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Estamos cercados por máquinas rotativas. Bombas, ventiladores, compressores ou turbinas podem ser encontrados literalmente em todos os lugares: Em carros – ventiladores de ar condicionado, turbocompressores, bombas para combustível ou água, bombas de refrigeração para resfriamento de motor e bateria. Em nossos prédios e escritórios – de bombas de calor a compressores de geladeira, secadores de cabelo ou ventiladores de refrigeração eletrônicos em computadores. E, claro, a indústria e o setor de energia nunca funcionariam sem o emprego massivo de turbomaquinaria. Bomba grande (impulsor e voluta) montada por um engenheiro As dimensões dos impulsores e carcaças variam do tamanho de um salão industrial – como para turbinas a gás – a apenas alguns milímetros – por exemplo, para incorporar bombas de sangue. Uma grande variedade de fluidos e gases diferentes que podem ter propriedades bastante desafiadoras precisam ser transportados, como produtos químicos ou outros meios agressivos, gases quentes ou fluidos carregados de partículas. Às vezes, fenômenos como mudança de fase ou fluxo multifásico ou a interação do fluido com as partes sólidas precisam ser levados em consideração. Aplicações médicas como bombas de sangue (veja mais detalhes no exemplo apontado abaixo) ou equipamentos respiratórios precisam estar em conformidade com regulamentações rígidas de tecnologia médica. Também aplicações de alimentos e bebidas exigem altos padrões de higiene e, claro, sempre há requisitos de segurança que devem ser cumpridos. Design tradicional versus métodos computacionais Existem várias abordagens para projetar uma bomba, ventilador, compressor ou turbina. O primeiro passo é decidir sobre o conceito básico e determinar o tipo de impulsor: será um impulsor axial, radial ou de fluxo misto? Com ​​ou sem estatores, palhetas-guia, difusores, volutas ou alojamentos? Será uma máquina de estágio único ou de múltiplos estágios? A maneira "tradicional" então é usar equações analíticas para definir as dimensões principais, bem como os ângulos de fluxo e, portanto, o formato das lâminas. Os cálculos são baseados nos dados de serviço necessários - fluxo de volume, aumento de pressão ou altura da bomba para o ponto de operação do projeto, a velocidade de rotação e as propriedades do fluido. O espaço de instalação disponível, o tipo de acionamento elétrico, bem como os materiais dos impulsores e alojamentos também podem ser relevantes. O projeto da lâmina e do alojamento pode ser realizado usando ferramentas de software disponíveis comercialmente ou personalizadas, planilhas ou até mesmo abordagens baseadas em papel e caneta. Na realidade, processos de fluxo industrialmente relevantes são turbulentos e tridimensionais – isso é ainda mais relevante para o fluxo através de máquinas rotativas. Tais “efeitos do mundo real”, bem como espessura da lâmina, número de lâminas ou a influência de limpezas de ponta ou caminhos de fluxo secundários são negligenciados ou apenas levados em conta por meio de informações empíricas pelas ferramentas de projeto geralmente aplicadas. A lacuna entre o sistema idealizado e o real pode ser fechada com a ajuda das abordagens de simulação do Simcenter, modelando também o comportamento físico mais complexo e detalhes de geometria com alta precisão. Visualização de resultados de fluxo 3D Design do zero ou desenvolvimento incremental? É prática comum para muitos fabricantes modificar incrementalmente projetos já existentes em vez de criar uma máquina completamente nova do zero. Após as mudanças serem implementadas, os protótipos precisam ser construídos e testados experimentalmente. O procedimento é tipicamente repetido várias vezes para encontrar um projeto que atenda aos respectivos requisitos, o que pode ser custoso e muito demorado. Além disso, com tal abordagem, desenvolvedores e engenheiros às vezes tendem a ficar em sua zona de conforto, perdendo assim o potencial para mais eficiência e inovação. Isso pode ser evitado aplicando cálculos CFD 3D ou mesmo métodos de otimização sistemática, envolvendo de forma abrangente todo o espaço de projeto disponível. Otimização do espaço de projeto para máquinas rotativas Melhorias de design normalmente exigem inúmeras iterações por meio de tentativa e erro. Ao alavancar técnicas de otimização automática, as máquinas podem ser projetadas significativamente mais rápido.  O Simcenter permite otimizar sistematicamente um design. Diferentes parâmetros de lâmina podem ser tornados acessíveis como variáveis ​​durante a exploração do design, representando assim o formato da lâmina, as principais dimensões e o número de lâminas.  Geometria otimizada do impulsor da bomba Dessa forma, também é possível abordar objetivos de simulação contraditórios – por exemplo, aumentar o aumento de pressão ou a altura manométrica da bomba e, ao mesmo tempo, reduzir a potência. O gráfico mostrado aqui ilustra o tradeoff entre os dois objetivos. Cada ponto no diagrama representa um ponto de projeto do impulsor. A linha azul representa uma chamada frente de pareto, onde um objetivo não pode ser melhorado sem mudar o outro para pior. Ao fazer isso, centenas de projetos de impulsor de bomba podem ser comparados. Análise do espaço de design com frente de pareto (linha azul) Resolvendo desafios operacionais com modelagem avançada de comportamento de fluxo Um desafio muito típico e frequente é a cavitação em uma bomba, que ocorre quando a pressão estática em um fluxo cai abaixo da pressão de vapor do fluido, formando bolhas cheias de gás. Elas são levadas para jusante com o fluxo e decaem novamente ao atingir áreas de pressão mais alta. Isso pode levar a efeitos indesejados ou até mesmo perigosos, como ruído, danos a estruturas ou vibração. Um exemplo de como lidar com a cavitação com a ajuda das simulações do Simcenter STAR-CCM+ é demonstrado pela MORFO (Morfo Design Srl), uma startup e spin-off da Universidade de Florença, especializada no desenvolvimento aerodinâmico de turbo máquinas, que foi pioneira na integração de ferramentas paramétricas e de otimização com o Simcenter STAR-CCM+ . O indutor da bomba mostrado aqui aumenta a pressão do fluido criogênico enquanto minimiza os problemas de cavitação, que surgem devido às condições termodinâmicas na entrada (baixa pressão em relação à temperatura). Portanto, está melhorando significativamente a qualidade geral da bomba. A MORFO parametrizou o indutor com “Papillon”, sua própria interface gráfica. O Simcenter STAR-CCM+ foi então usado para realizar um estudo e otimização de CFD, usando vários recursos de modelagem para representar fenômenos complexos como mudança de fase e formulação e transporte de bolhas de gás, bem como a interação das bolhas com o fluxo de fluido. Para poder avaliar a eficiência do indutor e sua robustez contra a cavitação, é crucial representar os mecanismos de cavitação com precisão e examinar também o projeto variando a taxa de fluxo. O objetivo do desenvolvimento aqui era manter uma taxa de fluxo constante e determinar a menor pressão de entrada total possível sem que o indutor perdesse significativamente o desempenho em termos de taxa de compressão. Indutor de bomba: geometria discretizada Visualização de áreas de cavitação Modelagem do comportamento do fluxo de fluidos especializados: bombas de sangue médicas Outro reino onde o comportamento complexo do fluxo deve ser levado em conta são os dispositivos médicos. As bombas são usadas para várias aplicações médicas, por exemplo, para máquinas de suporte ao vivo, onde são usadas para manter a circulação sanguínea em emergências ou durante cirurgias, para ECMO (oxigenação por membrana extracorporativa) ou como bombas de diálise ou infusão.  Para bombas de sangue, é crucial operar de forma amigável ao sangue e reduzir a hemólise – destruição de células sanguíneas – bem como a trombogenicidade – coagulação do sangue. Isso pode ser alcançado com a ajuda do CFD 3D, limitando o estresse de cisalhamento no fluido, mantendo a temperatura do sangue abaixo da temperatura corporal e também tentando evitar áreas de fluxo estagnadas ou recirculantes. Bomba de sangue com tensão de cisalhamento nas paredes A Dinâmica de Fluidos Computacional é capaz de fornecer insights detalhados sobre o fluxo de fluido sanguíneo não newtoniano e permite otimizar a bomba de acordo. Boa eficiência da bomba significa baixo consumo de energia e também é uma meta importante. A Terumo Corporation está desenvolvendo tecnologia de última geração, incluindo dispositivos de diagnóstico, dispositivos terapêuticos, terapia regenerativa miocárdica e dispositivos para mercados emergentes, e está usando CFD para desenvolver bombas de sangue para dispositivos cirúrgicos cardiovasculares. A introdução de uma ferramenta de exploração de design baseada em CFD permitiu aumentar a eficiência do desenvolvimento de bombas de sangue, lidar com variações das propriedades do sangue e, eventualmente, levar um design melhor ao mercado mais rapidamente. A equipe de exploração não é um departamento CAE especializado, mas está usando CFD junto com técnicas de otimização para aumentar a eficiência do processo de desenvolvimento do produto e levar um design melhor ao mercado mais rapidamente. Resultados CFD visualizados: impulsor e voluta da bomba Benefícios para PMEs: Gere máquinas rotativas eficientes, mais rápido! Muitas PMEs estão frequentemente trazendo soluções especializadas para o mercado. Ferramentas de design para impulsores e alojamentos têm sido usadas por décadas e são baseadas em suposições simplificadas e informações empíricas, mas para permitir o comportamento físico do mundo real, procedimentos de teste de tentativa e erro muitas vezes caros precisam ser realizados ainda. O CFD 3D pode ser uma boa alternativa para testes físicos extensivos, permitindo insights que não são possíveis experimentalmente. Ao explorar sistematicamente o espaço de design, maior qualidade pode ser alcançada em menos tempo. Fluxos de trabalho sofisticados e automatizados permitem que engenheiros e desenvolvedores se concentrem mais em desafios de engenharia em vez de gastar tempo excessivo em tarefas de modelagem e permitem alavancar a tecnologia de simulação também para não especialistas. Claro que também outras disciplinas além do CFD, como mecânica de estruturas, podem ser abordadas com produtos de software da Siemens. Como resultado, engenheiros e desenvolvedores podem alocar mais tempo e esforço para lidar com desafios complexos de engenharia, analisar resultados de simulação e implementar melhorias inovadoras de design. O uso da simulação Simcenter, disponível por meio de licenciamento e preços escaláveis, os capacita a tomar decisões informadas, melhorar o desempenho e otimizar o processo geral de design, resultando em tempo de comercialização mais rápido e maior qualidade. Agende uma reunião com a CAEXPERTS e descubra como podemos otimizar o desempenho das suas máquinas rotativas. Nossos especialistas utilizam tecnologias avançadas, como o Simcenter STAR-CCM+ , para desenvolver soluções mais eficientes e inovadoras, reduzindo custos e tempo de produção. Vamos juntos melhorar a qualidade do seu projeto e aumentar a eficiência dos seus processos. Entre em contato e leve seu design ao próximo nível! WhatsApp: +55 (48) 988144798 E-mail: contato@caexperts.com.br

