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3 maneiras de combater a contaminação em edifícios públicos, transportes e instalações de produção Até 2020, a Dinâmica de Fluidos Computacional , também conhecida como CFD para ar limpo, claramente não era algo que o público em geral notava. Mas quando a pandemia do coronavírus estimulou a comunidade global a agir como nunca antes na história recente, a necessidade de ar limpo e saudável de repente se tornou mais evidente e uma questão maior de atenção pública do que nunca e com isso o CFD chegou à grande mídia . E embora a COVID-19 pareça ter desaparecido há muito tempo, e com ela a atenção pública, a necessidade geral de ar limpo e purificado em instalações públicas, escritórios e transporte continua sendo um fator importante para a qualidade de vida. Mas não são apenas os humanos que precisam de um certo padrão de qualidade do ar para uma vida saudável, da mesma forma, existem muitos produtos para cujos padrões de higiene de produção são muito altos e a contaminação do ar pode representar um grande dano às suas respectivas instalações de produção industrial. Neste desafio constante por ar saudável e não contaminado, a simulação de dinâmica de fluidos computacional (CFD) pode ser um recurso crucial. O software de simulação CFD do portfólio Simcenter da Siemens é usado pela indústria em várias aplicações para garantir que o ar seja purificado e que possamos respirar com segurança e fabricar produtos com desempenho correto e eficiente. 3 maneiras pelas quais as simulações de CFD ajudam a garantir ar limpo Nem é preciso dizer que simulações de CFD não podem (e não devem) ser usadas como diretrizes de saúde pública. Mas simulações de CFD, se aplicadas corretamente, podem ajudar de 3 maneiras: Compreender o transporte de exalações indesejadas de fontes humanas ou não humanas, concentração e mitigação A simulação CFD oferece múltiplas abordagens para modelar gotículas e aerossóis e seu transporte no espaço e no tempo. As simulações CFD podem mostrar para onde essas partículas viajam, quanto tempo elas permanecem no ar e em quais superfícies elas impactam. Isso geralmente seria útil em um pequeno ambiente interno com algum tipo de fluxo de ar controlado (salas, carros, trens, aviões, salas limpas, instalações de produção de alimentos, etc.). Ao ar livre, o número de variáveis ​​aumenta e forma qualquer conclusivo Melhorar/redesenhar ambientes internos para segurança As simulações de CFD são usadas há muito tempo para entender os fluxos de ar internos e projetar sistemas de HVAC e ambientes internos para conforto e segurança. O CFD combinado com a otimização do design pode ajudar a analisar centenas de cenários hipotéticos para ambientes internos. Por exemplo, você pode analisar diversas configurações de ventilação e cortinas de ar para garantir que a maioria das gotículas e aerossóis em uma sala sejam removidos. Purificadores de ar e desinfetantes podem ser projetados e dispostos para focar em áreas de alta concentração de gotículas. Projetar equipamentos para remover substâncias perigosas e purificar o ar Como você esteriliza e purifica espaços internos? Aqui, simulações de CFD podem ajudar a projetar equipamentos de purificação. Hoje, as empresas usam essas metodologias de CFD para prever a disseminação de partículas contaminantes, gases perigosos ou até mesmo vírus em quase tudo, desde prédios públicos, como aeroportos, escritórios, escolas ou estações de trem, passando pelo transporte público, como em aviões, ônibus ou trens, até instalações industriais para wafers, alimentos ou produtos farmacêuticos. Os exemplos a seguir mostram como os clientes da Siemens usaram simulações de CFD na luta por ar limpo. CFD para ar limpo em transportes (públicos) Para a indústria de transporte (aviões, trens e automóveis... navios também), a COVID-19 trouxe os espaços internos para um foco maior. Desde então, esforços contínuos têm sido feitos para garantir ar limpo em qualquer tipo de veículo – especialmente naqueles que transportam um grande número de pessoas. Airbus – Compreendendo a propagação de gotículas de tosse na cabine da aeronave A Siemens e a Airbus estão usando o Simcenter STAR-CCM+ para entender o transporte de partículas/gotículas de uma tosse humana na cabine de uma aeronave. Usando simulações de CFD, a equipe modelou o transporte de gotículas de tosse em uma cabine de aeronave. O impacto e a eficácia das máscaras faciais na redução da transmissão de gotículas em uma aeronave também são modelados. A equipe conjunta desenvolveu a metodologia CFD que aborda três coisas: Simulação de gotículas de tosse de um ser humano médio Desafios na modelagem do ambiente de cabine de aeronaves Etapas envolvidas na compreensão do risco de transmissão do vírus por meio de gotículas de tosse Norton Straw (agora element Digital Engineering) – ventilação em trens A UK Rolling Stock Owning Company (trens, para leitores do resto do mundo) contatou a Norton Straw (agora element Digital Engineering ) para ajudar a minimizar a transmissão a bordo dos trens. Usando simulação CFD com Simcenter STAR-CCM+ , os engenheiros da Norton Straw analisaram o fluxo de ar na cabine do trem resultante de muitas estratégias de mitigação – janelas abertas, proteção de plástico entre os passageiros, fluxo de ar de ventilação diferente, etc. Os resultados da simulação, também apresentados com o Simcenter STAR-CCM+ Virtual Reality (VR) , ajudaram o fabricante a avaliar a eficácia da ventilação de diferentes configurações de cabine UES/USAF – Avaliação do transporte de agentes biológicos em aeronaves Como identificar pontos críticos de contaminação por bioaerossol em uma aeronave médica e confirmar a descontaminação após a exposição? A UES, Inc. fez uma parceria com a 711 th Human Performance Wing (HPW) do Laboratório de Pesquisa da Força Aérea dos EUA para encontrar a resposta usando o Simcenter STAR-CCM+ . Simcenter Engineering Services ajudou a equipe a simular uma tosse de um passageiro infectado em uma aeronave C-130 Hercules com vários passageiros. Os resultados das simulações de CFD serão usados ​​para orientar procedimentos aprimorados e estratégias de amostragem para detecção de bioaerossol e descontaminação de superfícies. Isso ajuda a Força Aérea dos EUA a tomar decisões críticas sobre o transporte de pacientes infecciosos. CFD para ar limpo em edifícios Outra área onde as simulações de CFD podem ser de grande utilidade é em espaços internos imóveis, onde novamente o fluxo de ar e a ventilação podem ser controlados. HOLT Architects/ME Engineering – Criando espaços de escritório mais seguros com CFD A HOLT Architects , em associação com a M/E Engineering , publicou alguns resultados interessantes sobre suas estratégias para reduzir a transmissão aérea de vírus. A M/E Engineering é bem conhecida por sua expertise em modelagem CFD. Usando o Simcenter STAR-CCM+ , eles ajudaram os arquitetos da HOLT a estudar a transmissão de gotículas em seu escritório em Ithaca, NY. Este estudo e o redesenho do sistema de ventilação estão ajudando os funcionários a trabalhar com segurança no escritório. Modelos CAD do espaço real do escritório foram usados. Quando a COVID estava no auge, simulações CFD de tosses múltiplas com e sem máscara facial foram analisadas com o Simcenter STAR-CCM+ . A análise considerou o arranjo do escritório, mobília, padrões de fluxo de ar, barreiras e localização das pessoas. Mesmo que as máscaras em espaços de escritório sejam coisa do passado novamente, esse tipo de simulação de tosse específica do ambiente pode ajudar a redesenhar os sistemas de HVAC e ventilação interna. Quanto menor o espaço (e dentro de casa), menores são as variáveis ​​que controlam a transmissão de gotículas. E se um paciente infectado tossir? E se o sistema HVAC for trocado? E se uma janela puder ser aberta? Onde enfrentar os dispositivos de esterilização/desinfecção? Essas e outras perguntas, projetos de CFD podem responder. JB&B – Simulações CFD mostram que abrir janelas é a chave para escolas saudáveis Simulação Simcenter da JB&B mostra como abrir uma janela em uma sala de aula dilui contaminantes de um aluno infectado Jaros, Baum & Bolles (JB&B) , uma empresa de consultoria em engenharia, trabalhou em estreita colaboração com o New York Times para mostrar como as escolas podem reduzir a exposição à COVID-19 em salas de aula abrindo janelas. Os engenheiros da JB&B usaram simulações de CFD para mostrar como os contaminantes de um aluno infectado circulam em uma sala de aula para três cenários – janelas fechadas, janelas abertas e com um ventilador e purificador de ar instalados. A história do New York Times é de leitura obrigatória e é uma representação visual brilhante de como manter os contaminantes infectados no mínimo em um ambiente de sala de aula. CFD para projetar dispositivos de esterilização e purificação Excelitas Noblelight – Desenvolvimento de purificadores de ar UVC com simulação CFD A Excelitas Noblelight GmbH vem desenvolvendo fontes de luz especiais desde a invenção da lâmpada de vidro de quartzo em 1904. A luz, seja ultravioleta (UV), infravermelha (IR) ou faixa de onda média, está no centro de tudo o que eles fazem. A empresa aproveitou o poder da luz para resolver uma ampla gama de desafios nas indústrias de fabricação e processo. Com a ajuda do CFD, eles também projetam e fabricam produtos de consumo como o purificador de ar Soluva®, para remover vírus transportados pelo ar de ambientes de saúde, transporte público e salas de aula. A simulação de engenharia não é usada apenas durante a fase de desenvolvimento do produto, mas também para entender a melhor maneira de implantar produtos em campo. Usamos simulação CFD para ajudar nossos clientes a entender seus processos e onde localizar nossos emissores UV ou IR para torná-los mais eficazes. Dörte Eggers, engenheira de simulação da Excelitas Noblelight Norton Straw (agora Element Digital Engineering) – Novo dispositivo de esterilização de ar De forma semelhante, a supracitada Norton Straw (agora Element Digital Engineering) usou o Simcenter STAR-CCM+ para desenvolver um novo conceito de dispositivo de esterilização de ar. Usando simulações CFD e otimização de design, a empresa projetou um dispositivo de esterilização pequeno, leve e com eficiência energética. O dispositivo ganhou o Innovate UK Covid Response Grant. O dispositivo facilmente fabricável está atualmente sendo produzido com manufatura aditiva. Tratar o ar recirculado em ambientes internos com tal dispositivo de esterilização de ar é uma solução para aplicações ferroviárias, automotivas e de construção. Contornos de velocidade dentro de um trocador de calor de placas e aletas dentro do premiado dispositivo de esterilização de ar. Simulação CFD usando Simcenter STAR-CCM+ CFD para ar limpo em instalações de produção A aplicação de CFD para ambiente limpo não para em fornecer ambientes mais saudáveis ​​para seres humanos. Além disso, linhas de produção de produtos que exigem altos padrões de higiene e pureza de material precisam ser mantidas livres de gases perigosos, partículas, névoa ou poeira. FS Dynamics estabelece método CFD para avaliar contaminação em máquinas de litografia Na Realize Live Conference Europe de 2024, a consultora de simulação CAE FS Dynamics apresentou uma metodologia CFD de alta fidelidade para avaliar a contaminação em máquinas de litografia, uma importante unidade de produção na indústria de semicondutores. Seu trabalho aborda o desafio de longa data da modelagem de contaminação em máquinas de litografia com um wafer em movimento usando simulações de dinâmica de fluidos computacional (CFD). Tradicionalmente, a técnica de morphing e remeshing era empregada para capturar o movimento do wafer enquanto avaliava fluxos de ar e rotas de contaminação, apesar de sua lentidão inerente devido ao gargalo de remeshing. A FS Dynamics desenvolveu uma metodologia refinada que aproveita a técnica de malha overset, uma abordagem anteriormente negligenciada devido a suposições de sua inadequação para modelagem de contaminação com baixa concentração de espécies contaminantes. Superando as expectativas, a nova abordagem CFD não apenas se mostra adequada para modelagem de contaminação com wafers em movimento, mas também reduziu significativamente o tempo de computação, permitindo ciclos de desenvolvimento mais rápidos e iterações de design mais ágeis para máquinas de litografia superlimpas. A Creaform Engineering usa CFD para linhas de envase de vacinas sem contaminação Sala limpa para fabricação de vacinas. Todos os recursos foram contabilizados nas simulações CFD realizadas com o Simcenter STAR-CCM+, incluindo paredes, móveis, filtragem HEPA, sistema HVAC, barreiras físicas com acesso com luvas (janelas ao redor da linha de produção), transportador, agulhas de enchimento, máquina de fechamento e muitos painéis de controle de instrumentos de medição, bem como as Barreiras de Acesso Restrito com a mesa de acumulação para frascos O design de salas limpas para fabricação de vacinas e outros medicamentos é precisamente o tópico de um dos artigos da Siemens : Relatório Especial de Ciências Biológicas , uma compilação que abrange uma gama de aplicações de CFD, desde o design de dispositivos médicos até processos de fabricação farmacêutica. Nesse artigo, as empresas Creaform e Laporte colaboraram para realizar uma simulação altamente detalhada de uma sala limpa para fabricação de vacinas, para obter insights preditivos para complementar os testes de fumaça tradicionais no processo de comissionamento de salas limpas. As simulações de CFD foram usadas para demonstrar a eficácia das barreiras aerodinâmicas e garantiram o caminho de fluxo adequado em torno de componentes não estéreis das máquinas. Conforme apontado no artigo, "Não apenas a conformidade regulatória da sala limpa estava em jogo, mas com a alta taxa de produção da linha (centenas de enchimentos de frascos por minuto), a contaminação representaria uma perda financeira e de tempo considerável porque leva ao desperdício de doses de vacina." A Clean Air usa CFD para testar virtualmente capelas de exaustão Capelas de exaustão são essenciais para laboratórios que geram substâncias perigosas transportadas pelo ar durante experimentos, processos e aumento de escala. Elas são projetadas para capturar e remover gases, vapores e aerossóis para reduzir o risco de exposição a um nível seguro. Nos 30 anos em que a Clean Air Limited (Clean Air) vem projetando, fabricando e instalando capelas de exaustão, proteger as pessoas sempre foi sua prioridade. Um dos pontos de venda exclusivos da Clean Air é seu compromisso de liderar a indústria de capelas de exaustão em segurança ambiental e sustentabilidade. O hexafluoreto de enxofre (SF₆) é usado para provar a eficácia de uma capela de exaustão durante os testes, mas foi identificado como o gás de efeito estufa mais prejudicial. O equivalente a aproximadamente três toneladas de dióxido de carbono (CO₂) liberado durante os testes de tipo, e outra tonelada é liberada durante os testes no local. A maioria das capelas de exaustão é testada com o teste no local, então aproximadamente 1t CO₂ por capela e depois 3t por "tipo" de capela de exaustão. Para reduzir a pegada de carbono, a Clean Air trabalhou com a parceira da Siemens , Maya HTT , e desenvolveu um novo processo que substitui os testes de design pela simulação de dinâmica de fluidos computacional (CFD), garantindo que o desempenho e a segurança sejam garantidos sem impactar o meio ambiente. Agende uma reunião com a CAEXPERTS e descubra como a dinâmica de fluidos computacional (CFD) pode transformar seus projetos e garantir qualidade de ar limpa e segura em ambientes críticos! Seja para otimizar instalações industriais, redesenhar sistemas de ventilação ou projetar dispositivos de purificação, nossos especialistas estão prontos para ajudar você a implementar soluções inovadoras com o Simcenter STAR-CCM+ . WhatsApp: +55 (48) 988144798 E-mail: contato@caexperts.com.br

