéis solares, melhores locais para energia solar 🏠 Indústrias: residencial, aquecedores de água, navios, carros, veículos elétricos, aviões Os usuários podem arrastar e soltar os componentes predefinidos (sem necessidade de programação) para montá-los e obter seus sistemas completos. Embora a execução seja muito rápida, leva apenas alguns segundos/minutos de tempo de CPU para calcular o dia/semana/ano completo, incluindo aspectos econômicos. Por que o Simcenter Amesim é perfeito para energia solar fotovoltaica? Bem, o Simcenter Amesim oferece tudo o que você precisa para investigar seus sistemas fotovoltaicos solares. Ele vem com bibliotecas prontas para uso de componentes físicos (elétricos, térmicos, etc.) que podem ser combinados em um único ambiente, além de excelentes solvers para alcançar integração avançada e monitoramento do sistema em tempo real. Isso inclui até mesmo o comissionamento virtual com testes avançados de estratégia de controle antes mesmo da implementação do sistema real. Você obtém grandes benefícios ao usar componentes fotovoltaicos solares para: Configure os parâmetros do modelo a partir das informações da folha de dados. Amplie facilmente a escala da célula fotovoltaica para painéis ou conjuntos solares. Levar em consideração a influência da temperatura e da irradiação solar no desempenho elétrico da célula fotovoltaica. Obtenha a irradiação solar de acordo com as coordenadas GPS, altitude e data. Cálculos de eficiência dependentes da temperatura para diferentes valores de irradiância De fato, existe uma enorme variabilidade nas configurações devido às diferentes localizações (Berlim, Xinjiang, México, Abu Dhabi) e condições climáticas (verão, inverno), que impactam diretamente o desempenho do sistema para a implementação local. Essa é a razão pela qual os usuários precisam explorar a energia solar fotovoltaica digitalmente para reduzir o tempo de testes dispendiosos e obter confiança em seus produtos desde o início dos ciclos de projeto. Seleção de cidades em todo o mundo, ou com posições GPS (variáveis) a partir de coordenadas Na prática, existem muitos desafios a serem resolvidos. Eles vão desde o dimensionamento usual ou o gerenciamento térmico/resfriamento para melhorar a eficiência, até análises mais avançadas, como o desenvolvimento de estratégias de controle com otimização de "Maximum Power Point Tracking" (MPPT), a integração com sistemas de armazenamento de energia em baterias (BESS) ou a conexão às redes/microrredes com componentes eletrônicos de potência (conversores, inversores, etc.). Desafios típicos para energia solar fotovoltaica Também é fácil simular toda a produção de hidrogênio verde ao longo de dias/meses de operação. Além disso, é possível gerar automaticamente controladores otimizados que levam em consideração a previsão do tempo ou a evolução do preço da energia com Inteligência Artificial (IA), graças a Modelos de Ordem Reduzida (ROM), Redes Neurais (NN) ou Aprendizado por Reforço (RL). Produção de painéis solares ao longo de 12 meses Integração completa do sistema Vamos analisar alguns exemplos de sistemas fotovoltaicos solares integrados em instalações maiores. O objetivo é mostrar como podemos ir de painéis solares a sistemas inteligentes e integrados graças à multifísica e aos gêmeos digitais escaláveis. Dessa forma, os engenheiros podem lidar com interações complexas entre diferentes fenômenos físicos e modelar toda a cadeia de conversão de energia, da radiação solar à produção de eletricidade. Isso permite, na prática, adequar os perfis de carga dinâmicos, otimizar a potência de pico e alcançar o dimensionamento de sistema adequado e economicamente viável. Em conjunto com as poderosas ferramentas de análise integradas ao Simcenter Amesim , os usuários podem investigar suas previsões de produção de energia, cálculos de índice de desempenho ou análises de perda de potência, tudo com estudos paramétricos detalhados. Isso permite até mesmo o monitoramento da eficiência do sistema em tempo real, em períodos simulados que variam de curtos (minutos) a longos (meses). Uma conquista valiosa! Por exemplo, o modelo apresentado prevê o desempenho do sistema dependendo das condições meteorológicas (do tempo) e da localização do sistema. Produção de energia verde com diferentes fontes de energias renováveis, incluindo energia solar fotovoltaica Após a execução de simulações rápidas, que levam poucos minutos, ao longo de um ano (12 meses), diversas arquiteturas ou opções