A versão Simcenter STAR-CCM+ 2410 traz grandes melhorias para acelerar e melhorar seus fluxos de trabalho de simulação. Ela apresenta ferramentas poderosas para modelar física complexa, como o novo modelo Sub-grid Particle Aging para previsão precisa da degradação da bateria e modelagem avançada de tensão superficial SPH para simulações de lubrificação rápidas e precisas. A versão aumenta a produtividade com instanciação de vários corpos, fornecendo configuração de geometria mais rápida e acelera simulações de Volume de Fluido (VOF) com um novo recurso Dynamic Implicit Multi-Step. Para aplicações de aerodinâmica automotiva e fluidos, a malha deslizante acelerada por GPU e os solvers SPH oferecem ganhos de desempenho significativos, agora com suporte do Windows para GPUs, tornando simulações de alta velocidade acessíveis em todas as plataformas. Melhorias de integração como suporte ao Teamcenter Active Workspace e atribuição automática de material simplificam os fluxos de trabalho, garantindo consistência em todos os projetos de simulação. Com essas atualizações, o Simcenter STAR-CCM+ 2410 permite que você modele a complexidade, explore possibilidades de engenharia e inove mais rápido do que nunca. Fidelidade aprimorada para previsão de degradação de células de bateria A degradação da bateria devido a tensões mecânicas é um desafio significativo, pois pode levar à redução da capacidade e ao aumento da resistência interna ao longo do tempo. No Simcenter STAR-CCM+ 2410 , a introdução de dois modelos de Sub-grid Particle Aging aborda esse problema simulando efeitos de degradação local, incluindo rachaduras durante o ciclo de lítio. Agora você pode usar as opções “Perda de Material Ativo” e “Crescimento de Trincas Superficiais” para entender os impactos específicos do estresse mecânico no desempenho da célula. Isso permite que você identifique as regiões mais afetadas pelo envelhecimento, melhorando as previsões de vida útil e confiabilidade da bateria. Por fim, isso permite uma previsão mais precisa da capacidade da célula e da evolução da impedância. Maior fidelidade para simulações de lubrificação do trem de força A modelagem da interação de líquidos com sólidos apresenta um desafio fundamental em aplicações de lubrificação de trem de força (powertrain). A versão mais recente do Simcenter STAR-CCM+ 2410 aborda isso ao introduzir um modelo de tensão superficial para Smoothed-Particle Hydrodynamics (SPH), permitindo uma simulação precisa, porém rápida, de interações fluido-sólido hidrofílicas e hidrofóbicas. Agora você pode aplicar os mesmos fluxos de trabalho de tensão superficial usados ​​em métodos de volume finito, aumentando a precisão das simulações em cenários de lubrificação e outras aplicações. Esta atualização garante uma modelagem mais precisa das interações líquido-parede, levando a uma melhor previsão do desempenho do produto por meio de maior fidelidade em simulações de lubrificação de trem de força com SPH. Modelagem mais enxuta de problemas complexos de CHT com Motion Configurar problemas complexos de Transferência de Calor Conjugada (CHT) com malhas móveis geralmente requer mapeamento manual de dados, o que pode ser demorado e propenso a erros. Com o Simcenter STAR-CCM+ 2410 , interfaces de contato mapeadas explícitas agora são compatíveis com movimento, eliminando a necessidade de mapeadores de dados manuais e macros Java. Você pode configurar simulações CHT avançadas, como resfriamento de lâmina de turbina ou gerenciamento térmico E-Machine, de forma mais eficiente com mapeamento automático de coeficientes de transferência de calor e temperaturas de referência. Esse aprimoramento permite uma modelagem mais enxuta e direta de problemas complexos de CHT com movimento, economizando tempo e reduzindo a complexidade da configuração. Máxima flexibilidade de modelagem para transição de turbulência A modelagem de transição de turbulência é um tópico de pesquisa em evolução contínua, com inúmeras variações apresentadas na literatura. Cada modelo oferece vantagens específicas para diferentes aplicações industriais. Portanto, para atingir resultados ideais para um determinado caso de uso, a personalização é frequentemente necessária para aumentar a precisão da previsão. O Simcenter STAR-CCM+ 2410 introduz termos de origem definidos pelo usuário para modelos Gamma e Gamma-ReTheta, fornecendo a você a flexibilidade para ajustar o comportamento de transição para aplicações industriais específicas. Essa abordagem permite que você ajuste as simulações para cenários como fluxos de lâminas de turbina, garantindo previsões térmicas e de dinâmica de fluidos mais precisas. A flexibilidade adicional permite que você alcance a personalização máxima da modelagem para atender às suas necessidades específicas. Formas de Colliding Spray precisas e realistas para qualquer malha A modelagem precisa de pulverização pode ser limitada pela influência do tamanho da malha e da topologia da grade nos resultados de colisão, às vezes levando a formas de pulverização irrealistas. O Simcenter STAR-CCM+ 2410 aborda isso com um novo método de detecção de colisão superior que usa clusters de células para identificar pares de colisão e eliminar artefatos relacionados à malha. Ao reagrupar células dinamicamente, esta solução reduz padrões de pulverização irrealistas causados ​​por dependências de malha, como artefatos de "folha de trevo". Como resultado, você pode obter previsões mais confiáveis ​​de tamanhos de gotas e formas de pulverização, garantindo formas de pulverização precisas e realistas, mesmo para malhas aparadas. Maior realismo para aplicações de processamento farmacêutico e químico Simular fenômenos de molhagem em aplicações farmacêuticas e químicas pode ser desafiador devido à necessidade de uma representação precisa das interações líquido-sólido. No Simcenter STAR-CCM+ 2410 , um novo modelo de absorção para interações Lagrangiana-DEM permite que você modele a transferência de massa de gotículas líquidas para partículas sólidas. Esse recurso permite a simulação realista de processos como revestimento de comprimidos, onde a deposição de gotículas na superfície de partículas sólidas deve ser resolvida. Ao modelar o comportamento de molhagem com precisão, você pode obter maior realismo em simulações relacionadas ao processamento farmacêutico e químico. Modele de forma rápida e fácil tensões sólidas em vários estágios e interações fluido-estrutura Em simulações complexas de mecânica de sólidos, lidar com múltiplos estágios de tensão e deformação pode ser desafiador, especialmente quando diferentes condições de carga e parâmetros de contorno precisam ser considerados. Na versão mais recente do Simcenter STAR-CCM+ 2410 , agora você pode utilizar operações de física e simulação em estágios para automatizar casos de tensão sólida em múltiplos estágios e interação fluido-estrutura (FSI). Isso permite que você agrupe conjuntos específicos de cargas e condições de contorno em estágios distintos, simplificando o processo de configuração. Como resultado, você pode modelar eficientemente aplicações sequenciais, como a deformação de um O-Ring sob várias condições, desde ser esticado em um pistão até atingir capacidade total de vedação quando espremido entre componentes. Ao automatizar essas sequências de simulação, você economiza tempo e esforço significativos, mantendo a precisão de comportamentos físicos complexos. Obtenha insights mais profundos sobre os resultados do seu estudo A exploração de design frequentemente gera grandes conjuntos de dados que podem ser difíceis de analisar efetivamente. Com o Simcenter STAR-CCM+ 2410 , você pode executar operações em colunas dentro da Tabela de Saída, usando expressões para calcular métricas como médias, somas ou desvios padrão. Essa funcionalidade semelhante a uma planilha permite derivar relatórios de qualquer combinação de métricas de estudo, dando a você uma compreensão mais profunda de seus resultados. Ao habilitar a criação de relatórios definidos pelo usuário, você pode obter insights mais rapidamente e tomar decisões informadas sobre otimizações de design, permitindo que você obtenha insights mais profundos sobre os resultados do estudo. Análise de campo qualitativa rápida e dinâmica A análise de dados CFD volumétricos pode ser complicada por obscurecer superfícies que escondem detalhes importantes do resultado. O Simcenter STAR-CCM+ 2410 introduz fatiamento e recorte dinâmicos para volumes reamostrados, permitindo que você visualize o conjunto de dados completo enquanto oculta elementos desnecessários. Esse recurso facilita a identificação de áreas de interesse e a compreensão do comportamento do fluxo. A capacidade de fatiar os dados dinamicamente aprimora suas capacidades de exploração e oferece suporte a uma compreensão mais profunda de fenômenos complexos, facilitando a análise de campo qualitativa rápida e dinâmica. Manuseio CAD interativo mais rápido com teclas de atalho definidas pelo usuário Navegar pela interface 3D-CAD para tarefas de pré-processamento de geometria pode ser demorado, impactando a produtividade. Com o novo lançamento do Simcenter STAR-CCM+ 2410 , agora você tem a capacidade de definir teclas de atalho personalizadas para qualquer ação 3D-CAD, fornecendo acesso mais rápido às operações usadas com frequência. Esta atualização não apenas aprimora seu fluxo de trabalho, mas também oferece suporte à colaboração, permitindo a exportação e importação de conjuntos de teclas de atalho definidos entre usuários. A tabela de teclas de atalho também inclui recursos de filtragem e detecção de conflitos, garantindo navegação perfeita e uso ideal de seus atalhos. Essa usabilidade aprimorada no 3D-CAD se traduz em configuração de simulação mais rápida, permitindo que você explore mais iterações de design em menos tempo. Aumento da produtividade e redução do consumo de memória Gerenciar montagens CAD complexas consome tempo, principalmente quando se lida explicitamente com várias instâncias da mesma peça. O Simcenter STAR-CCM+ 2410 aborda isso introduzindo a instanciação de vários corpos, permitindo que você crie instâncias de corpos usando recursos de padrão ou rotação. Permitindo que modificações em uma instância sejam propagadas por todas as instâncias com facilidade, essa abordagem reduz o tempo de preparação da geometria e o uso da memória. Como resultado, você pode lidar com grandes montagens de forma mais eficiente, aumentando a produtividade e reduzindo o consumo de memória. Aceleração de Ordem de Magnitude Acessível para Simulações VOF Simulações de Volume de Fluido (VOF) geralmente exigem tempos de execução longos, limitando sua utilidade para aplicações sensíveis ao tempo. A abordagem Implicit Time Stepping introduzida anteriormente, ao mesmo tempo em que oferecia acelerações, levou a etapas de tempo variáveis, que muitos usuários tentam evitar. Com o novo recurso Dynamic Implicit Multi-Step no Simcenter STAR-CCM+ 2410 , agora você pode obter acelerações de quase duas ordens de magnitude usando etapas de tempo grandes e constantes sem sacrificar a precisão. Essa melhoria é possível por meio de sub-etapas dinâmicas, que mantêm a estabilidade durante a simulação. O resultado são simulações significativamente mais rápidas, permitindo que você obtenha resultados precisos mais rapidamente e tornando acessível a aceleração de ordem de magnitude para simulações de VOF. Malha deslizante acelerada por GPU para aplicações automotivas Para atender aos padrões de emissões de CO2 enquanto lida com uma infinidade de variantes de veículos, ferramentas de simulação mais rápidas são necessárias para aerodinâmica externa do veículo. O Simcenter STAR-CCM+ 2410 introduz simulações de malha deslizante aceleradas por GPU para lidar com rodas giratórias em GPUs, fornecendo desempenho mais de 30% mais rápido em comparação com métodos baseados em CPU. Essa aceleração é crucial para validar emissões de CO2 e desempenho aerodinâmico em testes de conformidade. A velocidade aprimorada permite que você conclua mais iterações