A Solução In-Cylinder , um complemento do Simcenter STAR-CCM+ , oferece um fluxo de trabalho específico para dentro do cilindro, que envolve entradas mínimas, pré-processamento simplificado e capacidades de pós-processamento automatizadas, todas construídas em torno de uma geração de grade totalmente automatizada, que se baseia em uma abordagem morph-map. Complementado por modelos líderes de classe (spray, filme líquido, ignição, combustão, emissões) e capacidades de exploração de design incorporadas, ele o ajuda a realizar simulações de CFD de motores de combustão interna de forma produtiva, permitindo que você preveja numericamente o próximo design de motor mais eficiente e mais poderoso. Em um dos exemplos mais interessantes, ilustrado abaixo, foram estudados jatos de amônia e diesel em vários tempos e ângulos de injeção e, para certas condições, interação insuficiente ou muito forte dos dois sprays de combustível, por exemplo falha de ignição pode ocorrer. Poder contar com CFD para uma previsão precisa do fenômeno reduz a necessidade de testes extensivos e permite uma compreensão detalhada de como projetar um motor, no qual o cenário pode ser evitado. Solução In-Cylinder no Simcenter STAR-CCM+ Embora todos ouçamos continuamente falar da eletrificação dos motores automóveis, a realidade é que o motor de combustão interna não desaparecerá tão cedo e será um elemento básico dos motores nas próximas décadas. O esforço para reduzir o tamanho do motor de combustão interna e a integração em plataformas de trem de força híbridas apresentam muitos novos desafios para o desenvolvimento de motores que só podem ser superados usando extensa simulação CFD. A solução In-Cylinder , complementar ao Simcenter STAR-CCM+ , permite que você execute facilmente simulações CFD precisas de motores no cilindro. As configurações padrão e a saída de pós-processamento criada automaticamente visam dar ao engenheiro um “início de funcionamento”: você não precisa ser um especialista em CFD para configurar e realizar uma das simulações de CFD mais desafiadoras do mercado! Configuração de problemas simples O complemento In-Cylinder abre uma interface mínima que mostra apenas as entradas necessárias para configurar uma simulação no cilindro, apresentando um fluxo de trabalho de cima para baixo: você começa no topo e desce através de vários níveis. Você não precisa ser um usuário especialista do Simcenter STAR-CCM+ para configurar e executar simulações no cilindro usando o complemento, pois ele usa um fluxo de trabalho específico da aplicação e uma interface simplificada. No entanto, usuários experientes podem usar essas simulações no cilindro como ponto de partida para realizar simulações de motores multifísicas mais complicadas que exploram toda a gama de recursos de simulação do Simcenter STAR-CCM+ . A solução In-Cylinder foi desenvolvida especificamente para tornar a configuração rápida e fácil e deixar tempo para o analista gastar na engenharia da solução, em vez de configurar o problema com muitos quilômetros de mouse e cliques em botões. Desde a configuração rápida de injetores multifuros típicos que podem ser facilmente personalizados para direcionamento de pulverização, até a rápida seleção de combustíveis, até a configuração automática de resultados comuns de pós-processamento, como gráficos de penetração de líquidos e vapores e rastreamento de massa de combustível, o complemento foi projetado e desenvolvido para facilitar a configuração da simulação e permitir que os engenheiros obtenham o máximo valor do processo de simulação. A geometria mostrada foi obtida do projeto DYNAMO (Dynamic Analysis Modeling and Optimization of GDI Engines) que foi parcialmente financiado pelo Advanced Propulsion Centre, Reino Unido. Agora você tem a ferramenta e os recursos para configurar um modelo completo, meio ou de setor, para simular configurações de motor de quatro e dois tempos, tudo em apenas alguns minutos. Malha automatizada Esse complemento emprega um driver de simulação para executar um processo de movimento transitório de malha. Você só precisa criar uma única malha inicial, composta de células aparadas e camadas de prisma para capturar recursos de fluxo da camada limite. Todo o movimento da malha é cuidado automaticamente pelo código, que transforma e mapeia automaticamente a grade para levar em conta o movimento do pistão e das válvulas. A ferramenta realiza verificações de qualidade na malha à medida que ela se transforma, criando automaticamente uma malha nova e sem distorções quando necessário e mapeando os resultados da simulação nela. A malha é automaticamente refinada em áreas críticas de acordo com as melhores práticas: ao redor da válvula, na sede da válvula, na garganta da válvula, até as portas e ao redor da folga da gaxeta. Isso é realizado automaticamente para cada simulação e não requer nenhuma intervenção manual do usuário. Por outro lado, os usuários têm controle completo sobre a configuração da malha e podem adicionar regiões adicionais de refinamento, por exemplo, ao redor de uma vela de ignição, conforme determinado pelo escopo de suas análises. A abordagem de mapa morfológico empregada foi extensivamente testada e é altamente conservadora de massa para todas as aplicações práticas. Usar a versão 2206 ou mais recentes também permite reutilizar malhas geradas e armazenadas. Isso elimina efetivamente o tempo de geração da rede a partir do segundo ciclo do motor, particularmente útil em estudos LES, onde muitos ciclos precisam ser simulados para capturar com precisão a variabilidade ciclo a ciclo. Cada estação de malha no ciclo é salva como um arquivo com extensão .CCM em um diretório de saída pré-especificado e o °CA no nome do arquivo atua como o identificador de malha. Esta abordagem é particularmente benéfica em estudos LES, onde é necessário simular um maior número de ciclos do motor para capturar com precisão a variabilidade ciclo a ciclo. Na versão mais recente do Simcenter STAR-CCM+ , você também pode incluir partes geométricas, que serão mescladas de forma estática, economizando assim o tempo que o morpher gastaria para se transformar e mapear a grade. Seja o plenum de admissão, o corpo de uma pré-câmara ou outro, essa funcionalidade é útil sempre que o movimento do vértice da célula não for importante. A grade pode ser mais grosseira nessas áreas, algo que antes apresentava alguns desafios. Observe que agora você pode se beneficiar de uma especificação simplificada de condições iniciais e de contorno, para essas partes, o que permite que você chegue à mesma configuração que normalmente exigiria até 3x mais cliques, ou seja, para incluir manualmente partes com malha estática. A ativação de filme líquido com partes estáticas não é suportada atualmente, mas será abordada em versões futuras. Fluxo frio Uma simulação no cilindro está entre as simulações CFD mais complexas que você pode realizar. A combinação de fluxos de alta velocidade, movimento de malha que exige um nível extremamente alto de conservação de massa e escalas de tempo muito pequenas (frações de um grau de ângulo de manivela normalmente precisam de intervalos de tempo na ordem de 1E-6 [s]) significa que muito é necessário na configuração e os números devem ser cuidadosamente selecionados para realizar execuções estáveis ​​com tempos de resposta razoáveis. Isso ocorre antes mesmo de começarmos a aplicar modelos físicos complexos, incluindo injeção de combustível líquido, por exemplo, pulverização Lagrangiana, interação gotícula-parede, filme de fluido de parede e combustão, por exemplo, ignição, propagação de chama, formação de emissões, detonação. Por esse motivo, muitas simulações realizadas no início do processo de desenvolvimento concentram-se no chamado fluxo frio. Isto envolve modelar o processo transitório do fluxo de ar no cilindro, normalmente com o objetivo de maximizar a massa de ar aprisionada e examinar o movimento em massa – turbilhão e queda – que esse fluxo induz. Frequentemente, também observamos a evolução da turbulência para entender melhor o potencial de mistura de combustível e ar e, especificamente em motores de ignição por centelha, quais são os níveis de turbulência ao redor da vela de ignição no momento pretendido de ignição/início da combustão. Avaliação do desempenho da porta de entrada transitória em condições de fluxo frio Essa solução permite que você configure simulações de fluxo frio para motores multiválvulas com a configuração automatizada de movimento de malha, permitindo que você passe da geometria CAD bruta à simulação em execução em apenas alguns minutos. Tanto URANS quanto LES podem ser empregados, dependendo do escopo exato de seus projetos de simulação e dos efeitos a serem capturados numericamente. Movimento de Carga/Preparação de Mistura Com o Simcenter STAR-CCM+ 13.04 , foi dado um grande passo à frente com recursos para configurar e executar simulações de movimento de carga. Isso se baseia nas capacidades anteriores de fluxo a frio, incluindo a configuração da injeção de combustível líquido e a modelagem do processo de mistura subsequente. As simulações de movimento de carga permitem que os fabricantes de motores melhorem a qualidade da combustão, controlando a mistura do ar induzido com o combustível injetado, identificando e retificando regiões de mistura rica ou pobre, especialmente em partes críticas do ciclo, como quando o pistão se aproxima do PMS e durante a ignição por centelha. Este último é especialmente importante nos atuais projetos de injeção direta, nos quais a injeção de combustível diretamente no cilindro tem um grande impacto no fluxo e no nível de turbulência – o conhecimento fornecido pela simulação é mais importante do que nunca. Outro papel crítico que uma simulação de movimento de carga geralmente desempenha é a avaliação da potencial formação de emissões nocivas. Novamente, idealmente, queremos alcançar uma mistura de combustível e ar de alta qualidade, especialmente desafiadora em sistemas de injeção direta, nos quais, em pontos de operação de alta carga, há injeção de combustível durante grandes períodos do ciclo do motor. A simulação nos diz não apenas onde temos bolsões de carga pobres e ricos, mas também com que rapidez o combustível líquido está evaporando, quanto está impactando as superfícies do cilindro e se está formando películas ou poças nessas superfícies. Todos estes atuam como indicações da magnitude da formação de emissões prejudiciais que, a menos que sejam de alguma forma mitigadas, terão de ser “limpas” a jusante do motor, utilizando dispendiosos dispositivos de pós-tratamento na linha de escape. Ao longo dos anos, os OEMs desenvolveram grandes bancos de dados para diretrizes de projeto baseadas puramente no movimento da carga, usando apenas o movimento em massa dentro do cilindro, métricas de qualidade da mistura de combustível e ar e níveis de turbulência ao redor da vela de ignição que lhes dizem se a combustão está indo para sejam bons ou não, economizando um tempo valioso de engenharia, especialmente nos estágios iniciais de projeto de um sistema de combustão. Uma ampla variedade de modelos de ruptura, impacto na parede de gotículas e filmes líquidos fornecem o conjunto de ferramentas necessário para que os usuários tenham sucesso neste tipo de simulações, antes de realizar estudos mais avançados de combustão. Além disso, as propriedades dependentes da temperatura aplicadas por padrão nas versões 2210 ou mais recentes reduzem significativamente a interação manual: No que diz respeito à alta fidelidade na simulação de sprays de combustível, adotar propriedades constantes está longe de ser suficiente. O fardo para o usuário, no entanto, de alternar manualmente as propriedades da fase Lagrangiana para valores dependentes da temperatura é bastante alto. Usando a solução In-Cylinder , esta etapa é automatizada ao fazer uso de dados armazenados em um banco de dados, sendo enviados com o software. O benefício fica mais aparente em gráficos como o da direita. Capturar com precisão a preparação da mistura é de extrema importância para se ter a mistura correta de combustível e ar antes de prosseguir para as etapas de combustão no cilindro. A massa do combustível é representada aqui com propriedades constantes versus propriedades dependentes da temperatura. Combustão, Detonação e Emissões A solução In-Cylinder oferece recursos de combustão, por exemplo, ECFM-3Z e ECFM-CLEH, um modelo de ignição avançado (ISSIM), bem como um modelo padrão, modelos de detonação (Ignição Cinética Tabulada - TKI), complementados por modelos de emissão, como como modelos de emissão de CO, NORA NOx e fuligem, por exemplo Método Seccional de Fuligem. Com três lançamentos por ano, foram aumentadas continuamente a amplitude de capacidades com mais opções e submodelos de modelos de combustão de alta classe para capturar e prever emissões. Sendo o crescente interesse na modelagem de combustíveis alternativos/sem carbono o fator determinante, todos os modelos de combustão oferecidos no código são totalmente compatíveis com qualquer combustível do tipo CxHyOzNw, como hidrogênio (H₂) e amônia (NH₃). Em pontos operacionais e condições de pressão/temperatura mais extremos, certas suposições que eram válidas anteriormente, como a lei dos gases ideais, podem não ser mais válidas. Para garantir a segurança, o gás real usando o modelo Redlich-Kwong, oferecido na ferramenta, ajuda os usuários a prever com precisão os efeitos que a lei dos gases ideais não consegue, como forças de Van der Waals, compressibilidade e efeitos termodinâmicos de desequilíbrio, capacidade de calor específica variável etc. Para gerar informações úteis sobre o projeto da câmara de combustão sem depender de um modelo detalhado, o modelo Specified Burn Rate (Wiebe) pode ser empregado, especificando a taxa de queima através de um fator de forma juntamente com a duração da combustão. A abordagem também pode ser usada para gerar condições de contorno de transferência de calor para uso em uma análise CHT de motor. O gráfico mostra uma curva de pressão do cilindro de um motor diesel industrial de 4 tempos. Aqui, a aplicação do modelo de gás real melhora a previsão da pressão do cilindro para condições de operação com carga parcial e plena, com a pressão de pico mais próxima dos dados de teste. Propagação de chama simulada com solução Simcenter STAR-CCM+ In-Cylinder A modelagem de combustão e emissões, em alguns casos, requer bibliotecas de química pré-tabelada. Em vez de gerá-los usando DARS ou ferramentas de terceiros – ou fazer uso de tabelas para combustíveis padrão disponíveis no Centro de Suporte – os usuários agora podem aproveitar as vantagens dos geradores de tabelas ECFM, nas versões 2210 ou mais recentes: a capacidade de gerar tabelas para velocidade laminar da chama, detonação do motor, fuligem, equilíbrio, este último necessário em simulações com o modelo de combustão ECFM-CLEH. Isso proporciona flexibilidade adicional, eliminando a dependência de ferramentas externas. Transferência de Calor Conjugado (CHT) Indo além das simulações padrão, com redução de tamanho para eficiência nos projetos de motores atuais, o gerenciamento térmico eficaz é fundamental. Projetos que atingem níveis máximos de eficiência térmica sem exceder os limites térmicos do projeto são estudados usando simulações de transferência de calor conjugada de motor completo. A complemento In-Cylinder também fornece um ambiente de usuário único para simular tanto o lado fluido quanto o sólido, ou seja, os modelos CHT no cilindro e no motor. A troca de condições de contorno de transferência de calor entre os dois modelos, bem como a capacidade de automatizar o fluxo de trabalho, são pontos que podem ser realizados de forma direta: É oferecida aos usuários uma maneira automatizada de calcular e exportar dados de transferência de calor limite com média de ciclo (coeficientes médios de transferência de calor espacial e temperaturas de referência), o que, por