de dimensionamento de componentes podem ser avaliadas para selecionar os projetos mais eficientes e rentáveis. Produção de painéis solares com todas as variáveis ​​acessíveis Para os painéis solares, você pode considerar o azimute solar (ângulo lateral), a altitude solar (incidência solar/horizontal), a potência de irradiação solar na superfície [W], a potência radiativa do ambiente na superfície [W] ou a inclinação da superfície. Para acessar qualquer tipo de resultado, como a potência elétrica do painel solar [W], a densidade de corrente fotogerada [A/cm²] ou a corrente elétrica do painel solar [A]. E, ao ampliar o zoom, você pode até acompanhar as evoluções durante o dia/noite atual. Outra aplicação é a sustentabilidade e a eficiência energética na indústria de data centers. Atualmente, eles são responsáveis ​​por até 3% do consumo global de eletricidade e chegarão a 4% em 2030. Por isso, o mercado decidiu tomar medidas para reduzir sua pegada de carbono e tornar o consumo de energia mais eficiente, também devido às regulamentações mais rigorosas previstas. Uma possibilidade é considerar energias renováveis ​​para a geração de energia, tipicamente com painéis solares. Centros de dados – Distribuição convencional de energia elétrica CA de 480 V com integração de painéis fotovoltaicos Com o Simcenter Amesim , você pode dimensionar corretamente os painéis solares com base na localização e na cobertura de nuvens. Aqui, três cidades diferentes são comparadas , simplesmente selecionando-as em um menu, e vemos que a radiação solar em Paris, em uma data e hora específicas, é quase a metade da de Tóquio ou Nova York. É muito bom saber disso de antemão, antes de tentar adaptar todas as peças no local! Em relação às arquiteturas de distribuição de energia elétrica, seu desempenho pode ser aprimorado com o uso de transformadores e conversores de alta eficiência, a implantação de energias renováveis ​​e o balanceamento de cargas. Todos esses aspectos precisam ser verificados, e é aí que o System Simulation pode definitivamente ajudar na tomada de decisões corretas. E, finalmente, verificar virtualmente se o seu novo projeto de sistema é totalmente compatível com a carga elétrica e se tudo pode ser fornecido adequadamente à rede. Você pode ir ainda mais longe na análise para prever os parâmetros do controlador de forma adequada, com base na previsão do tempo e nos dados transmitidos. Este é o novo desafio que se apresenta, para que você possa tomar decisões mais acertadas em relação a OPEX (despesas operacionais) e CAPEX (despesas de capital). Controle supervisório da rede elétrica, combinando IA, previsão do tempo e dados transmitidos em fluxo contínuo É uma boa maneira de lidar com cenários do mundo real, incluindo sombreamento parcial (variações na cobertura de nuvens, flutuações de temperatura, mudanças sazonais, variações na demanda de carga). E, em certa medida, de investigar as perturbações na rede elétrica durante grandes variações nas condições de contorno e eventos em cascata. System Simulation é a abordagem correta para um público amplo, incluindo projetistas de sistemas fotovoltaicos solares, integradores de sistemas de energia, instituições de pesquisa, empresas de serviços públicos e consultores de energia. Gostaria apenas de salientar que o System Simulation é perfeito e muito adequado para alcançar excelentes resultados em termos de sustentabilidade através da energia solar fotovoltaica na sua empresa. System Simulation desempenha um papel crucial Para concluir, vamos resumir como o System Simulation desempenha um papel crucial na avaliação técnico-econômica de sistemas fotovoltaicos (FV) solares. Indústria solar busca reduzir pegada de carbono Você pode abordar alguns aspectos-chave, como: Previsão de desempenho Otimização do projeto, Análise de impacto ambiental, Análise econômica. De forma geral, a simulação de sistemas fornece uma estrutura abrangente para avaliar a viabilidade técnica e econômica de projetos de energia solar fotovoltaica, ajudando as partes interessadas a tomar decisões informadas sobre investimentos e operações. Segmentação energética – System Simulation em todos os setores Em resumo, a adoção de sistemas fotovoltaicos solares no desenvolvimento de produtos exige uma abordagem estratégica, considerações desde os estágios iniciais e ferramentas avançadas, como gêmeos digitais baseados em princípios físicos, para lidar com as complexidades e aproveitar a energia solar fotovoltaica (FV) como uma vantagem competitiva. Graças à digitalização, o System Simulation certamente contribui para o sucesso da sua jornada em energia solar fotovoltaica. Pronto para levar seus projetos de energia solar fotovoltaica a um novo nível de desempenho, eficiência e previsibilidade? A CAEXPERTS pode ajudar sua empresa a aplicar o poder do System Simulation e dos gêmeos digitais para dimensionar, otimizar e integrar sistemas fotovoltaicos com confiança desde as fases iniciais. Agende uma reunião com nossos especialistas e descubra como acelerar sua transição energética com mais segurança, menor custo e melhores resultados. WhatsApp: +55 (48) 98814-4798 E-mail: contato@caexperts.com.br

Por que o desempenho NVH é importante A revolução dos veículos elétricos (VE) chegou, prometendo um futuro mais limpo e eficiente para o transporte. Mas, à medida que o rugido dos motores de combustão interna diminui, surge um novo desafio: o silêncio intrínseco das Unidades de Acionamento Elétrico (UAEs) traz à tona os sons e vibrações sutis de outros componentes, especialmente da transmissão. Para os engenheiros automotivos, isso significa que o desempenho NVH (Ruído, Vibração e Aspereza) é mais crítico do que nunca. No mercado de veículos elétricos, extremamente competitivo, as montadoras e os fornecedores de primeiro nível (Tier 1) estão sob imensa pressão para inovar rapidamente. Essa intensa competição exige: Tempo de lançamento no mercado mais rápido:  os consumidores esperam recursos de ponta em novos modelos, rapidamente. Eficiência de custos:  Maximizar a eficiência para reduzir os custos de desenvolvimento de produtos e proteger as margens de lucro cada vez menores. Transformação Digital:  Um forte impulso em direção ao aumento da digitalização e à redução da dependência de protótipos físicos dispendiosos. Em conjunto, esses fatores obrigam as empresas a acelerar significativamente seus ciclos de desenvolvimento de produtos. O gargalo NVH Prever com precisão o desempenho NVH (ruído, vibração e aspereza) de transmissões — e, em última análise, substituir os dispendiosos testes físicos de protótipos — exige simulação de domínio temporal de alta fidelidade. No entanto, esse tipo de simulação tem sido tradicionalmente extremamente intensivo em termos computacionais, resultando em: Prazos de entrega longos:  Os estudos de projeto podem levar dias ou até mesmo semanas. Validação em estágio final:  frequentemente relegada aos estágios finais do ciclo de desenvolvimento, limitando seu impacto nas decisões iniciais de projeto. Esse gargalo prejudica significativamente a agilidade e a eficácia do processo de desenvolvimento do trem de engrenagens.Esse gargalo prejudica significativamente a agilidade e a eficácia do processo de desenvolvimento do trem de engrenagens. O novo solver de movimento A nova  versão 2512 do Simcenter 3D Motion traz o revolucionário  Modern Motion Solver  para simulação de domínio temporal de trens de engrenagens. Não se trata apenas de uma atualização; é um grande avanço. É exatamente por isso que convidamos nossos clientes a testarem essa nova funcionalidade. Veja a nota abaixo. Projetado para velocidade:  Construído sobre uma arquitetura de código C++ de ponta, o Modern Motion Solver lida com eficiência até mesmo com os modelos maiores e mais complexos. Desempenho escalável:  Aproveita ao máximo o processamento paralelo, permitindo que uma única simulação no domínio do tempo seja resolvida simultaneamente em várias threads. Resultados comprovados:  Testes extensivos em diversos modelos de engrenagens industriais demonstram melhorias de desempenho até  5 vezes mais rápidas  em comparação com a versão 2412 – tudo isso mantendo a mesma precisão incomparável. Imagine as possibilidades: avaliar um número significativamente maior de projetos, explorar um espaço de parâmetros mais amplo e lançar no mercado transmissões inovadoras para veículos elétricos mais rapidamente do que nunca. Quer acelerar o desenvolvimento de transmissões para veículos elétricos e superar os desafios de NVH com muito mais eficiência? Agende uma reunião com a CAEXPERTS e descubra como o novo Modern Motion Solver do Simcenter 3D Motion pode reduzir drasticamente o tempo de simulação, aumentar a precisão e impulsionar a inovação dos seus projetos. Nossa equipe está pronta para apresentar, na prática, como essa tecnologia pode transformar seus resultados. WhatsApp: +55 (48) 98814-4798 E-mail: contato@caexperts.com.br