de design em menos tempo. Simulações SPH rápidas em GPUs individuais As simulações de Smoothed-Particle Hydrodynamics (SPH) no Simcenter STAR-CCM+ eram limitadas a cálculos baseados em CPU. No Simcenter STAR-CCM+ 2410 , introduzimos um solucionador SPH nativo de GPU que reduz significativamente a simulação em comparação com soluções de CPU. Isso permite que você execute simulações SPH complexas, como análise de fluxo multifásico, muito mais rápido, mantendo a precisão. A transição perfeita e uma base de código compartilhada entre CPU e GPU garantem resultados consistentes, permitindo simulações SPH rápidas em GPUs únicas e aumentando sua produtividade em simulações de dinâmica de fluidos. Obtenha simulações mais rápidas com aceleração de GPU no Windows Até o momento, o uso de GPUs para execuções de simulação aceleradas com o Simcenter STAR-CCM+ foi limitado a sistemas Linux. Com o Simcenter STAR-CCM+ 2410 , os solucionadores de física nativos de GPU agora estão disponíveis no Windows, trazendo melhorias significativas de desempenho para seu fluxo de trabalho. Agora você pode aproveitar a aceleração de GPU em sua estação de trabalho Windows, obtendo reduções no tempo de simulação em até 24 vezes em comparação com execuções somente de CPU. Esse recurso estende o suporte a vários cenários de física, ao mesmo tempo em que fornece resultados consistentes em sistemas Windows e Linux. A capacidade de desbloquear tais melhorias de velocidade no Windows amplia muito a acessibilidade, permitindo que você resolva problemas de grande escala em plataformas mais comumente usadas. Beneficie-se de simulações de fluxo e energia mais rápidas com o solucionador linear de GPU aprimorado Mesmo com a adoção de GPUs, a necessidade de tecnologias de solucionadores mais rápidas continua sendo crítica para simulações complexas. O novo Simcenter STAR-CCM+ 2410 aborda isso incorporando melhorias algorítmicas no solver linear de GPU, aumentando significativamente o desempenho de simulações de fluxo e energia acopladas. Você experimentará as maiores acelerações em casos em que a maior parte do esforço computacional é focada na resolução de sistemas lineares, como aerodinâmica de turbomáquinas e gerenciamento térmico de componentes automotivos. Esta atualização permite que você conclua simulações exigentes com mais eficiência, liberando recursos valiosos para análises adicionais ou estudos de maior fidelidade. Maior confiança nas simulações sendo corretas e relevantes Adicionar novas peças a simulações complexas como um retrofit corretivo pode interromper os fluxos de trabalho se feito de forma ad-hoc manual não orquestrada. O Simcenter STAR-CCM+ 2410 integra o Teamcenter Active Workspace diretamente, permitindo que você adicione peças e atualize automaticamente as informações de rastreabilidade dentro do ambiente de simulação. Essa integração garante que você esteja sempre usando os dados corretos, promovendo a colaboração entre as equipes e melhorando a precisão dos dados em grandes montagens. Como resultado, você pode obter maior confiança nas simulações sendo corretas e relevantes. Atribuição de propriedades de materiais sem emendas de CAD para CFD Atribuir manualmente propriedades de materiais em simulações em larga escala de montagens complexas é tedioso e propenso a erros. O recurso de atribuição automática de materiais no Simcenter STAR-CCM+ 2410 lê metadados de modelos CAD, os compara a bancos de dados de materiais definidos pelo usuário e propaga as atribuições de materiais para as regiões físicas e limites configurados, simplificando o processo de configuração. Essa automação reduz erros e garante propriedades de materiais consistentes em todos os componentes, aumentando a confiabilidade de suas simulações ao permitir a atribuição perfeita de propriedades de materiais de CAD para CFD. Agende uma reunião com a CAEXPERTS e descubra como as melhorias da nova versão Simcenter STAR-CCM+ 2410 podem transformar seus processos de simulação, aumentando sua produtividade e precisão. 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“Quando eu era jovem, não havia sinais de veículos elétricos ou eletrificados. Os anúncios de carros eram sobre velocidade e potência. Agora, eles são todos sobre alcance e emissões zero”, comenta Steven Dom, Diretor de Soluções para a Indústria Automotiva da Siemens Digital Industries Software. Não, isso não é um convite para excesso de velocidade. Esses anúncios de 1985 ilustram como as exigências dos clientes mudaram ao longo dos anos. À medida que os veículos elétricos (EVs) mudaram a publicidade, eles também mudaram a engenharia. “Uma equipe de engenheiros encarregada de desenvolver um motor de combustão pode escolher comprar ou projetar uma caixa de câmbio”, continua Steven. “Desde que atendam às especificações do veículo, a decisão é deles. Esse tipo de tomada de decisão solo não é possível em EVs, onde a tendência é claramente ir para unidades de acionamento elétrico integradas ou e-drives nas quais a eletrônica de potência, o motor e o sistema de transmissão que compõem o acionamento são empacotados como uma entidade. De uma perspectiva de fabricação, é mais fácil construir uma caixa integrada, mas para acertar esse pacote, deve haver uma conversa contínua entre cada disciplina de engenharia distinta. Para alguns indivíduos e organizações, isso será um desafio enorme.” Embora os acionamentos elétricos sejam mais simples, leves e eficientes do que os motores tradicionais, seu desenvolvimento é tecnologicamente desafiador. Nossa abordagem integrada à engenharia de acionamentos elétricos permite um rápido redesenho e reutilização do fluxo de trabalho conforme os requisitos mudam, ao mesmo tempo em que permanece conectado a uma plataforma PLM. Gerenciando os desafios da engenharia de sistemas de acionamento elétrico Os especialistas da Siemens Steven Dom e Benoit Magneville, gerente de produtos de eletrificação, abordaram todos os aspectos do desenvolvimento de sistemas de acionamento elétrico e como as organizações podem dar suporte às equipes de engenharia e adotar uma colaboração mais estreita. Como Benoit explica: “O objetivo geral é projetar um acionamento elétrico que seja altamente eficiente em uma ampla gama de condições operacionais, mas há muitos requisitos potencialmente conflitantes. Reduzir a distância entre o inversor e o motor, por exemplo, apresenta benefícios em termos de tamanho geral do pacote, peso do cabo e chicote; no entanto, cria novos desafios térmicos e mecânicos, pois o inversor está evoluindo de forma mais contida.” Outros desafios relacionados ao resfriamento térmico incluem um requisito crítico dentro de um pacote de itens produtores de calor. Considerar sistemas de resfriamento separados para cada componente em um e-drive não é a abordagem mais eficiente. Integrar o sistema de resfriamento para todos os componentes simplificará a construção, eliminando uma série de tubos, bombas e trocadores de calor. Ainda assim, também torna a tarefa de engenharia mais complexa. Além disso, a bateria e os passageiros competem por um gerenciamento térmico eficaz, e o resfriamento apropriado precisará ser fornecido. Além disso, há uma dinâmica complexa entre atingir metas operacionais para o e-drive e prever como o ruído e a vibração são percebidos pelas pessoas sentadas na cabine. De uma perspectiva comercial, o conforto do passageiro é essencial para os fabricantes, particularmente para marcas de alto valor. Abordando o projeto de eletrônica de potência, integração de sistemas e confiabilidade O design da topologia é um dos estágios iniciais do desenvolvimento da eletrônica de um acionamento elétrico. Métricas-chave, como eficiência, custo, tolerância e supressão de EMI, devem ser entendidas para definir a melhor topologia. Muito tempo de engenharia pode ser gasto avaliando como a topologia impacta o veículo e, então, otimizando com base nesses resultados. No entanto, o esforço pode ser desperdiçado se as implicações térmicas forem descobertas apenas no final desse processo. Idealmente, o design térmico e a simulação estão totalmente em sincronia com o design e a avaliação da topologia. A escolha da tecnologia de semicondutores também é importante. Ainda assim, as melhores decisões não podem ser tomadas se você não souber como identificar as características de um semicondutor e comparar as opções disponíveis. “A capacidade de entender a temperatura da junção é fundamental porque isso define a confiabilidade”, diz Benoit. “Você não pode confiar apenas nas classificações de desempenho de um fornecedor ou em um conjunto de resultados de testes.” A avaliação de diferentes semicondutores de banda larga (WBG) e sistemas de gerenciamento térmico de inversores permite decisões aceleradas de tecnologia de inversores e inovação em design térmico. Uma exploração completa e precisa do design eletrônico abrangendo PCB (Printed Circuit Board) e design de Busbar requer integração com CAD mecânico e análise eletromagnética, térmica e estrutural. A solução é que o desenvolvimento ocorra dentro de um único ambiente no qual todos os engenheiros tenham acesso fácil a outras áreas disciplinares, e os especialistas possam interagir uns com os outros. Do dimensionamento inicial do motor elétrico até a validação do desempenho Um requisito fundamental é que a vida útil de um motor seja confiavelmente maior do que a garantia do veículo e a vida útil do veículo. O design térmico é uma das principais maneiras de melhorar a vida útil e o desempenho. “Como de costume, o sucesso começa com a fase de design”, observa Benoit. “Os requisitos do motor elétrico são cascateados a partir das metas de desempenho do EV. A melhor maneira de obter dimensionamento e configuração de motor rápidos e precisos é avaliar rapidamente vários tipos de design e topologias em relação à eficiência eletromagnética, desempenho térmico e vibro acústico ainda na fase de arquitetura.” O vídeo abaixo demonstra um fluxo de trabalho da máquina de fluxo axial, realizado no Simcenter E-Machine Design . Fluxo de trabalho da máquina de fluxo axial O portfólio Simcenter conecta todas essas áreas, permitindo uma avaliação de como o dimensionamento e o design do motor impactam todo o veículo. Nos estágios iniciais, quando o design existe apenas como um conjunto de requisitos operacionais, o Simcenter oferece uma extensa biblioteca de modelos de motor e mais de 200 materiais. Isso abre a possibilidade de identificar uma arquitetura de motor completamente nova que atenderá às metas e gerará o melhor sistema de resfriamento térmico. Qualquer modelo virtual pode ser testado e validado simplesmente exportando-o para o Simcenter Amesim . Maximizando a eficiência da transmissão de acionamento elétrico Do ponto de vista operacional, o desafio é maximizar a eficiência do sistema de transmissão, minimizando o peso e combinando-o com o restante da transmissão dentro dos limites de embalagem. É essencial avaliar as tensões de contato da engrenagem, as forças de rolamento e a flexibilidade do eixo para que o ruído e a vibração da engrenagem rotativa na caixa de engrenagens possam ser previstos com precisão. Novamente, isso significa projetar em relação a vários atributos, incluindo durabilidade e suprimento de óleo para lubrificação. Os fabricantes querem criar veículos mais leves e podem considerar o uso de novos materiais, mas eles trazem desafios específicos porque nem sempre são totalmente comprovados. Outro fator é o orçamento. O custo de prototipar uma única engrenagem pode chegar a US$ 200.000. Portanto, o desempenho precisa ser avaliado minuciosamente, e qualquer falha ou fraqueza prontamente abordada antes que um investimento de capital seja feito. Quer otimizar o desenvolvimento de sistemas de acionamento elétrico e maximizar a eficiência de seus projetos? 