sua vez, permitirá que condições de limite térmico sejam aplicadas em uma análise CHT subsequente do motor. O fluxo de trabalho torna-se, portanto, significativamente mais simplificado e eficiente. Tradicionalmente, a abordagem in-cylinder/CHT exigia o uso de vários pacotes CFD. Os diferentes formatos de arquivo necessários e o mapeamento de dados entre pacotes de software sempre representaram desafios operacionais. Agora que a análise CHT acoplada no cilindro/motor pode ser realizada inteiramente no Simcenter STAR-CCM+ , o processo geral é bastante simplificado e permite a automação do ciclo de simulação combinado por meio de scripts JAVA. Fluxo de trabalho/pós-processamento O fluxo de trabalho específico da aplicação da solução Simcenter STAR-CCM+ In-Cylinder requer entradas mínimas do usuário, diminuindo assim os tempos gerais de resposta. Diversas funcionalidades permitem um pré e pós-processamento contínuo de simulações no cilindro. Apenas um pequeno subconjunto deles é retratado aqui. O complemento apresenta aos usuários uma lista agrupada de objetos de UI , diminuindo “quilômetros de rolagem do mouse” para encontrar o objeto de interesse. O uso de subpastas permite a categorização com base na parte do domínio (cilindro, portas/válvulas) ou natureza (malha, solução, física). O benefício disto será ainda mais aparente em caixas multicilindros, planejadas para serem incorporadas em versões futuras. A geração/exportação de cópias impressas de enredos e cenas, capacidade que permite aos usuários personalizar totalmente o nome do arquivo, resulta em uma lista de arquivos já em ordem cronológica, com °CA/degCA como indicador direto. Consequentemente, a lista também pode ser usada para geração de vídeo sem conversão manual de nomes de arquivos de imagem. Outra funcionalidade útil, Modo Cíclico de gráficos, permite visualizar dados em um padrão cíclico, particularmente útil em análises dentro do cilindro. Aproveitar o recurso permite que os usuários do complemento comparem os ciclos do motor traçando as curvas 2D (XY) correspondentes umas sobre as outras, destacando as diferenças imediatamente; isto é, sem qualquer forma de interação manual, uma vez que o modo está ativo por padrão em todas as parcelas relevantes. Finalmente, com outro recurso de pós-processamento útil e recém-introduzido, a visualização das taxas de liberação de calor integradas, fração de massa queimada (MFB) 10-50 ou 90%, bem como a duração da combustão, está a zero cliques de distância, eliminando assim produtividade para o próximo nível. Pare de exportar curvas de liberação de calor e de realizar cálculos tediosos manualmente, em planilhas, para avaliar o desempenho do projeto do seu motor. Todos os objetos da árvore necessários para avaliar essas quantidades são gerados automaticamente. Exploração automatizada de design Liberando o poder do Simcenter STAR-CCM+ como plataforma, com a ferramenta integrada Design Manager, os usuários podem aproveitar os recursos de automação, escalabilidade e flexibilidade da plataforma para executar estudos de projeto de maneira fácil e rápida, a fim de otimizar seus motores para a próxima geração. Além disso, como o complemento In-Cylinder cria automaticamente um modelo paramétrico, você está a apenas alguns cliques do mouse para varrer facilmente diversas condições operacionais para entender o movimento em massa e a turbulência em diferentes velocidades e cargas. Uma troca de geometrias também foi introduzida, permitindo fácil configuração de estudos de variação de projeto geométrico e a reutilização da configuração de simulação existente em outra geometria. Validação contra experimentos Tanto a solução In-Cylinder quanto o Simcenter STAR-CCM+ foram extensivamente validados para simulações de motores, usando projetos de motores proprietários e de domínio público. Um exemplo é a validação do Motor de Combustão Interna Óptica da Câmara de Combustão Transparente III (TCC-III) da Universidade de Michigan, que é um motor de ignição por centelha de 2 válvulas, 4 tempos, com uma câmara de combustão em forma de panqueca. Os resultados demonstram excelente correlação com variáveis ​​termodinâmicas globais, incluindo massa, pressão e temperatura aprisionadas no cilindro, e, em comparação com a visualização da plataforma experimental, as principais características do campo de fluxo também são bem capturadas. Outro estudo de validação detalhado foi conduzido com o departamento de pesquisa e desenvolvimento da Daimler AG , comprovando excelente correlação entre medições PIV de alta velocidade/alta resolução e previsões do Simcenter STAR-CCM+ em uma configuração de motor GDI de última geração. Comprometido com o mercado de motores IC A Siemens Digital Industries Software é totalmente dedicada ao mercado de simulação de motores IC, reconhecendo que os motores de combustão interna vieram para ficar e que somente a simulação avançada pode fornecer os motores mais limpos e eficientes que a sociedade merece. Como parte do Simcenter STAR-CCM+ , o complemento In-Cylinder recebe atualizações três vezes por ano e continuaremos a adicionar recursos que abordam essas simulações. A qualquer momento, uma equipe dedicada de excelentes especialistas em CFD de motores estará presente para apoiá-lo, resolvendo até mesmo os problemas mais difíceis de CFD em cilindros. Gostaria de impulsionar sua engenharia de motores para o próximo nível? Agende agora mesmo uma reunião com os especialistas da CAEXPERTS e descubra como a Solução In-Cylinder , integrada ao Simcenter STAR-CCM+ , pode revolucionar suas simulações CFD de motores no cilindro. Com um fluxo de trabalho simplificado, configuração rápida e poderosas capacidades de pós-processamento automatizado, estamos prontos para ajudá-lo a prever numericamente os designs de motores mais eficientes e poderosos. Não perca a chance de impulsionar sua inovação - entre em contato conosco hoje mesmo! WhatsApp: +55 (48) 988144798 E-mail: contato@caexperts.com.br

A MRA usa a solução da Siemens para obter US$ 44.000 em economia anual de combustível por embarcação e aumentar a velocidade máxima em 0,93 nós. Associados de Pesquisa Marítima Maritime Research Associates, LLC (MRA) é uma empresa de arquitetura e engenharia naval localizada em Ann Arbor, Michigan, Estados Unidos. A MRA trabalha para clientes nas áreas de pesquisa e desenvolvimento (P&D) hidrodinâmico numérico básico e aplicado que abrangem todos os setores da indústria marítima. A MRA desenvolveu um sistema de propulsão otimizado para o barco patrulha Global Response Cutter (GRC) de 43 metros (m) do Westport Shipyard, usando o solucionador multiuso Navier Stokes da Siemens Digital Industries Software, o software Simcenter™ STAR-CCM+™ , para projetar as hélices, suportes e lemes. O projeto permitiu que o estaleiro alcançasse economia de combustível, aumentasse a velocidade máxima, eliminasse a cavitação erosiva do apêndice e reduzisse o ruído e a vibração. A hélice e os suportes foram construídos pela Michigan Wheel Marine e os lemes pela Westport Shipyard. O esforço de design do sistema de propulsão foi financiado conjuntamente pela MTU Detroit Diesel e Westport Shipyard. O GRC 43m é um navio patrulha de última geração, que foi construído para atender aos padrões do American Bureau of Shipbuilding (ABS) para embarcações de alta velocidade. O navio, construído em resposta à demanda mundial antecipada por um cortador de resposta rápida, é construído inteiramente de materiais compostos. Técnicas inovadoras de design e fabricação resultaram em um navio que está no prazo, no orçamento e conforme prometido. A dinâmica de fluidos computacional (CFD) desempenhou um papel importante no design do navio. O CFD foi usado para projetar um sistema otimizado de suporte-leme-hélice que interage eficientemente com o formato do casco do GRC. Figura 2: Comparação entre resultados experimentais e numéricos selecionados para aplicações TY Offshore 1 e 2. Projeto de sistema de propulsão marítima Os principais componentes de um sistema de propulsão são a usina de energia, a transmissão e o propulsor. Com uma demanda cada vez maior por embarcações maiores e mais rápidas, o design otimizado da hélice é essencial para maximizar o desempenho que aumenta a eficiência. Esse aumento na eficiência para determinadas velocidades da embarcação leva a menores custos de combustível ao minimizar o consumo de energia. Por outro lado, para uma determinada potência, o aumento da eficiência maximiza a velocidade da embarcação. Além disso, as demandas de regulamentações de controle de ruído e emissão exigem melhor seleção e interação das hélices com o navio como um sistema. As hélices são projetadas para eficiência, controle de ruído e vibração, evitando cavitação erosiva e atingindo impacto ambiental mínimo. Ao adotar uma abordagem abrangente para todas essas áreas, há um risco reduzido de desempenho ruim. No entanto, no clima atual de desafios globais de energia, a economia de combustível é frequentemente a consideração predominante para operadores de navios. Impulsionado por pressões comerciais, o design moderno de sistemas de propulsão tem se apoiado menos em testes de modelos tradicionais e se movido para uma combinação de métodos de design computacional por análise e testes sistemáticos de validação tanto em escala de modelo quanto em escala real. Com os avanços tecnológicos em engenharia auxiliada por computador (CAE) na indústria marítima, mais sistemas de propulsão estão sendo projetados exclusivamente por análise antes do teste experimental do modelo final. Isso pode potencialmente resultar em enormes economias de tempo e custo, seja reduzindo ou eliminando testes físicos caros. O papel dos testes de modelos físicos está evoluindo para mais um mecanismo de validação. Além disso, o CAE oferece um método rápido e econômico para analisar configurações de hélices e suas interações com toda a embarcação em escala total, evitando assim os efeitos do dimensionamento do modelo. O objetivo de qualquer projeto de embarcação é produzir uma forma de casco com resistência mínima sujeita a restrições de navegação, um sistema de propulsão que opere eficientemente na esteira da embarcação e um leme que manobre o navio com segurança. No entanto, esses três componentes não podem ser vistos isoladamente, pois cada componente também influencia o desempenho dos outros de várias maneiras. Os solucionadores Reynolds Average Navier Stokes (RANS) podem ser usados ​​para análise de hélice em águas abertas, testes de resistência anexada e análise de autopropulsão, que inclui os efeitos da cavitação. Figura 3: Malha computacional na superfície livre e no vaso. Hélice Westport GRC: projeto por análise O Westport Global Response Cutter é uma embarcação para segurança e patrulha litorânea e offshore. A embarcação tem uma velocidade máxima de 32,8 nós e um alcance de 1.000 milhas náuticas (nm) em velocidade máxima. A embarcação usa dois motores MTU 16V400 acoplados a hélices de cinco pás, todos comprovados para embarcações rápidas com altos fatores de carga e máxima disponibilidade de missão. As hélices, suportes e lemes foram todos projetados com uma abordagem adaptada à esteira pela MRA usando o Simcenter STAR-CCM+ . O design permitiu que os proprietários do GRC 43 reduzissem o consumo anual previsto de combustível em 11.000 galões, alcançando assim US$ 44.000 por ano em economia de combustível por embarcação, aumentando a velocidade máxima em 0,93 nós, reduzindo as amplitudes de pulso de pressão irradiada em 40 por cento, eliminando a cavitação do suporte e do leme e reduzindo o ruído e a vibração. Para ganhar total confiança na análise computacional, é essencial validar a metodologia numérica com resultados experimentais. O Simcenter STAR-CCM+ tem um código computacional robusto que foi bem validado em várias aplicações marítimas. A MRA também construiu uma metodologia computacional interna usando o Simcenter STAR-CCM+ após validar o desempenho do código em relação aos resultados experimentais para vários problemas. Um exemplo de validação é mostrado na figura 2. Aqui, a capacidade do Simcenter STAR-CCM+ de prever com precisão o desempenho do sistema de suporte-hélice-leme foi validada em relação a um programa de teste de modelo abrangente no tanque de reboque despressurizado no Instituto de Pesquisa Marítima da Holanda (MARIN). Isso permitiu que a MRA ganhasse confiança e validasse a estratégia de solução computacional. O programa MARIN foi financiado pela TY Offshore e MTU Detroit Diesel. A imagem mostra uma comparação de amostra entre resultados experimentais e numéricos selecionados para a aplicação TY Offshore. Devido à confiança adquirida com estudos de validação, o projeto do sistema de suporte, hélice e leme foi amplamente realizado usando o Simcenter STAR-CCM+ . Os estágios finais do processo de projeto consistiram em 10 projetos de hélice e cinco iterações de projeto para os suportes e lemes. Todos eles foram simulados no Simcenter STAR-CCM+ . Essas combinações foram analisadas na configuração “atrás” ou de autopropulsão. Este modelo computacional consistia no casco do navio, apêndices, hélices, lemes e suportes. Um domínio computacional foi construído em torno do modelo para representar os domínios de fluidos de líquido e ar, com uma superfície livre na junção dos dois fluidos. O método de volume de fluido (VOF) no Simcenter STAR-CCM+ foi usado devido à presença de dois fluidos imiscíveis. O método resolve a fração de volume de cada fluido em cada célula. A superfície livre é o local onde a fração de volume está entre 0 e 1 para capturar a interface entre os dois fluidos. As ondas de superfície livre são especificadas no Simcenter STAR-CCM+ usando a capacidade de ondas VOF. O domínio computacional foi discretizado em células de formato poliédrico e hexaédrico e as equações de Navier Stokes foram resolvidas dentro de cada célula para ambos os fluidos. A malha perto da superfície livre foi refinada o suficiente para resolver a altura da onda e o comprimento de onda. A análise de autopropulsão exigiu um domínio externo estacionário de células hexaédricas aparadas e um domínio interno rotativo de células poliédricas. O domínio poliédrico interno definiu a geometria da hélice, permitindo a rotação da hélice, e tinha cerca de 1,5 milhões (M) de células computacionais. O domínio hexaédrico externo definiu o casco do navio, apêndices e os fluidos circundantes com volumes de células de 1,5 a 2M. Uma malha de camada limite consistindo de células prismáticas foi usada para capturar a camada limite do fluxo perto das superfícies sólidas. Os testes de propulsão foram conduzidos iterando diferentes combinações dos projetos até que todos os requisitos de desempenho fossem atendidos. Os testes foram conduzidos na velocidade máxima de 32,5 nós. A amplitude da onda ao redor da embarcação em um ponto de projeto para a geometria final é mostrada na figura 4. A figura 5 mostra a geometria otimizada inicial e final da hélice, leme e suportes. A cavitação nos componentes foi bastante reduzida do projeto inicial em todos os componentes. Também é vista a geometria final otimizada do suporte em V, adaptada ao perfil de esteira do casco. A figura 6 mostra a comparação dos projetos inicial e final do leme. O projeto otimizado reduziu a cavitação e foi projetado para influência mínima da esteira da hélice na cavitação. Figura 4: Amplitude de onda para a geometria final. Projeto final O projeto otimizado final foi considerado como oferecendo excelente economia de combustível com uma redução estimada de 11.000 galões de combustível com uma economia de custo de $ 44.000 por ano por embarcação quando comparado com a tecnologia comercial pronta para uso (COTS) típica. Houve também um aumento de 0,93 nós na velocidade máxima, o que teria exigido 180 quilowatts (kW) adicionais por motor se uma abordagem COTS padrão tivesse sido adotada. Um dos principais parâmetros usados ​​para caracterizar o desempenho de um navio é o coeficiente quase propulsivo (QPC), que é a razão entre a potência efetiva e a potência fornecida pelos motores. As comparações de desempenho foram feitas com opções de hardware de propulsão COTS em três velocidades: loiter a 12 nós, trânsito a 22 nós e flanco a 32,5 nós. A economia de combustível por ano com o novo design foi de aproximadamente US$ 11.000 por 1% de QPC, levando a uma economia total de combustível de US$ 44.000 com economia de 4% de QPC. A economia de QPC também levou a um ganho de velocidade de 0,22 nós para loiter, 0,72 nós para trânsito e 0,93 nós para velocidade de flanco. O design otimizado eliminou ainda mais a cavitação no suporte e no leme com alinhamento de esteira. Melhorias adicionais incluíram uma redução de 40% nas amplitudes de pulso de pressão irradiada, levando a embarcações mais silenciosas. Um sistema de suporte-hélice-leme totalmente otimizado foi projetado exclusivamente com base em métodos computacionais com excelentes retornos em custo, desempenho e eficiência. A embarcação final é uma plataforma de alta qualidade e custo-efetiva para serviços exigentes de barcos de patrulha. Nos últimos anos, tem havido uma ênfase crescente no uso de domínios computacionais que espelham os tanques de reboque e túneis de cavitação de instalações experimentais tradicionais para o desenvolvimento numérico da forma do casco e dos sistemas propulsores. À medida que os custos dos processadores continuam a diminuir, juntamente com ferramentas estáveis, validadas e verificadas, como o Simcenter STAR-CCM+ , a tendência em direção a uma maior ênfase no desenvolvimento numérico de sistemas marítimos continuará a se expandir. Figura 5: Comparação dos projetos original e final, mostrando cavitação nos componentes. Figura 6: Comparação do projeto inicial e final do suporte em V adaptado à esteira. Agende agora uma reunião com a CAEXPERTS para discutir como podemos aplicar as soluções mais avançadas em arquitetura e engenharia naval para otimizar o desempenho do seu projeto marítimo. Nossa experiência em P&D hidrodinâmico numérico, juntamente com ferramentas de ponta como o Simcenter STAR-CCM+ , garante economia de combustível, redução de ruído e vibração, além de conformidade com as regulamentações. Entre em contato e explore como podemos elevar o nível da sua operação marítima! WhatsApp: +55 (48) 988144798 E-mail: contato@caexperts.com.br