Introdução A eletrificação está a remodelar rapidamente a indústria de transporte rodoviário comercial, prometendo soluções de transporte mais limpas e eficientes. Impulsionada por novas regulamentações [ 1 ], a eletrificação de veículos pesados ​​(VPP) e seus reboques é essencial para descarbonizar a logística de carga [ 2 ]. Uma inovação emergente é o eixo de tração eletrificado, ou eixo elétrico, integrado em veículos pesados ​​e seus reboques para proporcionar frenagem regenerativa e tração adicional. No entanto, a introdução dessa tecnologia altera fundamentalmente as características dinâmicas de todo o veículo, trazendo novos desafios em termos de estabilidade, um aspecto crítico de segurança para caminhões pesados. Nosso recente estudo baseado em simulação aprofunda-se nesses desafios, analisando como os reboques elétricos interagem com os sistemas de controle de veículos existentes, como ABS e ESP. O objetivo: identificar potenciais riscos de estabilidade, incluindo efeito tesoura, trepidação e capotamento [ 3 ], e descobrir como um sistema de controle supervisório inteligente poderia ajudar a garantir a operação segura em todas as condições de direção. Metodologia Para investigar a dinâmica complexa de um sistema de reboque elétrico, um modelo de simulação multicorpos detalhado foi desenvolvido usando o Simcenter Amesim . O Simcenter Amesim é uma plataforma poderosa para simulação de sistemas multidomínio, permitindo a modelagem de componentes mecânicos, hidráulicos, pneumáticos, térmicos e elétricos em um único ambiente. 2.1 Descrição do Modelo do Veículo A configuração simulada do veículo consiste em um veículo articulado de 3 eixos: uma unidade tratora de 2 eixos acoplada a um semirreboque de 1 eixo com eixo de tração eletrificado. Foi utilizado o modelo de estrutura multicorpo VDCAR22DOF01, projetado especificamente para considerar questões críticas de estabilidade em veículos articulados, incluindo: Canivete: O ângulo agudo formado entre o trator e o reboque. Vibração: Oscilações de alta frequência da carroceria do veículo. (Balanço do reboque) Capotamento: Instabilidade lateral que leva ao capotamento do veículo. Combinação padrão de trator e semirreboque Conjunto trator-semirreboque com eixos elétricos de tração no semirreboque 2.2 Sistemas de Controle O modelo incorpora controladores de estabilidade de chassi realistas tanto para o trator quanto para o reboque: Unidade tratora: Equipada com ABS (Sistema de Travagem Antibloqueio) e ESP (Programa Eletrónico de Estabilidade) [ 4 ]. Unidade de reboque: Equipada com ABS e TCU (Unidade de Controle de Tração). As capacidades de frenagem regenerativa e tração elétrica do eixo elétrico são integradas por meio de estratégias de combinação específicas. As interações entre esses controles do eixo elétrico e os controladores de estabilidade convencionais do chassi são o foco central da análise. Esboço do modelo Simcenter Amesim Estratégia de combinação de tração "paralela" (máquina de reboque elétrico vs. motor de caminhão) 2.3 Modelo de Driver Foi implementado um modelo de condução avançado, utilizando técnicas de Controle Preditivo por Modelo (MPC). Essa estratégia de controle robusta garante o seguimento preciso da trajetória e o controle eficaz da oscilação do reboque, proporcionando uma representação realista das ações do condutor durante diversas manobras. 2.4 Definição da Pista de Teste As simulações foram realizadas em uma pista de testes virtual baseada em um trecho real de uma estrada em Croix-Rousse, Lyon, França. Este percurso desafiador inclui inclinações ascendentes e descendentes significativas, que são cruciais para avaliar o desempenho do eixo elétrico durante as fases de frenagem regenerativa e tração. As diferentes inclinações e curvas permitem avaliar a estabilidade do veículo sob diversas condições de carga e cenários de condução. Seleção do trajeto da estrada com a Ferramenta de Planejamento de Rotas, utilizada na Ferramenta de Importação de Trajeto Visualização da pista de corrida Resultados e Discussão As simulações do Simcenter Amesim forneceram dados abrangentes sobre o desempenho da máquina elétrica, o estado de carga da bateria (SOC) e a dinâmica geral do veículo. Torque da máquina elétrica no eixo do reboque e estado de carga (SOC) da bateria. 