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Simcenter E-Machine Design e Simcenter Amesim trabalhando juntos para melhorar o design do motor elétrico A sequência típica de projeto de motor elétrico envolve muitas iterações, especialmente durante os estágios iniciais do projeto. Identificar os pontos de carga mais importantes para um determinado problema de projeto é necessário, mas complexo. O lançamento do software Simcenter Motorsolve em 2020 adicionou um novo conjunto de experimentos que aproveitou os ciclos de trabalho definidos pelo usuário. Esse recurso foi aprimorado no substituto do Simcenter Motorsolve , o software Simcenter E-Machine Design . Com a troca dos requisitos de desempenho da máquina do Simcenter Amesim , o Simcenter E-Machine Design pode usar o comportamento realista do veículo para avançar no processo de projeto. As perdas e os cinco pontos de carga mais importantes são calculados e transferidos entre os softwares. Fluxo de trabalho de ponto de carga entre Simcenter Amesim e Simcenter E-Machine Design Esta tecnologia inclui vários ciclos de condução de veículos elétricos padrão para o setor automotivo. Para ativar esse recurso, basta o usuário definir os detalhes desejados do torque do veículo e da velocidade do rotor. Análise de modulação por largura de pulso com tensões arbitrárias Calcular o desempenho da máquina com base em tensões medidas ou arbitrárias usando a tradicional análise de elementos finitos (FEA) pode ser demorado e impraticável devido à frequência de comutação do sinal. No Simcenter E-Machine Design , os experimentos de análise de modulação por largura de pulso (PWM) utilizam análise analítica juntamente com FEA para determinar o desempenho preciso em tempo hábil. Uma opção adicional de atribuir tensões arbitrárias definidas pelo usuário aos enrolamentos de fase agora faz parte da capacidade de análise PWM. Portanto, gêmeos digitais ou calibrações de modelos podem ser baseados em medições importadas diretamente de dinamômetros ou outras fontes. Perfil de tensão arbitrário específico do usuário Projeto de motor elétrico Halbach Array no Simcenter E-Machine Design Modelo de matriz Halbach no Simcenter E-Machine Design Os modelos de rotor suportam a criação de padrões de matriz Halbach com segmentos magnéticos pares e ímpares por polo. Também inclui a capacidade de aplicar segmentos distribuídos de forma desigual com direções de magnetização definidas pelo usuário. Como um arranjo Halbach gera os polos em um volume desejado (o entreferro), há um benefício secundário no design do rotor. Há cancelamento de fluxo no volume onde o núcleo estaria e, portanto, nenhum ferro ou aço traseiro é necessário; em vez disso, um núcleo leve não magnético pode ser usado, reduzindo significativamente a massa do rotor. “…os motores elétricos baseados na matriz Halbach oferecem benefícios mensuráveis ​​em relação aos projetos convencionais, incluindo alta densidade de potência e alta eficiência. Um dos facilitadores desses benefícios é que um motor de conjunto Halbach não requer laminações de rotor ou ferro traseiro, portanto, o motor é essencialmente sem ferro. Isso reduz significativamente as perdas por correntes parasitas e as perdas por histerese… “ Trecho de “ O que é uma matriz Halbach e como ela é usada em motores elétricos? ” por Danielle Collins destaca os benefícios dos projetos de motores elétricos Halbach. Torque máximo e controle de enfraquecimento de fluxo O desempenho do motor é altamente dependente da estratégia de controle. Esta ligação entre o motor e a eletrônica impacta parâmetros de desempenho como eficiência, perda e potência de saída da máquina. O Simcenter E-Machine Design continua a apoiar essas duas principais estratégias de controle. Torque máximo por amperes Enfraquecimento de fluxo com base em pontos de carga ideais Você pode ter certeza de que seus dados experimentais replicam com mais precisão as condições físicas usando essas estratégias de controle. Mapa de eficiência baseado em MTPA e enfraquecimento de fluxo A figura acima mostra o experimento do mapa de eficiência para uma máquina elétrica onde o recém adicionado ciclo de acionamento MTPA e a estratégia de controle de enfraquecimento de fluxo são combinados. O Simcenter E-Machine Design impacta o processo de projeto de máquinas elétricas. Melhore significativamente seus esforços incluindo comportamento realista do veículo e estratégias de controle em seus resultados experimentais. Saiba mais sobre os fluxos de trabalho do Simcenter E-Machine Design e do Simcenter Amesim neste vídeo: Quer saber como o Simcenter E-Machine Design e o Simcenter Amesim podem transformar o design do seu motor elétrico? Agende uma reunião com a CAEXPERTS e descubra como nossas soluções integradas podem otimizar suas análises, economizar tempo e melhorar a eficiência dos seus projetos. Não perca essa oportunidade de levar seu desenvolvimento de motores elétricos para o próximo nível! Cel.: +55 (48) 98814-4798 E-mail: contato@caexperts.com.br

Equipe competiu na categoria de protótipo de bateria elétrica A E3 UFSC  (Equipe UFSC de Eficiência Energética) estabeleceu um novo recorde latino-americano na Shell Eco-marathon Brasil 2024 , atingindo 381 km/kWh  com seu protótipo de bateria elétrica. Esse resultado foi alcançado em colaboração com a CAEXPERTS e a   Siemens   Digital Industries Software   que desempenha um papel fundamental no sucesso de equipes como a E3 UFSC , oferecendo uma gama completa de softwares voltados para design, simulação e análise. A CAEXPERTS   forneceu suporte e treinamento, e junto a Siemens permitiu que a equipe E3 UFSC acessasse ferramentas como o NX , Simcenter STAR-CCM+ , Simcenter 3D , e Solid Edge , que são essenciais para otimizar o desempenho do protótipo ultra eficiente desenvolvido pela equipe.   A E3 UFSC  foi fundada em 2009  com a missão de desenvolver protótipos de veículos ultra eficientes, focados em soluções sustentáveis. A equipe é composta por 28 membros de diversos cursos da Universidade Federal de Santa Catarina , abrangendo áreas como engenharia mecânica, engenharia elétrica, engenharia de controle e automação, além de disciplinas como farmácia e geografia, refletindo a natureza interdisciplinar e colaborativa do grupo. Além disso, o time obteve resultados notáveis em competições anteriores, como o 1º lugar  na Shell Eco-marathon Brasil 2017  (categoria gasolina), com um recorde de 525,7 km/L  e 1º lugar no desafio Decarbonasing the Home em 2021 .   Com participação ativa na Shell Eco-marathon , a equipe se dedica à construção de veículos projetados para maximizar a eficiência energética, estabelecendo novos padrões na competição. Os protótipos da E3 UFSC têm como objetivo principal minimizar o consumo de energia, demonstrando que é possível unir desempenho e sustentabilidade em soluções inovadoras. Fonte: https://www.instagram.com/reel/C_lq0fCpfVz/?igsh=MWhycTlsNXYyN3A3OQ==   Com os olhos voltados para o futuro, a equipe planeja participar da Shell Eco-marathon Américas  e desenvolver novos projetos, com destaque para a construção de um veículo urbano ultra eficiente. A inovação em eficiência energética e sustentabilidade continua sendo o foco principal da E3 UFSC , que busca superar seus próprios limites a cada nova competição. A Parceria SIEMENS, CAEXPERTS e E3 UFSC A CAEXPERTS   não apenas forneceu os softwares, mas também ofereceu treinamentos técnicos detalhados e suporte contínuo. Isso incluiu auxílio em simulações complexas e a oferta de conhecimento estratégico para otimizar os resultados. Com a expertise da CAEXPERTS , a E3 UFSC conseguiu integrar as simulações de forma fluida em seu processo de design, criando modelos preditivos  para entender como as peças se comportariam nas condições da competição​. A equipe está em constante estado de evolução e aprimoramento, buscando sempre inovar em diferentes áreas do projeto. As simulações são parte crucial dessa jornada, permitindo que a E3 UFSC otimize seus designs com base em dados precisos e preveja o desempenho do veículo em diversas situações, o que contribuiu diretamente para a conquista do recorde​. Protótipo Emerald Graças a essa colaboração entre CAEXPERTS e Siemens , a E3 UFSC não só consegue realizar simulações e testes mais rápidos e precisos, mas também aprimorar continuamente seus designs, garantindo que o protótipo esteja sempre otimizado para as condições extremas da competição.​ Fonte: https://www.youtube.com/live/PXA5gRzkdhQ?t=2007s A Competição Shell Eco-marathon   A Shell Eco-marathon  é uma competição global que desafia estudantes universitários a projetar, construir e operar veículos com a maior eficiência energética possível. O objetivo é simples, mas desafiador: criar um carro que percorra a maior distância possível utilizando a menor quantidade de energia. Isso inclui o uso de combustíveis convencionais como gasolina, mas também fontes alternativas como baterias elétricas e hidrogênio.   A competição teve origem em 1939 nos laboratórios da Shell nos Estados Unidos, começando como uma aposta entre cientistas sobre quem conseguiria obter maior eficiência de combustível em seus experimentos. No entanto, a forma moderna da competição foi oficialmente criada em 1985, na França, e desde então tem se expandido para várias regiões do mundo, incluindo Europa, Américas e Ásia.   Existem duas categorias principais:   Protótipo : Veículos ultraleves, com design focado exclusivamente em maximizar a eficiência energética, reduzindo atrito e peso ao extremo. Conceito Urbano : Carros projetados para se parecerem mais com veículos de rua, mas com tecnologias sustentáveis e foco em eficiência.   A competição acontece anualmente e envolve rigorosas fases de inspeção técnica, onde os carros são avaliados em termos de segurança, design e conformidade com as regras. Só depois de aprovados os veículos podem ser testados na pista. A competição não é baseada em velocidade, mas em eficiência energética, com as equipes buscando cobrir o máximo de distância com a menor quantidade de combustível ou energia. Atualmente, a E3 UFSC compete apenas na categoria de Protótipo de Bateria Elétrica, onde já alcançou resultados notáveis. No entanto, a equipe tem planos de expandir para a categoria Conceito Urbano  no futuro, desenvolvendo um veículo ultra eficiente para essa classe.   Conquista da E3 UFSC na Shell Eco-marathon 2024   A E3 UFSC  alcançou um marco impressionante na Shell Eco-marathon Brasil 2024 , estabelecendo um novo recorde sul-americano  de eficiência energética. Competindo na categoria de Protótipo de Bateria Elétrica , a equipe atingiu a marca de 381 km/kWh , o que representa um feito notável em termos de eficiência. Para se ter uma ideia, essa distância é equivalente a percorrer mais de 3.000 km com apenas um litro de gasolina , consolidando o desempenho técnico de excelência da equipe.   