Uma história de sucesso global – Robustez e ampla aplicabilidade de máquinas rotativas de deslocamento positivo Máquinas rotativas de deslocamento positivo são indispensáveis ​​para vários processos industriais devido à sua robustez e capacidade de lidar com fluidos altamente viscosos, abrasivos ou corrosivos e manter taxas de fluxo constantes. Elas podem operar sob condições de pressão variáveis, garantindo operações eficientes e confiáveis, e são mais eficientes ao lidar com cabeças mais baixas em altas taxas de fluxo. Bombas de parafuso podem transportar fluidos de viscosidade muito alta, como petróleo bruto, lamas ou polpa de papel, e são, por exemplo, implantadas na indústria química, petroquímica e de processos. Na área de alimentos e bebidas, laticínios, xaropes, sucos e outros ingredientes alimentares precisam ser bombeados, garantindo condições sanitárias. O fluxo suave e contínuo as predestina também para produtos farmacêuticos, apoiando a transferência e dosagem de compostos e soluções médicas. Bombas de engrenagem são normalmente utilizadas em sistemas de lubrificação, para injeção de combustível ou aplicações hidráulicas. Compressores de parafuso podem ser usados ​​na indústria de processos para comprimir vários gases, por exemplo, ar pressurizado, mas também hidrogênio ou dióxido de carbono. Compressores scroll são frequentemente aplicados em unidades de refrigeração e resfriamento, garantindo uma operação estável e silenciosa ao comprimir e bombear refrigerantes. Os expansores do tipo scroll ou parafuso desempenham um papel importante no contexto dos ciclos orgânicos de Rankine, por exemplo, em aplicações geotérmicas, bombas de calor ou sistemas de recuperação de calor residual, mas também para processos de redução de pressão – como em redes de distribuição de gás natural – ou para armazenamentos de energia de ar comprimido. Sopradores de lóbulos são dispositivos relativamente baratos e confiáveis ​​para movimentar ar e gases em muitas aplicações industriais, por exemplo, como bombas de vácuo ou em sistemas de secagem ou extração. A gama de aplicações é obviamente vasta e, embora os exemplos fornecidos aqui não sejam exaustivos, eles certamente oferecem um vislumbre das inúmeras possibilidades e da importância e impacto desses dispositivos. Bombas sob pressão – os desafios do projeto eficiente de máquinas rotativas A conservação de energia está se tornando cada vez mais importante para a sociedade e a indústria. Regulamentações nacionais e internacionais exigem maior eficiência em quase todos os setores, e as empresas estão tentando reduzir sua pegada ambiental. Portanto, vale a pena reduzir o consumo de energia também para máquinas industriais . Para máquinas rotativas de deslocamento positivo, a otimização pode ser especialmente desafiadora: elas devem lidar com condições variadas e apresentam geometria extremamente complexa. Caracterizadas por formas tridimensionais complicadas, elas transportam fluidos através do movimento de câmaras de volume rotativas. Lacunas estreitas entre as câmaras formadas pelos rotores ou entre rotores e peças estacionárias, como carcaças, não podem ser evitadas e estão causando vazamento de fluxo e perdas, levando a reduções de eficiência. Bomba de Engrenagem: Geometria Discretizada Melhorar o design pode ser desafiador devido à dificuldade em obter insights sobre o campo de fluxo. Afinal, é muito complicado ou até mesmo impossível medir o comportamento detalhado do fluido diretamente em cavidades fechadas, pois as sondas de medição não podem ser colocadas no lugar ou afetariam e distorceriam o fluxo significativamente. Complexidade física do modelo de máquinas rotativas de deslocamento positivo com CFD de alta fidelidade Mas há uma saída inteligente: a simulação de dinâmica de fluidos computacional (CFD) pode superar esse problema e fornecer insights detalhados sobre variáveis ​​de fluxo, como campos de velocidade, temperaturas ou distribuições de pressão. O fluxo através de lacunas pode ser analisado em detalhes. Muito entendimento pode ser obtido sobre o fluxo de líquido e gás e efeitos físicos complexos. Fenômenos de fluxo e fluidos, como turbulência, camadas limites, compressibilidade ou propriedades reológicas complexas do material, cavitação, bem como a superfície livre de líquidos adicionais para vedação, resfriamento ou lubrificação (quando necessário) são cruciais para a operação de máquinas de deslocamento rotativo. Vetores de velocidade e fluxo de gap Como um software CFD multifísico, o Simcenter STAR-CCM+ fornece os recursos de modelagem necessários para simular com precisão essas máquinas com todos os efeitos típicos relevantes. Por exemplo, a representação do fluxo de superfície livre ou cavitação de folga radial pode ser obtida usando modelos de fluxo e cavitação multifásicos. A simulação de superfícies molhadas é facilitada pela utilização de modelos de filme de parede. A inclusão da integração de tempo permite a simulação de movimento transiente, apenas para mencionar alguns recursos. Resultados CFD de bomba de lóbulo: magnitudes da velocidade do fluxo Resultados CFD de bomba de lóbulo: vetores de velocidade, lacuna radial O desafio de malhas de simulação CFD de alta qualidade  para máquinas rotativas de deslocamento positivo E embora o Simcenter STAR-CCM+ ofereça todos os recursos de alta fidelidade para permitir que os engenheiros modelem a complexidade física das máquinas rotativas de deslocamento positivo, isso por si só não é suficiente. O sucesso da simulação numérica depende significativamente da qualidade da discretização do domínio do fluido – os engenheiros de simulação se referem a isso como “malha”. O número de células deve ser minimizado o máximo possível, para evitar tempos de computação excessivos, enquanto as células não devem ser distorcidas ou apresentar relações de aspecto extremas. E para máquinas rotativas de deslocamento positivo, este é um desafio muito delicado: Máquinas rotativas de deslocamento positivo obviamente contêm partes móveis. Então, qualquer método CFD deve considerar esse movimento. Além disso, essas máquinas são geralmente caracterizadas por lacunas de folga muito pequenas que precisam ser resolvidas adequadamente para capturar a física subjacente. E discretizar pequenos volumes em constante mudança não é moleza. A escolha do esquema de malha é, portanto, crucial para simular com precisão essas máquinas, ao mesmo tempo em que garante eficiência e confiabilidade do processo.   Os esquemas de malha mais amplamente utilizados, comprovados e testados para simular peças geométricas móveis ou rotativas em CFD podem apresentar deficiências quando aplicados a máquinas rotativas de deslocamento positivo.   Malhas overset são usadas para discretizar um domínio computacional com diferentes malhas sobrepostas umas às outras. Para representar o movimento, a malha é atualizada regularmente durante o tempo de execução da simulação. Outra abordagem é usar morphing e remeshing de malha . Aqui, a topologia da malha muda de acordo com a geometria em movimento. O remeshing é acionado sempre que a qualidade da malha cai abaixo dos critérios de qualidade de malha definidos pelo usuário.   Embora sejam valiosos para diversas aplicações, os métodos descritos acima podem levar a uma alta contagem de malhas quando pequenos detalhes – como lacunas – precisam ser resolvidos, especialmente porque geralmente são baseados em malhas tetraédricas ou poliédricas. A mudança de malhas sempre exibirá um certo grau de não conservação de massa devido à interpolação. As configurações de malha precisam ser controladas cuidadosamente para garantir que a preparação do modelo e o processo de simulação numérica sejam estáveis ​​e robustos – resultando em esforço para o praticante de CFD.   Em termos de precisão e tempo de simulação, a malha estruturada com elementos hexaédricos é ideal para simular máquinas rotativas de deslocamento positivo. No entanto, construir essas malhas manualmente não é uma alternativa prática, pois pode ser extremamente demorado – a geração da malha pode levar dias ou mais, dependendo da experiência do usuário.   É aqui que o TwinMesh™ entra em ação: a CFX Berlin Software GmbH desenvolveu um método para superar todos os desafios, oferecendo uma solução de malhagem automatizada adaptada para máquinas rotativas de deslocamento positivo.  Vá mais rápido: fluxo de trabalho de malha automatizado com TwinMesh™ O software de pré-processamento TwinMesh™ da CFX Berlin Software GmbH permite a malha automática dos volumes de fluxo variáveis ​​no tempo nas câmaras de trabalho de máquinas rotativas de deslocamento positivo. O TwinMesh™ gera malhas para as câmaras e lacunas para cada posição rotacional e realiza uma verificação de qualidade da malha. As malhas são estruturadas em blocos e hexaédricas, o que ajuda a limitar o número total de células da grade, ao mesmo tempo em que resolução suficiente das camadas de limite e liberação de lacunas podem ser realizadas. Em combinação com uma topologia de malha consistente para cada posição rotacional – ou seja, os números de nós e a conectividade permanecem os mesmos – o tempo geral de simulação pode ser mantido razoavelmente breve. Malha do compressor de parafuso Malha de bomba de lóbulo Malha de bomba gerotor Malha do compressor de rolagem E assim, com capacidades de modelagem CFD de alta fidelidade e uma tecnologia de malhagem robusta de alta qualidade, todos os elementos que você precisa para desenvolver máquinas rotativas de deslocamento positivo inovadoras estão na mesa. Só falta uma revolução: combinar os dois. Mantenha-se integrado com TwinMesh™ e Simcenter STAR-CCM+ Juntas, a Siemens e a CFX Berlin Software GmbH desenvolveram um fluxo de trabalho perfeito para alavancar o TwinMesh™ em combinação com o Simcenter STAR-CCM+ . Isso permite que você aproveite os benefícios do CFD 3D moderno para muitos tipos diferentes de máquinas rotativas de deslocamento positivo. Malhas de alta qualidade, com qualidade definida em termos de distorção e proporção de aspecto, são exportadas como um conjunto de arquivos junto com todas as informações de configuração necessárias, para que a simulação possa ser iniciada diretamente no Simcenter STAR-CCM+ . Este procedimento automatizado garante a confiabilidade do processo durante o desenvolvimento do produto e ajuda a acelerar significativamente o processo de design. Com a simulação 3D fornecendo insights detalhados sobre as propriedades do fluxo interno, novas maneiras de design inovador e melhoria do desempenho de máquinas rotativas de deslocamento positivo são abertas. Empresas, pequenas e médias empresas, bem como instituições de pesquisa podem atingir ciclos de desenvolvimento mais rápidos, criar designs inovadores, melhorar a eficiência energética e atender aos rigorosos requisitos da indústria, ganhando assim vantagem competitiva no mercado. Com isso, a próxima revolução das máquinas rotativas de deslocamento positivo apenas começou. Agende uma reunião com a CAEXPERTS e descubra como nossas soluções avançadas de simulação e otimização de máquinas rotativas de deslocamento positivo podem transformar seus projetos industriais. Combinando tecnologia de ponta em CFD e ferramentas como TwinMesh™ e Simcenter STAR-CCM+ , ajudamos a impulsionar a inovação, melhorar a eficiência energética e encurtar os ciclos de desenvolvimento. 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Chegamos à parte mais aguardada da nossa retrospectiva: os Nesta segunda parte, destacamos os cinco melhores posts do ano , que trouxeram as maiores inovações, aprendizados e soluções compartilhadas pela CAEXPERTS . Prepare-se para descobrir os melhores insights que compartilhamos este ano! Mas primeiro vale relembrarmos a primeira parte desse post com os posts do 10º ao 6º lugar , que pode ser conferido AQUI! TOP 10: Do décimo ao sexto lugar 🔟 Validação de Célula de Combustível: Estudo de Caso Parte 1 – CFD Parte 2 – FEA Parte 3 – Simulação Sistêmica e Integração Veicular 9️⃣ Modos de deformação de componentes flexíveis em mecanismos 8️⃣ Simulações de turbinas a gás 7️⃣ E3 UFSC bate recorde latino-americano na Shell Eco-marathon Brasil 6️⃣ Como obter melhores condições de contorno para modelos de motor E agora chegamos ao momento mais aguardado do nosso TOP 10 de 2024 ! 5️⃣ Explorando Inovações em Simulação: Projetos Transformadores no Setor de Óleo e Gás 🧪 No setor de Óleo e Gás, a simulação computacional desempenha um papel essencial na otimização de operações, segurança e sustentabilidade. Ferramentas como o Simcenter Flomaster  permitem prever cenários críticos, como surtos de pressão, enquanto modelos avançados aprimoram processos de refino, planejamento de manutenção preditiva e análise ambiental. Da exploração em águas ultra-profundas ao treinamento de operadores, a simulação é a chave para inovações que aumentam a eficiência e a segurança em projetos desafiadores. 4️⃣ Módulo Simcenter FLOEFD EDA Bridge: Agilizando Análises Térmicas de Eletrônicos ⚡ O Simcenter FLOEFD EDA Bridge  está revolucionando a análise térmica de PCBs (Placas de Circuito Impresso). Com a capacidade de importar dados detalhados de PCBs diretamente para ferramentas MCAD, como o Simcenter FLOEFD , o módulo simplifica o processo de modelagem térmica com precisão e eficiência. Soluções como Smart PCB  e o suporte a formatos como ODB++ e IPC2581B permitem simulações detalhadas de componentes e territórios térmicos, otimizando desde o design inicial até montagens completas. Essa inovação acelera o tempo de análise sem comprometer a fidelidade dos resultados, oferecendo um avanço inestimável para projetos eletrônicos. 