3.1 Desempenho da máquina elétrica e SOC da bateria Durante os trechos ascendentes da pista de testes (por exemplo, de 0 a 150 segundos), o eixo elétrico exigiu um torque de tração significativo para auxiliar o trator. Por outro lado, durante trechos descendentes importantes (por exemplo, de 250 a 300 segundos), o eixo elétrico utilizou a frenagem regenerativa de forma eficaz, resultando em um aumento considerável no estado de carga (SOC) da bateria. Isso demonstra o potencial do reboque elétrico para eficiência energética e menor dependência de freios de fricção. Mudanças rápidas no sinal de torque (de tração para regeneração) foram observadas antes e depois de contornar curvas, indicando a operação dinâmica do eixo elétrico. 3.2 Dinâmica Veicular e Situações Patológicas As simulações revelaram diversas situações críticas “patológicas” que destacam os desafios de estabilidade introduzidos pelos eixos elétricos. Um desses casos ocorreu durante uma combinação de manobras bruscas do motorista e frenagem, em que se observou que uma roda do reboque estava prestes a perder contato com a estrada. Esse cenário, se não controlado, poderia levar a um capotamento. Uma observação crucial dizia respeito à interação entre os controles da máquina elétrica e os controladores de estabilidade do chassi. Em certos casos, particularmente durante mudanças rápidas de torque ou demandas intensas de frenagem/tração, as ações individuais do ESP na unidade tratora, do ABS no reboque e do controle de torque do eixo elétrico não estavam harmonizadas. A ausência de um sistema de supervisão de alto nível para coordenar essas ações conjuntas foi identificada como um fator de risco significativo. Sem tal supervisão, o estudo indicou que uma instabilidade completa do conjunto caminhão + reboque poderia ocorrer previsivelmente em velocidades mais altas, destacando uma preocupação crítica de segurança. Trajetória, velocidade alvo e ângulo de direção 3.3 Implicações para o Desenvolvimento da Estratégia de Controle Os resultados enfatizam que a simples integração de um eixo elétrico com estratégias de controle independentes para frenagem regenerativa e tração é insuficiente. Uma integração eficaz requer um supervisor sofisticado de nível superior que possa combinar de forma inteligente as operações do eixo elétrico com os controladores de estabilidade do chassi convencionais. Esse supervisor precisaria ajustar dinamicamente a distribuição de torque, o esforço de frenagem e as forças de tração em todos os eixos para manter a estabilidade geral do veículo sob diferentes condições de estrada, comandos do motorista e modos de operação do eixo elétrico. Estado do controlador do chassi (ESP e ABS) Conclusão As conclusões deste estudo destacam um ponto fundamental: os reboques elétricos são muito promissores, mas exigem uma coordenação sofisticada entre os sistemas de controle novos e os já existentes para manter os caminhões estáveis ​​e seguros. Um sistema de supervisão de alto nível é essencial para evitar situações perigosas, como o levantamento das rodas e o capotamento, principalmente em altas velocidades. Se você trabalha com design de veículos, desenvolvimento de sistemas de controle ou gestão de segurança de frotas, esta pesquisa oferece informações valiosas para orientar seu trabalho. Manter-se à frente na jornada da eletrificação significa adotar soluções integradas que priorizem a estabilidade. Referências [1] United Nations Economic Commission for Europe (UNECE). Global Forum for Road Traffic Safety (WP.1). Available at: https://unece.org/transport/publications/consolidated-resolution-road-traffic-re1 [2] European Automobile Manufacturers’ Association (ACEA). Commercial Vehicles: Decarbonisation. Available at: https://www.acea.auto/fact/commercial-vehicles-and-co2/ [3] G. G. P. Van Der Heijden, H. B. Pacejka, and J. M. J. Van Der Knaap, “Dynamic behaviour of articulated vehicles,” Vehicle System Dynamics, vol. 20, no. sup1, pp. 294-307, 1991. (General reference for articulated vehicle dynamics, not specific to e-trailers, but foundational). [4] Bosch Global. ABS and ESP: The history of vehicle safety. Available at: https://www.bosch-mobility.com/en/mobility-topics/safety-for-all-road-users/driver-assistance-systems-for-commercial-vehicle/ Quer entender como a simulação pode apoiar o desenvolvimento seguro de reboques elétricos e estratégias avançadas de controle? Agende uma reunião com a CAEXPERTS e converse com nossos especialistas sobre como aplicar o Simcenter Amesim para avaliar estabilidade, integrar sistemas de controle e reduzir riscos desde as fases iniciais do projeto. WhatsApp: +55 (48) 98814-4798 E-mail: contato@caexperts.com.br