Essa conquista foi o resultado de um trabalho árduo e inovador por parte da equipe, que modificou cerca de 80% do veículo  em relação às versões anteriores. Entre as principais mudanças estão:   A implementação de um novo sistema de transmissão , permitindo uma maior conservação de energia durante a operação do veículo. O desenvolvimento de rodas em fibra de carbono , projetadas e fabricadas pelos próprios membros da equipe, o que reduziu drasticamente o peso do veículo e melhorou sua aerodinâmica. Um novo sistema de acionamento e controlador , que foi fundamental para otimizar o uso da energia elétrica durante o percurso. Mudanças no monocoque  melhorando a aerodinâmica e reduzido peso , otimizado em CFD. Essas inovações foram testadas e otimizadas com o uso de ferramentas de simulação da Siemens , que permitiram à equipe realizar análises detalhadas de diferentes cenários e aperfeiçoar o design do protótipo para maximizar sua eficiência. O NX é amplamente utilizado para a modelagem CAD, permitindo que a equipe explore diferentes geometrias e ajuste o design do veículo para maximizar a eficiência aerodinâmica e estrutural. Já o Simcenter STAR-CCM+  possibilita simulações de dinâmica de fluidos computacional (CFD) , que são essenciais para o desenvolvimento da aerodinâmica e controle térmico do veículo. Essas ferramentas não só aceleram o ciclo de desenvolvimento, mas também permitem análises de alta fidelidade que seriam impossíveis sem o uso de simulações preditivas. O Futuro   A parceria entre a E3 UFSC e a CAEXPERTS   se mostra cada vez mais promissora, com a perspectiva de crescimento contínuo e desenvolvimento de novos projetos. Com o apoio constante da CAEXPERTS , a equipe da E3 está em um estado de melhoria contínua, sempre buscando maneiras de inovar no design e na eficiência de seus protótipos. Além disso, a E3 planeja expandir suas operações, especialmente com o desenvolvimento de um veículo para a categoria Urbano  da Shell Eco-marathon. Protótipo Urbano Sapphire A parceria com a E3 UFSC reflete essa dedicação à inovação contínua  e ao desenvolvimento de jovens engenheiros . Ao apoiar a equipe com as ferramentas mais avançadas de simulação e design, a Siemens e a CAEXPERTS   estão capacitando os futuros profissionais para resolverem os desafios da engenharia com agilidade e precisão. Esse compromisso não se limita apenas ao apoio técnico, mas também se estende à transferência de conhecimento e à preparação dos estudantes para o mercado de trabalho, como já visto em outras parcerias de sucesso com equipes de Formula Student e outras competições acadêmicas. WhatsApp: +55 (48) 988144798 E-mail: contato@caexperts.com.br

Caracterização e Otimização de Fluxos em Biorreatores O projeto de biorreatores apresenta desafios que vão muito além dos reatores convencionais devido a utilização de células e microrganismos vivos. A caracterização e otimização das correntes e fluxos nesses equipamentos, bem como o adequado controle de velocidade dos escoamentos, concentrações e temperatura, por exemplo, são pontos essenciais que requerem bastante atenção dos engenheiros e operadores de biorreatores. Os microrganismos (células animais, vegetais, bactérias, fungos e vírus), frequentemente utilizados para a produção de compostos farmacêuticos e cosméticos modernos, são particularmente sensíveis a estresses químicos e físicos. A homogeneidade da mistura, ajustada pela rotação do impelidor, é importante para evitar estresse químico, enquanto o estresse físico pode ser controlado equilibrando a agitação e evitando tensões de cisalhamento que prejudicam os organismos. Assim, os biorreatores e os fluxos de fluido dentro do tanque devem ser bem caracterizados. Se os principais parâmetros de engenharia, como consumo de energia, tempo de mistura e coeficiente de transferência de massa (oxigênio), forem bem conhecidos, é possível otimizar o crescimento e a produtividade dos organismos, mantendo a alta qualidade do produto. Além disso, experimentos de tentativa e erro, que demandam tempo e custo, podem ser reduzidos, o que é especialmente importante se a disponibilidade do material biológico for limitada, como é o caso de tecidos primários ou células-tronco. Desafios na Escala Industrial Entender e modelar corretamente as complexas interações entre fenômenos biológicos e hidrodinâmicos é essencial em bioprocessos. Ao realizar o scale-up de um biorreator, passando de escala laboratorial para industrial, é comum observar uma queda na produtividade. Isso geralmente se deve à diminuição da eficiência de mistura à medida que o tamanho do reator aumenta. Com o aumento do volume, surgem gradientes intensos de substrato, oxigênio dissolvido e pH, que podem alterar as respostas biológicas, tanto em termos de fisiologia quanto de metabolismo, em comparação com as culturas em pequena escala. Outro desafio importante são as forças de cisalhamento em biorreatores de tanque agitado – volumes maiores implicam em maiores velocidades de agitação para que a mistura fique homogênea - que podem prejudicar a fixação das células a microtransportadores, causando colisões e danos às células. Portanto, é necessário prever o comportamento hidrodinâmico em biorreatores de diferentes tamanhos e sua interação com as reações biológicas para garantir o sucesso do scale-up e a eficiência da mistura. O uso da Dinâmica de Fluidos Computacional (CFD) permite compreender e ajustar esses fenômenos, tornando o escalonamento mais eficiente e minimizando problemas, otimizando o desempenho dos biorreatores industriais. Uso da Dinâmica de Fluidos Computacional (CFD) em projetos de Biorreatores A Dinâmica de Fluidos Computacional (CFD) pode fornecer modelagem detalhada sobre hidrodinâmica e mistura para dimensionar adequadamente tanto o processo quanto o equipamento. Neste cenário, o Simcenter STAR-CCM+  oferece soluções completas, permitindo simular não apenas a dinâmica dos fluidos, mas também as reações químicas e a transferência de calor, utilizando acoplamento multifísico. Isso torna possível modelar de forma mais precisa a dinâmica física e química dos biorreatores, abordando os desafios da mistura e do desempenho de forma otimizada. Nos próximos tópicos, exploraremos estudos de caso que aplicam o CFD em biorreatores utilizando o STAR-CCM+ , demonstrando como essa tecnologia pode prever e otimizar variáveis-chave, como a eficiência da mistura e o acúmulo de líquido. Transferência de Massa em Fluxos Gás-Líquido A transferência de massa em fluxos gás-líquido é um fenômeno comum na indústria química e de bioprocessos. Nesse caso, considera-se o ar sendo disperso na água, através do qual o oxigênio se dissolve na água. Este é um processo muito importante para aplicações em biorreatores , desempenhando um papel na manutenção de condições ideais para processos biológicos. Para modelar esse processo, utilizou-se a abordagem multifásica euleriana, juntamente com um modelo de balanço populacional para capturar a distribuição do tamanho das bolhas. As fases líquida e gasosa foram tratadas como multicomponentes para explicar a dissolução de oxigênio, com a turbulência modelada pelo modelo K-E e o fluxo da fase dispersa pelo modelo de Issa. A interação entre fases foi descrita por modelos de arrasto e dispersão turbulenta, enquanto a Lei de Henry foi usada para calcular a transferência de massa. Os resultados mostraram que o "Hold up" de gás, ou seja, a relação entre o volume de gás e o volume do tanque, é uma métrica chave para a interação entre as fases. Um maior "Hold up" aumenta a área interfacial e o transporte de massa. A fração de oxigênio dissolvido convergiu para o valor de saturação (~8,24 mg/L a 25°C), e a simulação mostrou maior concentração de gás ao redor do eixo do impulsor devido à ação centrífuga, com menos gás nas áreas periféricas. Esses resultados destacam a eficiência da modelagem e sua importância interação gás-líquido para otimizar processos industriais de transferência de massa.   Otimização de Design no Centro de Processo de Inovação No estudo de caso realizado pelo Centro de Processo de Inovação , foi adotada uma abordagem de exploração de design para identificar soluções que proporcionassem melhorias significativas de desempenho antes da construção de protótipos físicos. Esse método permitiu uma análise mais precisa e eficiente das opções de design, economizando recursos e tempo. Entre as melhorias alcançadas, destaca-se um aumento de 40%  no desempenho da mistura dentro do sistema, o que resultou em uma redução significativa dos custos e do tempo necessário para o desenvolvimento. Além disso, o fornecimento de oxigênio no processo foi otimizado, alcançando um incremento geral de até 17%,  o que contribuiu para o aprimoramento da eficiência do reator. O processo de otimização envolveu a avaliação de um campo complexo de parâmetros para maximizar o desempenho do reator. Isso foi feito construindo uma cadeia interligada de física, que analisou a velocidade, a transferência de massa e as espécies presentes no sistema para uma variedade de parâmetros. Isso reduziu significativamente as opções de teste, focando nas alternativas com maior chance de sucesso. O critério com maior impacto identificado foi a taxa de transferência de oxigênio, essencial para o desempenho ideal do sistema. Como destacou o engenheiro Alex Smith: “Em vez de testar 25 opções, podemos focar nas que têm maior chance de sucesso, economizando tempo e custo.” Essa abordagem resultou em um processo de design mais rápido e eficiente. Melhoria da Eficiência de Biorreatores na Universidade de Los Andes A Universidade de Los Andes realizou um estudo de caso com o objetivo de melhorar a eficiência dos biorreatores em sua estação de tratamento de águas residuais. Para alcançar essa meta, foi utilizado o método de simulação CFD no projeto de vasos de mistura de biorreatores, buscando otimizar o desempenho do processo. A análise focou em aprimorar a eficiência da mistura no reator e reduzir o consumo de energia. O desafio foi realizar a análise CFD com base em pontos de injeção, projetando diferentes configurações e adicionando defletores para melhorar a homogeneidade da mistura. Os resultados da simulação evidenciaram um consumo desnecessário de energia no reator atual, destacando a necessidade de ajustes no sistema. Diversas configurações de agitação por jato e a inclusão de defletores foram testadas para explorar o espaço de design e identificar a solução mais eficiente. O projeto final conseguiu equilibrar a mistura suficiente, o tempo de residência adequado e a redução de curtos-circuitos no processo. Além disso, a melhor solução foi identificada utilizando o modelo virtual, permitindo uma significativa redução de custos operacionais. O impacto do projeto foi notável. De acordo com Jorge Lopez, da Universidade de Los Andes, “é possível obter uma mistura homogênea em um sistema MBR anaeróbico sem a necessidade de incluir um agitador mecânico.” O estudo demonstrou uma redução de 50% no consumo de energia , reforçando a eficácia do uso de simulação CFD para otimizar processos industriais e reduzir custos energéticos. Em conclusão, o uso de técnicas e softwares avançados em CFD com STAR-CCM+ tem se mostrado fundamental para a caracterização e otimização de fluxos em biorreatores. Através da modelagem detalhada, é possível melhorar a eficiência de mistura, minimizar estresses sobre os organismos, otimizar a transferência de massa e reduzir o consumo de energia. Estudos de caso demonstram que a simulação CFD permite identificar soluções eficazes para desafios de design e escalonamento, resultando em processos mais eficientes e produtivos, economizando tempo e recursos. Interessado em melhorar o desempenho dos seus biorreatores e otimizar processos industriais? Agende uma reunião com a CAEXPERTS e descubra como nossas soluções avançadas de Dinâmica de Fluidos Computacional (CFD) usando o Simcenter STAR-CCM+ podem auxiliar na caracterização e otimização de fluxos, economizando tempo e recursos no desenvolvimento de seu projeto. WhatsApp: +55 (48) 988144798 E-mail: contato@caexperts.com.br Referências DELAFOSSE, Angélique et al. CFD-based compartment model for description of mixing in bioreactors.  Chemical Engineering Science , v. 106, p. 76-85, 2014. WERNER, Sören et al. Computational fluid dynamics as a modern tool for engineering characterization of bioreactors.  Pharmaceutical Bioprocessing , v. 2, n. 1, p. 85-99, 2014.