3️⃣ Liquefação de Hidrogênio: Desafios e Soluções com Simcenter Flomaster 💧 A liquefação de hidrogênio é um processo crucial para viabilizar o armazenamento e transporte desse combustível promissor, mas enfrenta desafios complexos, como derramamentos e variáveis críticas de pressão. Com o Simcenter Flomaster , os engenheiros podem simular e otimizar plantas químicas, implementando válvulas de segurança estratégicas e controladores que reduzem perdas em até 72,5% no volume de hidrogênio  perdido. Essa ferramenta não apenas prevê problemas, mas permite controlá-los em tempo real, garantindo operações seguras e eficientes. 2️⃣ Por que licenciar software SIEMENS com a CAEXPERTS é a melhor escolha 💻 Licenciar software SIEMENS com a CAEXPERTS significa optar por um parceiro tecnológico certificado, capaz de oferecer consultoria avançada, implementação personalizada e suporte contínuo. Com expertise em soluções de engenharia e simulação computacional, a CAEXPERTS maximiza o retorno sobre o investimento ao integrar ferramentas SIEMENS às necessidades específicas da sua empresa, promovendo inovação e eficiência em todos os níveis. 1️⃣ Webinar CAEXPERTS/SIEMENS: Simulação de Tanques Agitados com STAR-CCM+ 🌀 O webinar da CAEXPERTS apresentou como o Simcenter STAR-CCM+ está revolucionando o design e a operação de tanques agitados. Com simulação digital integrada, é possível prever e otimizar processos, reduzir custos operacionais e aumentar a eficiência de maneira sustentável. A ferramenta oferece soluções para desafios como mistura de fluidos não-newtonianos, modelagem multifásica e otimização de design. ✨ Encerramos com chave de ouro o TOP 10 de 2024! Os cinco melhores posts do ano mostraram como a tecnologia e a inovação estão transformando a engenharia, sempre com a CAEXPERTS ao lado dos profissionais que buscam excelência e resultados de ponta. Este ano foi marcado por grandes conquistas e aprendizados compartilhados. Agradecemos a você, que esteve conosco em 2024, acompanhando nossas iniciativas e fazendo parte da nossa história. 🎆 Feliz Ano Novo!  Que 2025 venha repleto de novas oportunidades, projetos inspiradores e muito sucesso para todos nós! 🚀 👉 Não fique de fora das novidades!  Siga nossa página @CAEXPERTS e continue acompanhando conteúdos exclusivos e soluções inovadoras para transformar seus projetos no próximo ano! 💡 Agende uma reunião conosco e saiba como a CAEXPERTS pode trazer a inovação para sua empresa no ano de 2025! WhatsApp: +55 (48) 988144798 E-mail: contato@caexperts.com.br

Chegou o momento de relembrar os conteúdos que mais impactaram e engajaram nossa audiência este ano! A CAEXPERTS trouxe insights valiosos sobre inovação, tecnologia e eficiência em diferentes setores. Nesta primeira parte, confira os destaques do 10º ao 6º lugar  no nosso TOP 10 de 2024 e reviva as ideias e soluções que marcaram o ano! 🔟 Validação de Célula de Combustível: Estudo de Caso 🔋 Na décima posição do nosso TOP 10, apresentamos não apenas um post, mas uma série de 3 posts interligados, explorando a validação de células de combustível por meio de análises avançadas de simulação. 🔹 Parte 1 – CFD Abrindo a série, detalhamos a modelagem multifísica e a simulação CFD (Dinâmica de Fluidos Computacional)  com o Simcenter STAR-CCM+ . Este post apresenta a reprodução digital da célula de combustível JRC ZERO∇CELL, validada com base em testes reais, e explora como integrar escoamento de fluidos, transferência de calor, reações químicas e eletroquímicas. 🔹 Parte 2 – FEA No segundo post, focamos na análise estrutural (FEA) , utilizando o Simcenter 3D  e o Solid Edge . A robustez da célula foi validada considerando condições de pressão e temperatura importadas do STAR-CCM+ , com destaque para a análise de fadiga e resistência mecânica do sistema. 🔹 Parte 3 – Simulação Sistêmica e Integração Veicular Fechando a série, este post aborda a simulação sistêmica  no Simcenter Amesim , explorando a integração da célula de combustível em sistemas veiculares. A análise destacou o desempenho dinâmico, eficiência energética e escalabilidade da solução em veículos híbridos e elétricos. 9️⃣ Modos de deformação de componentes flexíveis em mecanismos: Efeitos no NVH e como o Simcenter 3D Motion pode simulá-los. ⚙️ Estudar o impacto da deformação de componentes flexíveis no NVH (Noise, Vibration e Harshness – Ruído, Vibração e Rugosidade) sempre foi um desafio. Com o Simcenter 3D Motion  e sua funcionalidade de Edição Modal , engenheiros agora podem ajustar frequências modais de forma precisa e otimizar o desempenho de sistemas como trens de força. Essa inovação já demonstrou reduções significativas de vibrações em rotações de até 4.000 rpm, simplificando processos e entregando resultados superiores. 8️⃣ Simulações de Turbinas a Gás As turbinas a gás representam o auge da engenharia, combinando física complexa e design intuitivo. Por trás de sua beleza intrincada, avanços como o HEEDS AI Simulation Predictor  estão transformando o processo de design e otimização. Em estudos recentes, foi possível economizar até 49% do tempo de simulação e aumentar a eficiência de componentes em até 10%, integrando aprendizado de máquina às ferramentas de simulação como Simcenter STAR-CCM+  e NX . Esses avanços destacam como a tecnologia pode reduzir custos, acelerar projetos e elevar a competitividade no mercado. 7️⃣ E3 UFSC bate Recorde latino-americano na Shell Eco-marathon Brasil🏆 A equipe E3 UFSC  estabeleceu um marco histórico na Shell Eco-marathon Brasil 2024 , atingindo 381 km/kWh  com seu protótipo de bateria elétrica. A conquista teve suporte da CAEXPERTS   e das tecnologias da Siemens , que forneceram ferramentas de ponta como NX , Simcenter STAR-CCM+ e Simcenter 3D . Com inovações como um novo sistema de transmissão e rodas de fibra de carbono, a equipe otimizou seu design para alcançar eficiência máxima, consolidando-se como referência em projetos sustentáveis e ultrapassando limites de desempenho energético. 6️⃣ Como obter melhores condições de contorno para modelos de motor?✅ A precisão de um modelo de motor depende diretamente da qualidade das condições de contorno definidas. Ferramentas como o Simcenter 3D , Simcenter Amesim  e Simcenter STAR-CCM+  permitem capturar fenômenos críticos, como coeficientes de transferência de calor e fluxos térmicos, incorporando correlações proprietárias e conhecimento de engenharia. Com simulações avançadas e integração de modelos 2D e 3D, é possível otimizar o desempenho de motores de turbinas a gás em diferentes cenários operacionais, garantindo eficiência, precisão e maior vida útil dos componentes. ✨ Essa foi a primeira parte do nosso TOP 10 de 2024! Continue nos acompanhando para conhecer os 5 posts mais marcantes de 2024 na próxima parte. Aproveite e siga a CAEXPERTS nas redes sociais para não perder as novidades e insights que já estamos preparando para 2025. 🚀 Agende uma reunião conosco e saiba como a CAEXPERTS pode trazer a inovação para sua empresa no ano de 2025! WhatsApp: +55 (48) 988144798 E-mail: contato@caexperts.com.br

O impacto das mudanças geométricas no desempenho e na durabilidade Engenheiros e projetistas de turbomáquinas enfrentam um desafio significativo quando se trata de lidar com as mudanças geométricas que ocorrem entre condições operacionais descarregadas e carregadas. Essas mudanças não só impactam a eficiência e a potência das turbomáquinas, mas também afetam sua durabilidade e vida útil. Para prever e representar com precisão o comportamento de um motor real, engenheiros e projetistas devem considerar essas mudanças geométricas e (ou seja, transformações de frio para quente em turbomáquinas) ao projetar componentes afetados. Além dos desafios típicos de design, a digitalização e integração de threads digitais oferecem um potencial ainda maior para personalizar e otimizar componentes de turbomaquinaria de acordo com as especificações do cliente. O thread digital serve como base e estrutura para um processo de desenvolvimento de motor mais integrado e conectado, começando pelos requisitos iniciais e especificações arquitetônicas e continuando até que o motor esteja em operação. Ao longo de cada estágio de desenvolvimento, dados valiosos são gerados. Ao conectar e analisar esses dados de forma significativa, os engenheiros podem obter insights adicionais e identificar áreas para melhoria. Transformações digitais de frio para quente desempenham um papel na turbomáquina Um exemplo prático pode ser visto na estreita conexão entre design, fabricação e operação. Modelo CAD nominal de uma turbina e variações de varreduras de lâminas Devido a condições ambientais ou outros fatores externos, os componentes finais fabricados podem se desviar de sua forma ideal projetada digitalmente. Esses desvios podem cair dentro dos limites especificados ou excedê-los significativamente. Componentes que estão fora ou no limite de tolerância podem ter efeitos desconhecidos no desempenho e durabilidade do motor. No caso de peças críticas, a solução típica é descartá-las. No entanto, o que acontece com os componentes que estão na fronteira da tolerância? Às vezes, o impacto desses desvios só é descoberto durante os testes de desempenho final, o que geralmente é tarde demais e requer desmontagem para substituir peças relacionadas. Não seria valioso antecipar o possível impacto com antecedência? Além disso, não seria ainda mais benéfico alavancar esses desvios e ajustar a montagem final escolhendo seletivamente peças para melhor atender aos requisitos finais? A abordagem de transformação de frio para quente centrada em CAD em turbomaquinários Na indústria de motores aeronáuticos, é prática comum inspecionar e escanear componentes críticos, especialmente aqueles sujeitos a rotação ou cargas térmicas, após a fabricação e armazenamento dos dados coletados. Seria benéfico alavancar esses dados conectando-os ao processo de design para explorar virtualmente componentes da vida real que podem se desviar ligeiramente de suas contrapartes digitais. Para conseguir isso, pode-se começar virtualizando a peça física “conforme fabricada” e comparando-a com seu gêmeo digital “conforme projetado”. Ao capturar medições de um componente fisicamente fabricado por meio de técnicas de digitalização ou manuais, pode-se ajustar manualmente a representação CAD da peça ou utilizar técnicas de engenharia reversa, como transformar um arquivo CAD para corresponder ao conjunto de dados STL digitalizado. A etapa subsequente envolve uma transformação de frio para quente em turbomaquinário, que envolve transformar a condição “fria” descarregada do componente para seu estado operacional carregado (“quente”). Isso permite uma avaliação digital e avaliação do desvio de desempenho em comparação com os resultados obtidos durante as fases de projeto. O portfólio Simcenter , uma parte da plataforma de negócios Siemens Xcelerator , fornece um método rápido e eficiente para determinar as mudanças geométricas que ocorrem ao transitar de uma condição descarregada para uma condição operacional carregada (transformação de frio para quente). Essa abordagem segue uma estratégia de transformação centrada em CAD, garantindo que o CAD transformado resultante retenha seus atributos e características, incluindo convenções de nomenclatura. Isso permite integração perfeita em fluxos de trabalho de simulação existentes, como análises mecânicas e aerodinâmicas. O processo começa com uma representação CAD fria “como fabricado” do componente e conclui com uma representação CAD carregada “como operado”. A abordagem segue uma metodologia não linear, que permite a consideração do comportamento não linear do material, deformação viscoelástica e condições de contato não lineares. Complexidade de transformação de frio para quente em turbomaquinário Ao considerar tal não linearidade, torna-se possível simular com precisão transformações geométricas complexas, como lâminas envoltas com contatos que restringem a deformação. Isso garante que as representações geradas imitem de perto o comportamento real de uma peça fabricada sob condições operacionais reais. A abordagem centrada em CAD permite a integração perfeita da representação do componente deformado em conjuntos de dados de simulação, incluindo aqueles obtidos durante as fases de projeto. Como resultado, uma exploração virtual abrangente da peça real fabricada pode ser conduzida. Em nosso exemplo, a transformação CAD de frio para quente é realizada usando o software Siemens NX , utilizando a funcionalidade de deformação global do NX ou o aplicativo OmniFree adicional. Para habilitar a transformação CAD, a deformação deve ser conhecida. Isso é obtido por meio de uma abordagem numérica acoplada iterativa envolvendo Simcenter STAR-CCM+ , Simcenter 3D e Simcenter Nastran , garantindo a mais alta fidelidade dos resultados. Demonstração de fluxo de trabalho com o Rotor 67 da NASA Fluxo de trabalho de simulação iterativa: transformação de frio para quente, aplicado exemplarmente ao Rotor 67 da NASA Para ilustrar o fluxo de trabalho, podemos usar o amplamente reconhecido NASA Rotor 67 como exemplo. A geometria e as condições de contorno para este rotor foram obtidas de fontes de literatura aberta. O processo começa com a transferência de uma peça CAD fria do Siemens NX diretamente para o Simcenter STAR-CCM+ . No Simcenter STAR-CCM+ , fluido operacional e cargas térmicas são aplicadas ao modelo CAD. Como resultado inicial, cargas aerotérmicas e aerodinâmicas atuando na lâmina podem ser obtidas. Simulação aerodinâmica do Rotor 67 da NASA no Simcenter STAR-CCM+ para obter cargas aerodinâmicas e aerotérmicas em condições operacionais Essas cargas de lâmina são subsequentemente utilizadas como condições de contorno para a próxima etapa do processo, que envolve conduzir uma análise estrutural não linear de elementos finitos usando o Simcenter 3D . A análise é realizada usando o solucionador não linear Nastran SOL 401 , permitindo o cálculo da deformação do componente. Simulação de elementos finitos não lineares no Simcenter 3D e Simcenter Nastran para obter deformação operacional A saída da análise de elementos finitos não lineares produz informações valiosas sobre a malha deformada. Essas informações são então exportadas como um arquivo STL do ambiente de pós-processamento Simcenter 3D e transferidas para o software CAD Siemens NX . No software CAD Siemens NX , a transformação CAD é realizada pela transformação da representação CAD fria inicial para corresponder à deformação da malha quente obtida. Transformação CAD no Siemens NX O resultado desse fluxo de trabalho é uma representação CAD deformada, que pode ser utilizada posteriormente como uma parte CAD em um processo CAE centrado em CAD. Por meio desse fluxo de trabalho CAE totalmente incorporado, o Simcenter capacita engenheiros a conduzir estudos de sensibilidade e comparativos rápidos e precisos. Ele também permite melhorias e acelera fluxos de trabalho de multidesign e otimização dentro das fases de design de componentes de motores de turbina. Para ilustrar isso, um desvio artificial foi introduzido no Rotor 67 da NASA manipulando o ângulo de escalonamento da lâmina em 2 graus. A representação CAD recém-gerada "conforme fabricada" foi então submetida à abordagem de simulação iterativa para avaliar rapidamente o desvio de desempenho sob as mesmas condições operacionais do projeto originalmente projetado. Este processo não requer a configuração de novas simulações; a única etapa necessária é substituir a peça CAD e executar novamente as simulações. Todas as configurações, condições de contorno, pós-processamento e etapas de conectividade do fluxo de trabalho podem ser automatizadas. Isso permite uma mudança perfeita na geometria com apenas um toque de botão, utilizando HEEDS para orquestrar o fluxo de trabalho da simulação. Desempenho aerodinâmico impactado no Rotor 67 da NASA por um desvio de fabricação aplicado artificialmente O fluxo de trabalho apresentado oferece a engenheiros, designers e analistas um método rápido e preciso para executar a transformação de frio para quente de geometria centrada em CAD em turbomaquinário, ao mesmo tempo em que considera condições de contorno realistas e características de deformação da vida real. Ele fornece uma abordagem rápida e precisa para atingir a representação mais precisa do processo de transformação de geometria. O Simcenter oferece um portfólio abrangente de soluções de simulação projetadas especificamente para aplicações de turbomáquinas Deseja maximizar o desempenho e a durabilidade das suas turbomáquinas? Agende uma reunião com a CAEXPERTS   e descubra como soluções personalizadas e avançadas podem otimizar cada etapa do desenvolvimento. Entre em contato agora mesmo! WhatsApp: +55 (48) 988144798 E-mail: contato@caexperts.com.br

O setor de transportes é hoje responsável por mais de 20% das emissões globais de CO₂. Para atingir a neutralidade climática, precisamos reduzir as emissões de transportes em 90% até 2050. Embora possamos ver uma tendência clara de adoção de baterias para veículos leves, células de combustível alimentadas por hidrogênio parecem ser uma alternativa promissora para aplicações pesadas. O armazenamento de hidrogênio para mobilidade, no entanto, continua desafiador quando se considera o alto volume tomado por esse gás ultraleve. Para reduzir esse volume para aplicações de transporte, o hidrogênio é geralmente comprimido a um nível de pressão de 350 ou mesmo 700 bar. O armazenamento em forma líquida também pode ser considerado, mas requer resfriamento a um nível de temperatura muito baixo e essa tecnologia é atualmente usada para foguetes e aplicações aeroespaciais. Considerando os sistemas de armazenamento gasoso, o alto nível de pressão requer tanques específicos com estruturas sólidas, mas também materiais à prova de vazamento de H₂ que suportem altas variações de temperatura, especialmente durante as operações de desabastecimento. Esse post apresenta um modelo de um sistema multitanque de hidrogênio de alta pressão montado em um caminhão trator usando simulação de sistema Simcenter. A fase de desabastecimento é simulada e as temperaturas dos tanques são especialmente monitoradas. Descrição do sistema O sistema considerado consiste em 5 tanques de hidrogênio de alta pressão do tipo IV, sendo 3 posicionados atrás da cabine do caminhão trator e 2 em ambos os lados entre os eixos dianteiro e traseiro, conforme ilustrado na figura 1 abaixo. Figura 1: Posição dos 5 tanques de H2 considerados Os tanques de hidrogênio do tipo IV têm um revestimento interno não metálico (polímero) e um envoltório externo de compósito reforçado completo. Ambas as características permitem garantir a estanqueidade do hidrogênio e sustentar altas pressões. Tal tanque pode ser ilustrado com a figura 2: Figura 2: Ilustração de um tanque de hidrogênio tipo 4 As características dos tanques são as seguintes: Pressão   700 barA Material do forro PEAD = Polietileno de Alta Densidade – espessura 5 milímetros Segunda camada CFRP = Plástico Reforçado com Fibra de Carbono – espessura 35 milímetros Camada externa GFRP = Plástico Reforçado com Fibra de Vidro – espessura 20 milímetros Comprimento do tanque   2000 milímetros Diâmetro interno do tanque – lateral   505 milímetros Volume interno do tanque – lateral Tanque único 400,6 L Massa total de hidrogênio – lado @15°C – 2 tanques 29,9 kg Diâmetro interno do tanque – traseiro   357 milímetros Volume interno do tanque – traseiro Tanque único 200,3 L Massa total de hidrogênio – traseira @15°C – 3 tanques 31,9 kg Tabela 1: Principais características dos tanques de H₂ Modelo correspondente O sistema descrito acima é modelado no Simcenter Amesim conforme ilustrado pela figura a seguir: Figura 3: Modelo de sistema de tanque H ₂ no Simcenter Amesim Os 2 tanques laterais são representados na parte inferior do modelo, enquanto os 3 traseiros estão na parte superior. Eles são todos ligados entre si a um volume comum seguido por um regulador de pressão ajustado para 2,5 barA. A fonte de fluxo de massa no lado direito permite definir cenários de reabastecimento ou desabastecimento (respectivamente fluxos de massa de hidrogênio positivos e negativos como condição de contorno do tanque). Nesse post, serão apresentados cenários de desabastecimento com diferentes fluxos de massa constantes e diferentes temperaturas iniciais do gás. Esses cenários permitem ver em quais casos a temperatura mínima do gás (geralmente -40 graus C), que pode potencialmente danificar os materiais do tanque (ou seja, revestimento), é atingida. O componente SOC, ou seja, Estado de Carga, calcula durante a simulação a massa de hidrogênio restante da inicial em porcentagem. Principais suposições e considerações térmicas Equação de Estado do Gás (EOS): A 700 barA e temperatura padrão, o Hidrogênio é supercrítico e o fator de compressibilidade é maior que 1,4, exigindo, portanto, o uso de uma Equação de Estado do Gás Real para descrever corretamente seu comportamento. Diferentes EOS estão disponíveis no Simcenter Amesim para esse propósito: Van Der Waals, Redlich-Kwong, Redlich-Kong-Soave, Peng Robinson, MBWR e Helmholtz. O Redlich-Kong-Soave EOS (RKS) é usado neste exemplo. Considerações térmicas: Além de uma boa EOS, a modelagem do comportamento térmico do sistema é crucial neste exemplo. Para a parte interna do tanque, trocas convectivas livres e forçadas entre hidrogênio e o revestimento interno são consideradas. Correlações de Nusselt são usadas para definir o coeficiente de transferência de calor. A correlação de Nusselt para a convecção livre é uma função dos números de Grashof e Prandtl, a da convecção forçada, uma função do número de Reynolds. Em relação às 3 camadas do material do tanque, a condução radial é considerada usando a espessura e a condutividade de cada uma delas Em relação à convecção da superfície externa do tanque para o ambiente, uma correlação clássica de Nusselt para convecção forçada ao redor de um cilindro é usada com uma velocidade do ar ambiente de 5 m/s. Observe que a temperatura inicial do tanque de gás é igual à temperatura ambiente Cenários simulados 3 cenários de desabastecimento são simulados e comparados. A tabela a seguir resume as condições desses cenários: # Temperaturas ambiente e inicial de H₂ [degC] Fluxo de massa de H₂ [g/s] 1 15 -3 2 -10 -3 3 -10 -1,5 Tabela 2: cenários simulados Observe que, para esses cenários, o tempo de simulação para quando o SOC atinge 5% ou um tempo máximo de 10 horas. Os resultados dos 3 cenários simulados estão reunidos na figura abaixo (veja a cor do cenário associado) – a temperatura do gás é a da câmara de mistura que liga todos os tanques: Figura 4: Resultados dos cenários de desabastecimento – Temperatura do gás [degC] Figura 5: Resultados dos cenários de desabastecimento – Pressão do gás [barA] Figura 6: Resultados dos cenários de desabastecimento – Estado de carga [%] A simulação para em: 4h 54min para o cenário #1 5h 13min para o cenário #2 10h 00min para o cenário #3 Como pode ser visto nos resultados, a temperatura crítica de -40 °C é atingida pouco antes de 4 horas para o segundo cenário, começando com uma temperatura inicial de -10 °C com um fluxo constante de hidrogênio de 3 g/s. Note que 3 g/s de hidrogênio representam (usando o Baixo Valor Calorífico de H₂) cerca de 360kW de potência constante. Considerando uma eficiência de Célula de Combustível de cerca de 50%, isso significaria que não poderíamos sustentar uma demanda de potência constante de 180kW por mais de 4 horas nas condições do cenário #2 . Nesse estágio, o SOC é de cerca de 31%. Os outros dois cenários são melhores, termicamente falando, já que a temperatura mínima do gás atingida é, respectivamente, -21,5 °C e -29 °C para os cenários 1 e 3. Também podemos dar uma olhada nas temperaturas dos materiais, conforme apresentado na imagem a seguir: Figura 7: Evolução dos materiais do tanque e das temperaturas do H ₂ para o cenário nº 1 Figura 8: Evolução dos materiais do tanque e das temperaturas do H ₂ para o cenário #2 Figura 9: Evolução dos materiais do tanque e das temperaturas do H ₂ para o cenário #3 Observe que essa simulação é muito rápida, pois o tempo total de CPU para cada cenário é muito menor que 1 segundo. Conclusão e perspectivas Neste post foi apresentado a simulação do sistema de cenários de desabastecimento para um sistema de 5 tanques de hidrogênio de alta pressão representativos de uma configuração de caminhão pesado. Tal simulação pode rapidamente dar uma boa avaliação das evoluções de temperatura e pressão dentro dos tanques, bem como para as diferentes camadas de material. Isso pode ajudar no dimensionamento dos tanques e na determinação dos cenários críticos que levam a temperaturas que podem ser prejudiciais para a estrutura do tanque. Esse modelo depende de correlações de trocas térmicas padrão e de uma Equação de Estado Real de Gás reconhecida. Cenários de desabastecimento foram apresentados, mas o modelo também pode ser usado para reabastecimento. Cenários de reabastecimento podem exigir complexidade adicional, como substituir os volumes 0D que representam cada tanque por uma câmara estratificada, também disponível no Simcenter Amesim . Como um complemento valioso, poderia ser aproveitada a execução de análises CFD 3D mais detalhadas com o Simcenter STAR-CCM+ em cenários curtos dedicados para refinar as correlações de troca térmica, bem como o padrão de fluxo de H₂. Otimize seus projetos de transporte pesado com a precisão do Simcenter Amesim ! Agende uma reunião com a CAEXPERTS e descubra como nossas simulações avançadas podem prever cenários críticos e garantir a segurança e eficiência dos seus projetos. Entre em contato agora! WhatsApp: +55 (48) 988144798 E-mail: contato@caexperts.com.br

O Smart Virtual Sensing está mudando a forma como se conduz testes de física. Teste e validação são etapas cruciais para o design do produto e a evolução de novos conceitos. Normalmente, sensores são instrumentados nos locais-chave e a resposta do sistema às condições de carga necessárias é medida. Isso permite verificar se as respostas estáticas e dinâmicas são as esperadas ou se um sistema pode sobreviver em condições críticas de carga. A tecnologia de teste evoluiu rapidamente devido à demanda por validação de teste eficiente, com o lançamento regular de novos tipos de sensores físicos, canais de teste de maior precisão, novos recursos de pós-processamento integrados, testes XiL e muito mais... Desafios para teste e validação Engenheiros de teste frequentemente se deparam com os seguintes desafios: Como você pode fazer uma medição em locais onde sensores físicos não podem ser colocados? Exemplos de tais lugares incluem: Os extensômetros não podem ser instalados em pontos quentes devido à geometria complexa A embalagem apertada torna impossível a instrumentação do acelerador na seção crítica  As cargas operacionais são difíceis de medir, pois adicionar um transdutor de carga adicional modifica a dinâmica da estrutura Longo tempo de instrumentação e grande esforço para colocar um grande número de sensores para cobrir toda a estrutura A realização de testes completos de veículos para validar componentes específicos do veículo consome tempo e é dispendiosa  Danos ocorrem na estrutura cara durante o teste devido a sobrecarga inesperada  Muitos engenheiros já se perguntaram: não existe uma nova tecnologia que possa ajudar a enfrentar esses desafios? Soluções revolucionárias – Simcenter 3D Smart Virtual Sensing O Simcenter 3D Smart Virtual Sensing ajuda você a fazer estimativas de campo (deformação, estresse, velocidade, aceleração e deslocamento) e estimativas de carga (força, momento). Ele fornece uma estrutura para fusão de dados de previsão de modelo FE e medição física. Esta estrutura fornece resultados precisos com compensação tanto pela imprecisão do modelo quanto pelo ruído de teste. Além disso, além de aumentar os resultados dos testes após testes físicos, ele pode exportar um Executable Digital Twin (xDT) para ser executado em uma plataforma em tempo real para testes em tempo real. Com o Simcenter 3D Smart Virtual Sensing , você pode: Medir locais de pontos de acesso inacessíveis a partir de sensores físicos colocados em locais acessíveis  Meça a aceleração de locais remotos para evitar lugares muito movimentados.   Meça as cargas operacionais por meio de alguns extensômetros em vez de adicionar transdutores de carga.  Use sensores virtuais para substituir ou enriquecer sensores físicos, para acelerar a campanha de testes e otimizar o custo Determine as cargas operacionais dos componentes alvo do teste do veículo inteiro e então reproduza as cargas equivalentes em uma bancada de teste.  O monitoramento de todo o estresse de campo em tempo real durante o processo de teste permite que as cargas de entrada sejam ajustadas quando o estresse crítico for atingido.   Implementação Como pode-se lidar com tantos desafios? O Simcenter fornece um fluxo de trabalho integrado do aplicativo Simcenter 3D Smart Virtual Sensing para os ambientes de teste. Isso é baseado no Executable Digital Twin (xDT) exportado que pode ser implantado em plataformas Model-based System Testing (MBST) , dando a ele a capacidade adaptativa para resolver vários problemas de teste.  O ponto de partida deste fluxo de trabalho é sempre com o Simcenter 3D Smart Virtual Sensing , onde a solução de sensoriamento virtual inteligente é criada e a entrada e a saída do xDT são definidas. As entradas são as medições físicas necessárias, a saída pode ser sensores virtuais em locais necessários, cargas e status de campo completo. O solver de fusão de dados e o modelo FE de ordem reduzida são incorporados no xDT exportado. Teste de sistema baseado em modelo off-line vs em tempo real O Simcenter 3D Smart Virtual Sensing xDTs pode ser implantado no Simcenter Testlab RT (MBST em tempo real) e no Simcenter Testlab Neo (MBST offline). Cada opção habilita diferentes cenários de usuário. Você pode escolher trabalhar offline porque simplesmente deseja estender os conjuntos de dados medidos. Como você já concluiu o teste e a aquisição de dados, os dados de detecção virtual podem ajudar a estender suas medições físicas para fornecer a você uma visão completa da engenharia, como cargas operacionais e medição de detecção virtual aumentada. Ele permite que você integre facilmente o novo método em projetos de teste existentes. Por exemplo, execute análises de durabilidade em mais locais com sensores virtuais estendidos. A implantação do Smart Virtual Sensing no Testlab RT fornece todas as cargas e estimativas de sensores virtuais em tempo real, permitindo que você monitore e interaja com o processo de teste. Por exemplo, ao testar uma nova peça ou mesmo um protótipo, danificar a peça pode resultar em grandes custos e tempos de desenvolvimento estendidos. Portanto, métodos de proteção da peça podem ser inestimáveis. Com o Simcenter Testlab RT junto com o Smart Virtual Sensing xDT, você ganha insights adicionais sobre sua peça durante o teste. Se as cargas excederem os valores aceitáveis, o teste pode ser interrompido, protegendo a peça. Teste de sistema baseado em modelo off-line Você pode primeiro executar testes e aquisição de dados e, então, aumentar os resultados dos testes implantando o Smart Virtual Sensing xDT dentro do Simcenter Testlab Neo. As entradas do xDT serão dados de teste correspondentes, as saídas são canais de sensores virtuais e cargas estimadas. Implantação de testes de sistema baseados em modelos off-line Pode-se implementar o Simcenter 3D Smart Virtual Sensing xDT no Simcenter Testlab Neo simplesmente seguindo as etapas abaixo:  Etapa 1: Teste de desempenho com sensores físicos instrumentados e Simcenter SCADAS para aquisição de dados    Etapa 2: Implante o Smart Virtual Sensing xDT no ambiente de teste usando o método dedicado da Unidade de Mock-up Funcional (FMU) no Simcenter Testlab Neo Process Designer Etapa 3: Configurar entradas xDT com resultados de medições físicas Etapa 4: Execute xDT para estender suas medições físicas com mais canais de sensores virtuais e cargas estimadas Etapa 5: Execute mais pós-processamento de dados de teste com base nos resultados de teste enriquecidos para fornecer a você uma visão completa da engenharia.  