Ignorar o profundo impacto do forte acoplamento bidirecional na interação fluido-estrutura (FSI) entre as válvulas cardíacas protéticas e o sangue durante o processo de design resultará em projetos de válvulas abaixo do ideal e pode, em última análise, levar à insuficiência cardíaca. Felizmente, o Simcenter STAR-CCM+ oferece todas as ferramentas necessárias para projetar a máxima longevidade e segurança de qualquer tipo de válvula. 35 milhões de batidas por ano Seu coração bate incansavelmente aproximadamente 100.000 vezes por dia, totalizando impressionantes 35 milhões de batimentos em um ano. A cada batimento, suas válvulas cardíacas abrem e fecham diligentemente, facilitando a tarefa vital de bombear sangue através de suas artérias. Servindo como entradas ou saídas unidirecionais do músculo cardíaco para o ventrículo, essas válvulas impedem o fluxo reverso do sangue. Mas e se um dia houver uma falha nesse mecanismo? Infelizmente, às vezes, mesmo independentemente de quanto alguém cuida, a realidade para alguns é que seu coração pode, um dia, simplesmente não estar mais funcionando como deveria: a válvula aórtica tem dois modos básicos de falha chamados Estenose e Insuficiência. Estenose descreve o estreitamento do orifício da válvula devido à excursão reduzida do folheto e à abertura da válvula, restringindo o fluxo de sangue na direção do fluxo. Insuficiência descreve a incapacidade da válvula de fechar rápido o suficiente, criando vazamento de sangue contra a direção do fluxo. Ambos os modos de falha aumentarão amplamente a carga de trabalho no coração e, finalmente, levarão à insuficiência cardíaca. A válvula cardíaca trifolhetada E assim, infelizmente, algumas pessoas enfrentam problemas com suas válvulas naturais, levando à necessidade de substituí-las por próteses. Considerando a extraordinária carga de trabalho do coração de mais de 35 milhões de ciclos anualmente, o design cuidadoso e preciso dessas válvulas cardíacas protéticas de trifolheto não é apenas importante, mas crítico. É por isso que hoje demonstrarei como as simulações de interação fluido-estrutura (FSI) podem auxiliar engenheiros no projeto de válvulas cardíacas protéticas (PHV) mais seguras e duradouras e orientá-lo sobre os efeitos que uma abordagem multifísica terá no aprimoramento da precisão e confiabilidade das simulações de válvulas cardíacas, comparando-as a uma única abordagem física. Modelar aplicações de interação fluido-estrutura (FSI) fortemente acopladas bidirecionais, onde um fluido denso interage com uma estrutura flexível e vice-versa, é um dos desafios mais intrincados no reino da multifísica. Para prever a interação dinâmica entre fluido e estrutura, os engenheiros precisam de capacidades de simulação sofisticadas e dedicadas. E embora modelar o FSI em uma válvula cardíaca seja um desafio de engenharia altamente complexo, ele tem o potencial de transformar o cotidiano de muitas pessoas, para melhor. Por que a FSI? Apesar da natureza altamente não linear de abertura e fechamento de uma PHV, onde a membrana fina do folheto experimenta uma instabilidade de snap-through transitando entre as posições aberta e fechada com rigidez virtualmente zero, ele capturou esses movimentos com sucesso. Em sua configuração, a abertura e o fechamento da válvula eram conduzidos por uma condição de limite de pressão na superfície do folheto, imitando a pressão sanguínea. A curva de pressão dependente do tempo foi derivada de dados experimentais sobre a pressão diferencial entre a entrada e a saída da válvula. Embora esta seja uma simulação dinâmica notável, ela não é realmente nova e poderia ter sido feita com outras ferramentas de simulação também. E, mais importante, um efeito significativo foi ignorado aqui – os folhetos da válvula não operam isoladamente; cada movimento minúsculo de um folheto afeta o sangue ao redor, criando flutuações na pressão, modificando padrões de fluxo ou até mesmo induzindo turbulência. Simultaneamente, o movimento do fluido e a pressão exercida na superfície do folheto induzem ou amortecem deformações e acelerações do folheto. Devido à alta densidade do sangue, a razão entre a massa do folheto e a massa do fluido deslocada pelo folheto é quase um. Junto com a rigidez muito baixa do folheto, isso indica um forte acoplamento bidirecional entre fluido e sólido. Desconsiderar essas fortes interações fluido-estrutura levará a previsões imprecisas da dinâmica da válvula. O vídeo abaixo fornece uma comparação visual da dinâmica do folheto com e sem considerar os efeitos FSI, por exemplo, o efeito de amortecimento do sangue no folheto e a aceleração do sangue através do deslocamento do folheto. Como você pode ver, desconsiderar o FSI bidirecional leva a uma superprevisão da velocidade de abertura e fechamento da válvula, o que em troca pode levar a um design de folheto que não abre e fecha rápido o suficiente ao interagir com o sangue ao redor. Como mencionado anteriormente, isso causará estenose e insuficiência e aumentará a carga de trabalho no coração com insuficiência cardíaca como um resultado potencial. A próxima animação mostra a diferença no formato e tamanho do orifício durante a abertura da válvula entre uma simulação sem FSI e com efeitos FSI incluídos. É evidente que o acoplamento entre o sangue e a estrutura do folheto não tem apenas um efeito na velocidade em que a válvula abre, mas também no formato do orifício uma vez que a válvula é aberta. Isso mostra que somente uma simulação correta de todos os efeitos FSI acoplados bidirecionais permitirá projetar um formato e espessura de folheto ideais com máxima eficiência e longevidade e, portanto, segurança para o paciente. O desafio de modelar um forte acoplamento bidirecional em FSI Modelar uma forte interação fluido-estrutura acoplada bidirecional (FSI) apresenta desafios inerentes devido à física e dinâmica distintas de fluidos e sólidos, cada um governado por diferentes equações e métodos de discretização contínua. No contexto de uma válvula cardíaca protética (PHV), onde o fluido adere às equações de Navier-Stokes incompressíveis e o sólido segue uma lei de material hiperelástico, acoplar essas equações se torna um esforço complexo, particularmente na interface fluido-estrutura. Duas condições físicas fundamentais devem ser satisfeitas nessa interface. A condição cinemática dita velocidades idênticas para fluido e sólido, essencialmente impedindo que o fluido se desprenda do sólido ou o penetre e garantindo seu movimento coesivo. A condição dinâmica equilibra pressões e forças nos lados fluido e sólido da interface e dita um equilíbrio de forças. No caso de uma aplicação FSI forte acoplada bidirecional, como a válvula protética de três folhetos, os folhetos finos deslocam uma massa substancial de sangue e encontram grandes variações de pressão, levando a grandes deformações e acelerações, tornando inerentemente desafiador satisfazer as duas condições físicas. Enfrente os problemas mais difíceis de FSI com o Simcenter STAR-CCM+ O Simcenter STAR-CCM+ aborda esses desafios introduzindo o novo Método de Estabilização Dinâmica FSI e o esquema de integração de Diferenciação Reversa de 2ª Ordem para sólidos. Essas melhorias melhoram significativamente a convergência e a estabilidade em simulações de tais sistemas complexos e garantem consistência cinemática completa em toda a interface FSI para integração de tempo de primeira e segunda ordem. Além disso, satisfazer a conservação geométrica é crucial, exigindo que as malhas fluidas e sólidas se movam sincronizadamente nas interfaces. O Simcenter STAR-CCM+ se destaca nesse aspecto por meio do uso efetivo de morphing de malha, malhas overset e re-meshing dinâmico, garantindo o movimento harmonizado das malhas mesmo neste caso, onde as grandes deformações de folhetos levam a mudanças drásticas no domínio do fluido. Modelagem mais precisa, estável e confiável de FSI fortemente acoplado bidirecional Em essência, esses avanços no Simcenter STAR-CCM+ pavimentam o caminho para uma modelagem mais precisa, estável e confiável de FSI forte acoplado bidirecional, particularmente em aplicações complexas como válvulas cardíacas protéticas. Não há muitos casos em que o CFD pode ser literalmente chamado de transformador de vida. Desta vez, pode ser justo dizer isso. Isenção de responsabilidade Nenhum coração foi partido durante a produção deste post. 😊 Quer saber mais sobre o Simcenter STAR-CCM+ e como ele pode transformar sua simulação computacional? Agende uma reunião com a CAEXPERTS para descobrir como nossas soluções podem otimizar seus projetos de engenharia! WhatsApp: +55 (48) 988144798 E-mail: contato@caexperts.com.br

Por que o Simcenter Nastran é usado para modelar fuselagens As estruturas da fuselagem devem passar por um rigoroso processo de avaliação para se tornarem certificadas para voo. O software de elementos finitos é uma ferramenta crítica usada no processo, pois permite a simulação da fuselagem para prever estresse e deflexões para muitas condições de voo. Métodos de elementos finitos lineares são mais tipicamente empregados por causa de sua eficiência de computação para um grande número de casos de carga. Sob comportamento linear, estruturas têm a mesma rigidez independente de como são carregadas. Esta é uma suposição geralmente válida, no entanto, em fuselagens com revestimento fina, a suposição de comportamento linear pode não ser válida. Quando a carga na fuselagem muda A estrutura da fuselagem não apenas fornece a superfície de sustentação, mas também complementa a capacidade de carga das longarinas, nervuras e reforços. A fuselagem carrega principalmente cargas de membrana e cisalhamento. Quando a fuselagem está em uma condição de carga de tensão, ela pode carregar cargas de membrana e cisalhamento. Mas se em compressão, dependendo da estrutura, ela pode encurvar localmente. Em tais casos, ela não pode mais carregar cargas de membrana, mas ainda pode carregar cargas de cisalhamento. Métodos de modelagem existentes No passado, analistas de fuselagem modelavam esse comportamento usando técnicas manuais. Eles começam com um modelo base que usa elementos de shell padrão para modelar a fuselagem. No Simcenter Nastran , elementos de shell são modelados com elementos CQUAD4 com a propriedade física PSHELL. Este