O fluxo de trabalho completo foi projetado para que o Smart Virtual Sensing xDT exportado possa ser perfeitamente integrado ao ambiente de teste. Ele abre muitas novas oportunidades para facilitar o processo de teste. Por exemplo, algumas medições de deformação feitas em locais acessíveis podem produzir o estresse de pontos quentes e cargas operacionais, sobrecarregando a usabilidade dos resultados de medição tradicionais. Com as cargas estimadas, você pode realizar análises de resistência e durabilidade. Teste de sistema baseado em modelo em tempo real  Você pode achar que a abordagem off-line é boa, mas você deve concluir o teste primeiro e então executar a argumentação dos dados de teste. Você, portanto, quer obter a estimativa de detecção virtual em tempo real. Com o Smart Virtual Sensing xDT incorporado ao MBST em tempo real, você pode obter os canais de teste virtuais estendidos, visualizar o estresse e a deformação de campo completos durante o teste e até mesmo usar essa estimativa de campo para otimizar o processo de teste. Por exemplo, como mencionado anteriormente, você pode diminuir as cargas de entrada quando atingir sua margem de segurança para o estresse crítico. Isso pode ajudar a proteger seu objeto de teste caro ou insubstituível. O MBST em tempo real pode ser configurado implantando o Simcenter 3D Smart Virtual Sensing xDT no Simcenter Testlab RT. O Simcenter Testlab RT fornece o software de aplicativo e o hardware em tempo real para executar o Simcenter 3D Smart Virtual Sensing xDT, alimentar as entradas físicas para a entrada FMU e obter as saídas definidas pela FMU em tempo real. Isso fornecerá a estimativa de carga e a estimativa de campo ao mesmo tempo que a medição física. Os resultados dos canais virtuais podem ser exibidos como um gráfico junto com os canais físicos, os resultados da estimativa de campo completo também podem ser transmitidos para a ferramenta de visualização para obter o status de campo completo.   Implantação de testes de sistema baseados em modelos em tempo real Etapa 1: Sensores de instrumentos e conectá-los ao Testlab RT por meio de um sistema de aquisição de dados em tempo real Etapa 2: Implantar o Smart Virtual Sensing xDT no Testlab RT por meio da interface da web Etapa 3: Configurar as entradas xDT com canais de teste em tempo real Etapa 4: Execute os testes físicos e execute o Smart Virtual Sensor xDT para obter dados de detecção virtual em tempo real Etapa 5: Transmita os resultados da estimativa xDT para a ferramenta de visualização para monitoramento de status de campo completo Conclusão Para soluções MBST off-line e em tempo real, é importante saber onde colocar sensores e quantos sensores são necessários. O Simcenter 3D fornece o Optimal Sensor Placement para ajudar com isso. Com o Simcenter 3D Smart Virtual Sensing , até mesmo os pontos inacessíveis se tornam mensuráveis. Esta solução inovadora não só supera o desafio de colocar sensores físicos em áreas de difícil acesso, mas também reduz significativamente o tempo de instrumentação e os custos de hardware. Ao criar um Smart Virtual Sensing xDT dentro do  Simcenter 3D , você pode exportar e incorporar o xDT no Simcenter Testlab Neo para aumento de resultados de teste off-line. Como alternativa, você pode implantar o xDT no Simcenter Testlab RT para testes de sistema baseados em modelo em tempo real. Essas integrações perfeitas aprimoram seus recursos de teste, fornecendo dados e insights precisos que antes eram inatingíveis. Este não é apenas um pequeno passo incremental em suas capacidades de teste, mas uma revolução para transformar seus processos de teste. Medir o ponto de acesso inacessível a partir de sensores de instrumentos colocados em locais acessíveis Obtenha cargas operacionais de forma prática para alavancar análise de resistência e estudo de durabilidade Economize tempo e custo de instrumentação ao testar grandes estruturas usando sensores virtuais Realizar testes de componentes equivalentes em uma bancada de testes reproduzindo cargas operacionais Obtenha insights sobre o desempenho e interaja com a estrutura durante todo o processo de teste Agende uma reunião com a CAEXPERTS   e descubra como o Simcenter 3D Smart Virtual Sensing pode transformar seus processos de teste. A tecnologia inovadora de sensoriamento virtual otimiza testes em locais de difícil acesso, reduz custos e melhora a precisão dos resultados. Vamos juntos explorar as soluções que podem impulsionar sua eficiência, diminuir o tempo de instrumentação e proporcionar uma visão completa e precisa do desempenho dos seus produtos. Não perca essa oportunidade de elevar seus testes ao próximo nível. Entre em contato agora! WhatsApp: +55 (48) 988144798 E-mail: contato@caexperts.com.br

Usando projetos de PCB detalhados importados e propriedades térmicas de IC para agilizar a análise térmica Benefícios Economize tempo e esforço usando designs de PCB detalhados importados e propriedades térmicas de IC para análise; Importe rapidamente dados detalhados de PCB para o Simcenter FLOEFD ; Melhore a precisão da análise com modelagem térmica mais detalhada de eletrônicos. EDA Bridge O módulo EDA Bridge do Simcenter FLOEFD fornece recursos para importação detalhada de placas de circuito impresso (PCBs) para a ferramenta de projeto mecânico auxiliado por computador (MCAD) de sua escolha na preparação para análise térmica. Historicamente, a melhor maneira de acessar dados de PCB era usar pares de arquivos Intermediate Data Format (IDF), que apresentam vários problemas, especialmente em relação à geometria do cobre no PCB. O Simcenter FLOEFD EDA Bridge permite a importação detalhada da PCB com propriedades térmicas de materiais e circuitos integrados (IC) para o Simcenter FLOEFD para análise térmica por conta própria ou como parte de uma montagem maior em nível de sistema. Formatos de arquivo de importação de PCB O Simcenter FLOEFD EDA Bridge pode usar quatro formatos de arquivo para importação: IDF CC e CCE (formato de arquivo nativo para software Xpedition™ e software PADS™ da Siemens Digital Industries Software) ODB++ (formato de arquivo neutro para fabricação de PCB) IPC2581B (formato de arquivo neutro do IPC Digital Product Model) O benefício de usar CCE, ODB++ ou IPC2581B é o empilhamento da PCB e a geometria de cobre pode ser lida e usada para criar geometria 3D. Isto é particularmente útil quando considerações térmicas, como acesso térmico de conexão vertical (vias) ou vazamentos de cobre, foram projetadas na placa. Níveis de modelagem de PCB Um PCB pode ser modelado de quatro maneiras usando o Simcenter FLOEFD : compacto , em camadas , explícito ou usando o novo Smart PCB . A abordagem mais adequada depende da granularidade exigida da simulação térmica, avaliada em relação ao tempo disponível para análise em um projeto e às restrições dos dados EDA disponíveis na fase de projeto. Mais informações sobre cada abordagem: 1. Compacto : uma propriedade de material ortotrópico é criada para levar em conta as condutividades térmicas no plano e no plano direto com base no conteúdo de cobre dentro da placa. 2. Em camadas (detalhado): cada camada possui sua própria propriedade de material com base na cobertura de cobre da camada, incluindo camadas dielétricas com vias. Opções de modelagem de condutividade térmica de material PCB para abordagens compactas e em camadas: Analítica : uma abordagem legada bem conhecida onde as propriedades efetivas são determinadas com base na média do volume do cobre e do dielétrico das camadas individuais da placa ou da placa inteira. Empírico : uma abordagem exclusiva e patenteada onde as propriedades efetivas são baseadas em uma correlação percentual de cobertura com a representação explícita do cobre. Vários exemplos de validação mostraram que os resultados baseados em condutividades térmicas efetivas empíricas preveem com mais precisão as temperaturas dos componentes do que o método analítico. Condutividade efetiva empírica no plano 3. Explícito : a modelagem explícita do cobre pode ser realizada em estágios de projeto mais maduros, quando as informações da placa totalmente roteada estão disponíveis. Você pode importar arquivos CCE, ODB++ ou IPC-2581B que contenham a netlist da placa e o layout de cobre, e então toda a geometria 3D apropriada será criada. Alternativamente, você pode adotar a abordagem de subconjunto para modelar redes individuais para análise de Aquecimento Joule usando a abordagem de rede explícita: Redes específicas podem ser selecionadas e modeladas como explícitas. O software criará então uma geometria 3D para se assemelhar a toda a rede, incluindo vias, no Simcenter FLOEFD . 4. Smart PCB : uma nova abordagem onde o cobre e o dielétrico dentro de uma placa roteada são representados usando uma montagem de rede. Para uma placa totalmente roteada, este é um método computacionalmente muito eficiente para um tempo de solução mais rápido. A fidelidade da representação pode ser ajustada alternando entre fino, que garante duas montagens de rede na largura do menor traço, ou média, que permite controle total para tornar mais grosseiro ou refinado a montagem da rede. O SmartPCB é uma abordagem única para processamento de dados de PCB ECAD que permite simulação térmica, termoelétrica e estrutural. O número de células na malha CFD e o tempo para resolver o SmartPCB são muito menores do que uma abordagem totalmente explícita, mas mantêm a mesma quantidade de detalhes. Para compreender a abordagem da Resolução Fina e, de forma mais geral, a criação do SmartPCB, considere cada camada representada por uma imagem equivalente da distribuição de cobre. A resolução máxima que pode ser alcançada é de 1 pixel, da ordem de 10 mícrons. Células ou blocos em áreas maiores de Cobre ou FR4 são mesclados para reduzir o número de nós na representação da rede. Territórios térmicos – Fidelidade da modelagem de PCB localizada A definição de fidelidade de modelagem localizada aprimorada oferece suporte a análises térmicas de PCB mais rápidas e computacionalmente eficientes. Ele elimina a necessidade de modelar explicitamente todo o PCB, sem sacrificar a precisão onde ela é mais necessária. Para contabilizar com precisão as influências da complexidade da camada e do traço de cobre onde elas são mais críticas, os usuários podem selecionar uma área sob um componente crítico (um território térmico padrão) ou definir uma área retangular definida arbitrariamente em qualquer lugar do PCB para abranger as propriedades da placa sob um grupo de componentes (território térmico autônomo). Vários territórios térmicos podem ser definidos em uma única placa e definidos como tipo compacto, em camadas (detalhado) ou explícito em conjunto com a forma como o nível geral de modelagem térmica da placa foi definido. Modelagem IC Componentes ou pacotes IC podem ser representados termicamente de diversas maneiras para simulação de resfriamento de eletrônicos. Dentro do EDA Bridge você pode configurar durante a importação os seguintes modelos. Se as alturas dos componentes não forem definidas na ferramenta de automação de projeto eletrônico (EDA), um padrão poderá ser especificado no EDA Bridge: Simples: use representações em bloco dos componentes. O tamanho é baseado no contorno da montagem ou posicionamento com as propriedades do material definidas. Dois resistores: use resistências térmicas θJB e θJC do Joint Electron Device Engineering Council (JEDEC). Multi-resistor DELPHI: rede de resistência térmica avançada compatível com as diretrizes JEDEC com nós de rede adicionais importados como um conjunto de rede. Modelos detalhados representam todos os materiais 3D e a geometria de um componente. Nota: modelos detalhados baseados em geometria CAD 3D limpa podem ser gerados usando o aplicativo Simcenter FLOEFD Package Creator em minutos. Importação PDML O PDML era originalmente um formato de software Simcenter Flotherm™ frequentemente usado por fornecedores para fornecer aos usuários um modelo de simulação de pacote IC. Esta definição de pacote IC no formato *.pdml pode ser importada para o Simcenter FLOEFD e contém informações sobre a geometria, carga de energia, propriedades do material ou a definição do modelo compacto térmico e propriedades radiativas da superfície. Filtragem de componentes eletrônicos ICs, resistores e outros componentes podem ser filtrados com base em um ou mais critérios. Isso foi projetado para permitir que os usuários removam componentes termicamente insignificantes da análise para acelerar o tempo computacional. Os orifícios de montagem também podem ser filtrados. Os usuários podem filtrar peças com base em: dimensão da área ocupada, altura, potência, densidade de potência ou designador de referência. Importar lista de potências Um arquivo CSV contendo o designador de referência e um número pode ser usado para aplicar múltiplas condições de limite em uma operação, em vez de peça por peça. Esta funcionalidade é útil quando muitos componentes estão presentes. Um arquivo CSV pode ser exportado para uso posterior ou edição, se necessário. As possíveis condições de contorno importadas variam desde o tipo e propriedades de modelagem do IC até sua potência dissipada. Co-simulação eletrotérmica de PCB Usando o Smart PCB gerado no EDA Bridge e transferido para o Simcenter Flotherm para modelar uma placa como uma montagem de rede, os usuários podem configurar uma co-simulação com o software de análise de queda HyperLynx™ PI DC. Esta co-simulação representa com mais precisão a dissipação de energia do traço de cobre da placa, modelando mudanças de resistência elétrica versus temperatura. Ele é configurado na folha de propriedades da PCB e o usuário seleciona as redes apropriadas para modelar. Em cada iteração na co-simulação, os resultados de temperatura são passados ​​para uma análise de queda CC para modelar melhor as mudanças na resistência elétrica do cobre com a temperatura e, em seguida, um mapa de potência de aquecimento joule atualizado da rede elétrica PCB é alimentado na análise térmica no nível do sistema para precisão e previsão de temperatura e assim por diante. Também é possível controlar a frequência com que a informação térmica é passada entre as duas ferramentas, definindo a periodicidade da co-simulação. No geral, esta solução de modelagem eletrotérmica permite que os engenheiros prevejam melhor as influências da temperatura com mais precisão e, em seguida, identifiquem áreas de queda excessiva de tensão e alta densidade de corrente que podem causar mau funcionamento. FloEFD: Uma Solução de Análise Térmica Integrada Com o Simcenter FloEFD , engenheiros podem realizar análises térmicas diretamente no ambiente CAD, aproveitando os dados importados pelo EDA Bridge. Esta integração elimina a necessidade de softwares adicionais para simulação, simplificando o fluxo de trabalho de design. Interface FloEFD A combinação do FloEFD com o módulo EDA Bridge permite uma análise térmica mais precisa e detalhada, otimizando o design de PCBs para melhor desempenho e confiabilidade. A co-simulação eletrotérmica do FloEFD oferece uma visão aprofundada das interações térmicas e elétricas, resultando em designs mais robustos e eficientes. Agende hoje mesmo uma reunião com os especialistas da CAEXPERTS e leve sua análise térmica de PCB para o próximo nível! Economize tempo e esforço com a importação detalhada de designs de PCB e propriedades térmicas de IC no Simcenter FLOEFD . Aproveite os benefícios de uma modelagem térmica mais precisa e rápida, garantindo designs de eletrônicos mais eficientes. Não perca a oportunidade de aprimorar sua análise térmica - agende sua reunião agora com a CAEXPERTS !

O HEEDS 2410 foi projetado para acelerar seu processo de design com os últimos aprimoramentos em tecnologia de IA, robustez e visualização. Uma nova solução de fluxo de trabalho de IA agora está habilitada para ajudar você a reutilizar designs anteriores para acelerar ainda mais suas explorações de design. O HEEDS AI Simulation Predictor é ainda mais enriquecido com recursos estendidos para fluxos de trabalho avançados e aproveitando modelos de IA pré-treinados para iniciar previsões. Integre-se perfeitamente com o Simcenter Reduced Order Modeling , experimente aprimoramentos de robustez para tratamento de erros e explore a visualização dinâmica de modelos 3D para obter novos insights. Modelagem avançada O HEEDS 2410 inclui melhorias de robustez de execução, especialmente para tratamento de erros, tornando-o resiliente a interrupções e erros. Desde o relançamento automático de análises em condições instáveis ​​até opções de nova tentativa que evitam reexecuções desnecessárias, esses recursos aprimoram a robustez e a confiabilidade gerais da execução de análises no HEEDS . Explore as possibilidades Com o HEEDS 2410 , um novo fluxo de trabalho de IA fornece uma abordagem integrada à IA, dos dados ao consumo. Agora você pode reutilizar dados existentes, incluindo dados vindos de outras ferramentas ou experimentos físicos, prepará-los para o pré-treinamento de modelos do HEEDS AI Simulation Predictor e economizar tempo de treinamento para otimizações do HEEDS AI Simulation Predictor. Para habilitar esse novo fluxo de trabalho de IA, o HEEDS AI Simulation Predictor foi aprimorado com a capacidade de suplementar a simulação com previsões para fluxos de trabalho inteiros, fluxos de trabalho parciais ou análises individuais. Os usuários também podem reutilizar modelos de IA pré-treinados para recursos preditivos em diferentes estudos HEEDS . Esse recurso permite que os engenheiros aproveitem o conhecimento existente e o apliquem a novos problemas, economizando recursos e tempo valiosos. Com integração perfeita ao Simcenter Reduced Order Modeling, o HEEDS 2410 permite que os engenheiros maximizem a reutilização de dados e acelerem a análise aproveitando modelos de IA pré-treinados. Esse recurso utiliza grandes quantidades de dados existentes e modelos de IA pré-existentes do HEEDS AI Simulation Predictor ou do Simcenter Reduced Order Modeling, fornecendo uma riqueza de insights de trabalhos anteriores. Ao combinar esses modelos pré-treinados com o Share Designs, o SHERPA pode iniciar imediatamente novas descobertas, o que melhora a eficiência e a eficácia da simulação. Além disso, o HEEDS AI Simulation Predictor agora pode gerar previsões instantaneamente para novas variantes de design, fornecendo insights mais rápidos e acionáveis. Esses avanços permitem que os engenheiros tomem decisões de design informadas mais rapidamente, especialmente valiosas em projetos de engenharia complexos e com uso intensivo de recursos. Desempenho acelerado Com o HEEDS 2410 , a velocidade é priorizada por meio de IA avançada e gerenciamento de dados eficiente. Os aprimoramentos do HEEDS AI Simulation Predictor agora permitem que modelos pré-treinados sejam aplicados instantaneamente. Sejam redes neurais bayesianas, aumento de gradiente ou algoritmos Random Forest, a ferramenta pode maximizar a reutilização de dados aproveitando insights gerados anteriormente. Além disso, a integração do Simcenter Reduced Order Modeling fornece troca de dados perfeita, permitindo que os projetos atinjam seus níveis de desempenho ideais mais rapidamente. Os engenheiros podem aproveitar a IA e o machine learning para conduzir simulações sem construir novos modelos do zero, transformando fluxos de trabalho demorados em processos rápidos que aceleram a exploração do espaço do projeto. Integração com o portfólio Simcenter A visualização 3D dinâmica no HEEDS 2410 dá vida aos designs, permitindo que os engenheiros interajam com visualizações de modelos 3D e comparem cenários em tempo real. A integração com o VCollab permite que os usuários interajam dinamicamente com resultados de design geométrico e de simulação para insights e descobertas eficientes no HEEDS POST, facilitando a revisão do desempenho do produto em vários atributos físicos em um único modelo. Além disso, os usuários agora podem visualizar arquivos de cena do Simcenter STAR-CCM+ diretamente no HEEDS POST, obtendo insights valiosos sem a necessidade de inspecioná-los no Simcenter STAR-CCM+ . Esses aprimoramentos de visualização, combinados com recursos de troca de dados sem interrupções, garantem que os engenheiros tenham uma experiência de revisão de design abrangente e interativa. Ao permanecer integrado em todas as plataformas e ferramentas, o HEEDS 2410 fornece um ambiente unificado que ajuda as equipes a tomar decisões mais informadas. Agende uma reunião com a CAEXPERTS  e descubra como o HEEDS 2410  pode revolucionar seus processos de design com soluções avançadas em IA, integração perfeita e visualização dinâmica. Aproveite essa oportunidade para explorar possibilidades, acelerar projetos e tomar decisões mais informadas! WhatsApp: +55 (48) 988144798 E-mail: contato@caexperts.com.br

A beleza das turbinas a gás Há quem diga que a beleza está nos olhos de quem vê, mas outros acreditam que a beleza pode ser universal. Parece loucura para alguns, mas muitas vezes a maquinaria intrincada e complexa de uma turbina a gás, juntamente com a simulação resultante, é considerada incrivelmente bonita. Há algo hipnotizante em todas as lâminas, válvulas, rotores, bem como nas linhas de combustível e fiação. O formato e a estrutura das lâminas, palhetas, canais e cavidades exibem uma beleza intuitiva, que, segundo especialistas em design, é essencial para o sucesso de uma peça e montagem. Caso contrário, há grande risco de falhas. A teoria é que a física dos fluidos e estruturas deve se alinhar e parecer natural, quase como se viesse da natureza, ainda que seja contraintuitivo diante da complexidade das peças, componentes, fiação, ligas e compostos — o auge da engenharia humana. Assim como as turbinas a gás, as simulações de dinâmica de fluidos computacional (CFD) também são conhecidas por sua capacidade de hipnotizar as pessoas com seus resultados coloridos. E com mais poder computacional, são feitas simulações cada vez mais instáveis ​​com maior fidelidade e física mais complexa. E ainda mais longe e mais rápido com GPUs. E com os avanços no aprendizado de máquina, pode-se ir ainda mais longe e mais rápido. Avanços em simulações de turbinas a gás e aprendizado de máquina A Siemens Energy implementou um fluxo de trabalho de análise e otimização multidisciplinar (MDAO) líder do setor com o suporte das tecnologias de simulação do Simcenter. Este ambiente incorpora recursos avançados, como captura expandida de conhecimento empresarial, assistentes de design alimentados por inteligência artificial (IA) e modelagem de ordem reduzida que podem operar quase em tempo real. Esses avanços, incluindo métodos de ciência de dados como aprendizado de máquina, melhoraram significativamente a qualidade e a eficiência do processo de design. Benefícios das simulações de turbinas a gás Estado atual da arte do fluxo de trabalho de projeto de turbinas a gás A abordagem “clássica” de uma imagem CAD de um conjunto de motor a jato usando NX pode ser observado abaixo. Projetar uma turbina a gás no passado levaria vários anos e nem sempre seria um sucesso. Graças às ferramentas digitais, podemos melhorar o design de hoje facilmente com uma abordagem multidisciplinar de design e otimização. Conjunto de motor a jato (gerado com NX). Embora seja física muito avançada e geometrias complexas, hoje é possível combinar várias dessas etapas de forma automatizada. Mantendo o CAD ativo, as condições de contorno e várias versões permanecem totalmente sob seu controle. O processo de design de um componente é mostrado no esquema abaixo. Isso é feito unindo o CAD do NX a várias ferramentas de simulação CAE, como Simcenter STAR-CCM+ e Simcenter 3D . A automação e a otimização são tratadas pelo HEEDS e todos os dados são gerenciados pelo Teamcenter. Realmente não importa se é maior eficiência por meio da aerodinâmica, melhor integridade mecânica e durabilidade, redução do uso de ar de resfriamento ou novos combustíveis de combustão; todos eles afetam uns aos outros e não há como ser competitivo e inovador a menos que se utilize corretamente métodos modernos de exploração espacial de design multidisciplinar. Processo de design de última geração para um componente de turbomáquinas Para fazer o desenvolvimento de produtos de forma eficaz, queremos avaliar o máximo de designs o mais cedo possível no processo. Dar os próximos passos para o futuro significa combinar isso com aprendizado de máquina, já que o espaço de design pode se tornar grande rapidamente e com muitas disciplinas envolvidas. E se pudéssemos ter um algoritmo de aprendizado de máquina treinando a si mesmo em tempo real no espaço de design que está sendo avaliado atualmente com dinâmica de fluidos computacional (CFD) ou método de elementos finitos (FEM)? Uma melhoria na otimização de design multidisciplinar para engenharia de produtos futuros Para isso, temos duas provas de conceito que estão relacionadas à turbomáquina. Uma é otimizar a eficiência de uma bomba d'água a uma vazão de 110 kg/s e 1200 rpm. Trabalhamos em um modelo parametrizado com 12 variáveis ​​geométricas e o número de lâminas. O HEEDS , um software abrangente de análise e otimização de design multidisciplinar (MDAO), usa seu método de pesquisa padrão, SHERPA, para conduzir várias estratégias de pesquisa simultaneamente e se adapta dinamicamente ao problema à medida que aprende sobre o espaço de design. Com o SHERPA, o HEEDS  pode descobrir 300 variações de design em 40 horas. Com a introdução do HEEDS  AI Simulation Predictor, uma extensão complementar no HEEDS , a tecnologia de pesquisa do SHERPA é significativamente aprimorada. Algumas simulações de CFD são substituídas por avaliações de IA conduzidas por meio de um modelo de IA treinado automaticamente, aproveitando os insights obtidos nas primeiras simulações - revolucionando esse processo. Nesse caso, ele contou 151 execuções de CFD, enquanto 149 foram feitas com avaliação de IA (para um total de 300). Isso levou cerca de 20 horas, atingindo os mesmos resultados e economizando 49% em tempo. A eficiência da bomba aumentou em 3% e a altura manométrica em 10%. Bomba de água - exploração do espaço de projeto com HEEDS AI Simulation Predictor - resultados CAD Eficiência da bomba de água para vários projetos - exploração do espaço de projeto com o HEEDS AI Simulation Predictor. O segundo caso é uma lâmina de turbina a gás para otimização de resfriamento. Aqui, o objetivo é minimizar a temperatura da lâmina e minimizar o fluxo de massa de ar de resfriamento. Um CAD parametrizado do NX é usado para simular no Simcenter STAR-CCM+ . O CAD tem 34 características parametrizadas no canal serpentino com mudanças de nervuras de resfriamento e furos de chuveiro. As 500 avaliações de design feitas para este caso experimentaram uma economia de tempo aproximada de 38%, pulando simulações de CFD com IA e ainda alcançando a mesma melhor solução. Isso pode significar 20 dias de tempo economizados se 160 núcleos forem usados ​​para cada simulação. Dessa forma, você pode facilmente economizar semanas e meses em projetos e obter um produto melhor mais rápido para o mercado. Temperatura externa e interna para exploração espacial de projeto de lâmina de turbina de transferência de calor conjugada com HEEDS AI Simulation Predictor, NX e Simcenter STAR-CCM+. Frente de Pareto da exploração do espaço de projeto para minimizar a temperatura da lâmina e reduzir os resultados do fluxo de massa da entrada de resfriamento usando o HEEDS AI Simulation Predictor. A partir desses primeiros exemplos de adição de IA e aprendizado de máquina a um fluxo de trabalho CAD-CAE já impressionante, já é possível ver o potencial e como é fácil começar sem ser um especialista em aprendizado de máquina ou otimização. Quão grande será a revolução da IA ​​e do ML e o impacto que ela terá no destino da indústria mecânica é muito cedo para dizer. Mas já sabemos que será a chave para permanecer à frente da concorrência. Tecnologia de gêmeo digital para turbomáquinas. Agende uma reunião com a CAEXPERTS e descubra como os últimos avanços em simulações de turbinas a gás e aprendizado de máquina podem transformar seus projetos. Aproveite essa oportunidade para explorar soluções inovadoras que impulsionam a precisão, eficiência e excelência técnica no seu setor. 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