tipo de elemento tem rigidez de membrana e de cisalhamento. Em seguida, os analistas realizam uma análise de cargas para localizar áreas onde os elementos de casca estão em compressão. Nas áreas onde o nível de compressão é significativo o suficiente, o analista criaria um novo modelo substituindo os elementos de casca comprimidos por elementos que carregam apenas uma carga de cisalhamento. No Simcenter Nastran , este é o elemento CSHEAR com a propriedade PSHEAR. Como pode ser imaginado, esse é um esforço tedioso e requer a criação de vários modelos correspondentes a várias condições de carga. Além disso, torna-se difícil gerenciar os modelos, o que torna a certificação mais desafiadora. O novo método de modelagem Um aprimoramento recente foi feito no Simcenter Nastran Multistep Nonlinear (SOL 401) para simplificar o fluxo de trabalho para este caso de uso. Uma nova formulação de elemento foi adicionada, alterando as características de rigidez do elemento de casca com base em se ele está em tensão ou compressão. Assim, apenas um modelo é necessário para todas as várias condições de carga. No novo fluxo de trabalho, os usuários usam novamente um modelo base com elementos de casca. Mas os elementos de casca fazem referência a um novo tipo de propriedade física chamado painel de casca/cisalhamento usando a propriedade física PSHLPNL. O novo tipo de propriedade tem definições para propriedades de rigidez de membrana e de cisalhamento. Essa nova formulação é às vezes chamada de elemento quad somente de tensão porque não carrega cargas compressivas. Como funciona a nova solução O Simcenter Nastran Multistep Nonlinear (SOL 401) , como o nome indica, é um solver não linear e itera na rigidez até que as forças residuais sejam eliminadas. Inicialmente, a solução começa com os elementos do painel de casca/cisalhamento com comportamento de rigidez de casca. Durante o processo de iteração, o solucionador verificará as cargas internas nos elementos do painel de casca/cisalhamento e aqueles que têm compressão são convertidos para a formulação de cisalhamento puro. Soluções convergentes são tipicamente alcançadas dentro de algumas iterações, então os tempos de solução não demoram muito mais do que uma solução linear. Além disso, os usuários podem resolver muitas condições de carga em apenas uma solução. A configuração Os usuários têm várias configurações a considerar ao definir as propriedades do elemento shell/shear panel. As propriedades para o comportamento shell e shear são as mesmas dos elementos shell e shear padrão. Enquanto as novas configurações controlam a conversão de shell para shear. Há duas configurações principais a esse respeito: Direção de estresse para conversão Nível de estresse para conversão Para o painel de casca/cisalhamento, o usuário precisa definir a direção da tensão que será usada para determinar se o elemento está em tração ou compressão. As opções incluem a direção X ou Y do elemento, a direção X ou Y do material ou a direção da tensão principal mínima. O software calculará a tensão normal nessa direção definida e será então comparado ao nível de tensão de conversão definido pelo usuário. O nível de conversão padrão é 0.0, mas geralmente é aconselhável usar um pequeno nível de tensão negativo. Figura 1: Exemplo de modelo de asa A Figura 1 mostra um exemplo de estrutura de asa que está usando os novos elementos de painel de casco/cisalhamento mostrados como elementos azuis mais escuros. A espessura da fuselagem nessas áreas varia de 1,2 mm a 2,0 mm. A direção do estresse alinhada com a orientação da longarina é usada para o componente de estresse para determinar o comportamento de conversão. Uma coordenada de material foi aplicada a esses elementos para definir a direção desejada. Figura 2: Sistema de coordenadas de materiais para avaliação de tensões, usado na conversão de rigidez A Figura 2 mostra o sistema de coordenadas de material atribuído aos elementos do painel de casca/cisalhamento. As setas estão mostrando a direção X do sistema de coordenadas de material, que é a direção escolhida para a avaliação de tensão. O nível de tensão para conversão foi definido como -6 MPa para a seção de revestimento mais fino e -10 MPa para a seção mais espessa. Para a análise, a asa é fixada onde ela se prenderia à fuselagem. Um conjunto de cinco cargas de força foi aplicado ao longo da envergadura correspondendo a várias condições de voo. Resultados A Figura 3 mostra a deflexão (em unidades de mm) de dois dos casos de carga. O caso 3, à esquerda, mostra uma deflexão para baixo, e o caso 4, à direita, mostra uma deflexão para cima. Figura 3: Deflexão sob caso de carga 3 (esquerda) e 4 (direita) Um dos novos resultados com os elementos do painel shell/shear é um valor de status. Um valor de 0,0 indica que o elemento não foi convertido para comportamento de cisalhamento e um valor de 1,0 indica que ele foi convertido. Note-se que cada caso de carga é resolvido independentemente e começa a partir de uma condição não convertida. Figura 4: Status Quad somente de tensão para o caso de carga 3 (esquerda) e caso de carga 4 (direita), carga ascendente nas vistas superiores e carga descendente nas vistas inferiores. No Caso de carga 3, onde a asa desvia para baixo, os elementos de fuselagem na parte inferior da asa estão em compressão e, portanto, podem ser vistos como tendo sido convertidos. No Caso de carga 4, onde a asa desvia para cima, ocorre o oposto e os elementos de fuselagem na parte superior da asa estão em compressão e são convertidos. Os resultados de tensão nos elementos do painel de casca/cisalhamento também podem ser exibidos. A Figura 5 mostra a tensão normal no sistema de coordenadas X do material. Para elementos que foram convertidos, não há mais tensão normal e, subsequentemente, não há resultados nesses elementos. Para os elementos não convertidos, as tensões normais são vistas em tensão. Figura 5: Tensão normal XX para os casos de carga 3 (esquerda) e 4 (direita) As Figuras 6 e 7 mostram as tensões de cisalhamento para os mesmos casos de carga. Os contornos na Figura 6 mostram as tensões de cisalhamento nos elementos de casco/painel de cisalhamento convertidos. Novamente, para o caso de carga 3, os contornos estão apenas no lado inferior da asa onde a conversão ocorreu, e para o caso de carga 4, os contornos estão no lado superior da asa. Figura 6: Tensão de cisalhamento XY para o caso de carga 3 (à esquerda) e 4 (à direita) na parte superior dos painéis de casca/cisalhamento convertidos Os contornos na Figura 7 mostram as tensões de cisalhamento em todos os elementos não convertidos e nos elementos de casca padrão. Figura 7: Tensão de cisalhamento XY para o caso de carga 3 (esquerda) e caso 4 (direita) nos painéis de casca/cisalhamento não convertidos e nos elementos de casca padrão. Quer otimizar a modelagem de fuselagens e garantir análises precisas com o Simcenter Nastran ? A CAEXPERTS pode ajudar sua equipe a implementar as melhores práticas e a aproveitar ao máximo as soluções avançadas de elementos finitos. Agende uma reunião conosco e descubra como podemos melhorar seus processos de simulação e certificação de forma eficiente e inovadora! WhatsApp: +55 (48) 988144798 E-mail: contato@caexperts.com.br

Simulação CFD incorporada em CAD A nova versão do software Simcenter FLOEFD 2406 aprimora a integração em todo o portfólio Simcenter com importação do software Simcenter Flotherm XT, introduz integração com a ferramenta Siemens NX PCB Exchange para maiores oportunidades de fluxo de trabalho, adiciona suporte a script Python para automação, acelera o manuseio de grandes montagens CAD e muito mais. Continue lendo para saber como novos recursos orientados à simulação de resfriamento eletrônico e aprimoramentos gerais de software ajudam você a permanecer integrado, modelar a complexidade, explorar as possibilidades e ir mais rápido em seus processos de simulação. Importar modelos Simcenter Flotherm XT para Simcenter FLOEFD Para facilitar a troca de modelos e melhorar a comunicação entre usuários e entre organizações, agora você pode importar um modelo do Simcenter Flotherm XT para o Simcenter FLOEFD e utilizar a configuração do modelo original. Exportar do Simcenter Flotherm XT e importar para o Simcenter FLOEFD Isso também ajuda os usuários que estão selecionando a transição para o uso do Simcenter FLOEFD para alavancar um ambiente de análise incorporado ao CAD e aproveitar os fluxos de trabalho orientados a multifísica, incluindo recursos de análise de estresse termomecânico dentro do Simcenter FLOEFD . Abaixo está um vídeo mostrando as etapas para importar e exportar um modelo térmico do Simcenter Flotherm XT e, em seguida, importar para o Simcenter FLOEFD . Aproveite a troca de PCB com o Simcenter FLOEFD PCB Exchange é uma ferramenta de colaboração bidirecional ECAD-MCAD da Siemens Digital Industries Software que permite aos usuários criar e modificar modelos NX aproveitando dados EDA. Recursos foram adicionados ao PCB Exchange recentemente para criar um projeto FLOEFD. Os principais recursos são os seguintes: Crie um projeto FLOEFD do Simcenter diretamente do PCB Exchange Dados EDA são transferidos como um Smart PCB , com o qual os usuários estão familiarizados O PCB Exchange suporta a criação de wirebonds O PCB Exchange é compatível com o Simcenter FLOEFD para NX e Simcenter FLOEFD SC ( Simcenter FLOEFD para ambiente Simcenter 3D ). Abaixo está um vídeo de demonstração estendido de uma análise de modelo térmico de módulo de eletrônica de potência com as etapas para importar informações de PCB mostradas usando o PCB exchange e o formato de arquivo IDX e, em particular, componentes com wirebonds (por meio de arquivo CCE). Os wirebonds são importantes para modelar nesses tipos de aplicações. Modele vias térmicas de forma rápida e fácil no Simcenter FLOEFD 2406 Novos recursos de modelagem térmica de PCB foram adicionados ao Simcenter FLOEFD EDA Bridge para que você possa explorar mais facilmente as opções de gerenciamento térmico: Adicione rapidamente vias térmicas definindo sob um componente As vias térmicas são criadas como uma representação cuboide de uma matriz com propriedades de material ortotrópico quando transferidas para o Simcenter FLOEFD Como adicionar uma representação térmica via sob um componente na EDA Bridge Uma região de via térmica é criada rapidamente selecionando primeiro o componente relevante e depois adicionando a região de via térmica. Como editar PCB térmico via propriedades Como as vias térmicas aparecem no Simcenter FLOEFD 2406 No Simcenter FLOEFD , um conjunto de Via Térmica é criado dentro do conjunto do componente pai. A geometria é criada para cada camada dielétrica do PCB. Nenhuma geometria é criada para as camadas condutoras, pois o material condutor adicional da região da via é desprezível. Um material com uma condutividade biaxial efetiva é calculado automaticamente a partir das propriedades da via térmica e anexado a cada objeto na montagem da via térmica. Use um sistema local para parâmetros de ponto Agora você pode converter sistemas de coordenadas locais para definir localizações de parâmetros de ponto. Isso significa que você pode converter coordenadas de sistema local para um global. Por exemplo, se você selecionar um sistema de coordenadas local, colar coordenadas de uma tabela ou importar de um arquivo, então você será perguntado se deseja convertê-las para coordenadas globais. Utilize a automação de simulação: suporte a scripts PYTHON em EFDAPI Python é uma linguagem de script amplamente usada e popular para automação em ferramentas e funções de engenharia. O Simcenter FLOEFD 2406 introduz suporte Python para automação dentro da API Simcenter FLOEFD (a nova EFDAPI foi introduzida no Simcenter FLOEFD 2312 ). Isso abre oportunidades para tarefas de automação de pré-processamento, resolução de simulação e pós-processamento. Você também pode buscar automatizar as operações do Simcenter FLOEFD dentro de fluxos de trabalho multiferramentas para seu processo de análise. Há documentação e exemplos de script disponíveis no Centro de Suporte para auxiliar os usuários. Abaixo está um pequeno vídeo de demonstração simples ilustrando uma análise térmica Simcenter FLOEFD com todas as condições, recursos e fontes de calor sendo criadas via script Python e como os resultados da simulação estão sendo pós-processados ​​e exportados como uma planilha Excel e arquivos gráficos. Isso é ilustrado para um modelo de simulação de resfriamento eletrônico de um conversor boost. Manuseio mais rápido de grandes montagens CAD Agora é muito mais rápido abrir, criar e clonar projetos que contêm milhares de componentes para mais de 100 mil componentes. Claro que qualquer aceleração depende do modelo, 1,5 a 5 vezes mais rápido para um modelo com 45 mil componentes para 100 a 150 vezes para um pacote avançado com 125 mil componentes (ou seja, muitas bolas de solda) Melhoria no consumo de memória da análise térmica do Smart PCB O Smart PCB é uma das várias opções para modelagem térmica de PCB e está sendo constantemente aprimorado para velocidade e otimização do uso de memória. O Smart PCB é uma abordagem sofisticada para capturar eficientemente a distribuição detalhada do material de um PCB sem os recursos computacionais adicionais e as penalidades de tempo normalmente necessárias para modelar o PCB explicitamente. Ele faz isso usando uma abordagem de montagem de rede, por meio da qual uma grade no estilo voxel com base nas imagens de cada camada de PCB em dados EDA importados é gerada. No Simcenter FLOEFD 2406 , o solucionador foi otimizado para reduzir ainda mais a memória necessária para análise térmica. Em comparação com a última versão 2306, a redução do uso de memória é ilustrada como estando na faixa de 18-20%. Você pode ver isso ilustrado para a abordagem fina vs média para 3 tipos de modelo de placa na figura abaixo. Aproveite as novas funcionalidades do Simcenter FLOEFD 2406 para otimizar seus processos de simulação e resfriamento eletrônico! Agende uma reunião com os especialistas da CAEXPERTS e descubra como essas inovações podem melhorar seus fluxos de trabalho, acelerar o manuseio de grandes montagens CAD, modelar vias térmicas de forma rápida e fácil, entre outros. Entre em contato conosco e agende agora mesmo! WhatsApp: +55 (48) 988144798 E-mail: contato@caexperts.com.br

O recente webinar da CAEXPERTS destacou como a simulação utilizando o Simcenter STAR-CCM+ está transformando o design e a operação de tanques agitados. A abordagem integrada para digitalização da engenharia foi um dos principais focos, destacando como prever e otimizar o comportamento de processos complexos, reduzir custos e aumentar a eficiência operacional. 1. Por que a Simulação de Tanques Agitados é Necessária Hoje? Com a crescente demanda por eficiência e inovação, a simulação de tanques agitados se torna uma ferramenta para o design de processos industriais. O Simcenter STAR-CCM+ permite explorar várias variantes de design e condições operacionais, reduzindo a necessidade de testes experimentais caros e aumentando a visualização de fenômenos que apenas sensores complexos podem medir. Dessa forma, as empresas podem melhorar a qualidade da mistura, reduzir o consumo de energia e aumentar a produtividade, criando soluções mais sustentáveis e competitivas. 2. Manipulação de Geometria Complexa e Modelagem Multifísica O Simcenter STAR-CCM+ se destaca pela capacidade de manipular geometrias complexas, possibilitando a criação, modificação e reparo de modelos CAD diretamente no software. Com uma malha flexível e robusta, a ferramenta captura com precisão as características geométricas, garantindo resultados detalhados e realistas. A modelagem multifísica permite simular interações complexas entre diferentes fases, como gás-líquido ou sólido-líquido, e prever a conversão e rendimento das reações químicas. 3. Exploração de Design e Automação do Workflow com Admixtus A automação do workflow com a ferramenta Admixtus acelera a configuração e simulação de tanques de mistura. Essa abordagem facilita a configuração de geometrias, geração de malhas e definição das físicas envolvidas de forma automatizada e baseada nas melhores práticas. A ferramenta também facilita o pós-processamento dos resultados, gerando relatórios e gráficos de forma integrada e personalizável, ideal para explorar diferentes cenários de design e condições operacionais. 4. O Que Pode ser Calculado Usando Simulação? O Simcenter STAR-CCM+ permite calcular uma ampla gama de parâmetros críticos para a otimização de tanques agitados, como taxa de bombeamento e circulação, tempo de mistura, campo de fluxo, taxa de cisalhamento, torque do impulsor, consumo de energia, entre outros. Essas simulações são capazes de prever o desempenho de sistemas complexos e ajustar variáveis de projeto para alcançar os melhores resultados. 5. Estudos de Caso e Impacto Prático Diversos estudos de caso que mostram a aplicação prática da simulação. Um dos destaques foi a exploração do posicionamento e a rotação do impelidor para minimizar o tempo de mistura e reduzir o consumo de energia em tanques de mistura, resultando em uma economia significativa nos processos. Outro estudo focou na otimização de impulsores e chicanas, evidenciando melhorias na eficiência energética e na qualidade da mistura. 6. Desafios e Soluções para Tanques Agitados Os principais desafios abordados incluem a eficiência energética, a distribuição de tamanho de bolhas e partículas e a previsão da qualidade de mistura em sistemas multifásicos. A simulação ajuda a minimizar esses desafios, permitindo ajustes que melhoram a eficiência do processo, reduzem o consumo de energia e aumentam a flexibilidade do design. A ferramenta também facilita a avaliação de novas matérias-primas e a intensificação de processos, contribuindo para a sustentabilidade e a gestão de custos. 7. Soluções para Fluidos Não-Newtonianos Durante o webinar, também abordamos os desafios da mistura de fluidos não-newtonianos, como a poliacrilamida. A simulação com STAR-CCM+ permite ajustar cuidadosamente a velocidade de agitação e o design do agitador para evitar problemas como a formação de grumos e ineficiência no processo de floculação. Esse tipo de análise é essencial para garantir a qualidade e homogeneidade da mistura, mesmo em condições complexas. 8. Modelos Multifásicos e Suas Aplicações O Simcenter STAR-CCM+ oferece um conjunto abrangente de modelos multifásicos, como o Método dos Elementos Discretos (DEM) e o Volume de Fluido (VOF), que são usados para capturar a complexidade das interações entre fases. O modelo multifásico Euleriano (EMP) é particularmente útil para simular a mistura de fluidos miscíveis e prever fenômenos como a coalescência e break-up, essencial para processos como fermentação e polimerização. A capacidade de capturar esses efeitos complexos é fundamental para a simulação de processos industriais que envolvem múltiplas fases, como sistemas gás-líquido ou sólido-líquido. 9. Transferência de Calor e Massa, e Reações Químicas A capacidade de simular a transferência de calor e massa entre diferentes fases é essencial para prever a eficiência de reações químicas em tanques agitados. O STAR-CCM+ permite analisar desde a dissolução de substâncias até a transferência térmica em sistemas complexos, como aqueles que envolvem serpentinas de aquecimento ou resfriamento. Com modelos dedicados, é possível simular reações tanto dentro de uma fase quanto na interface entre fases. 10. Otimização e Exploração Inteligente do Design A ferramenta também se destaca pela exploração inteligente do design, combinando várias estratégias de otimização para encontrar as melhores configurações de design em menos iterações. Isso inclui a realização de Design de Experimentos (DoE) e otimização de múltiplos objetivos, como minimizar o tempo de mistura e a potência requerida enquanto maximiza o rendimento e a produtividade. 11. Impacto Econômico e Retorno sobre Investimento Ao final, discute-se o impacto econômico da simulação, em destaque como a redução do número de testes experimentais e a otimização do design podem levar a economias significativas. A simulação permite prever com precisão o desempenho dos tanques, reduzindo perdas de rendimento e custos de scale-up , além de acelerar o tempo de desenvolvimento de novos produtos com maior confiabilidade e investimentos muito menores. 12. O Futuro da Simulação e a Redefinição da Engenharia O uso de ferramentas avançadas como o STAR-CCM+ está redefinindo a forma como a engenharia é conduzida. A digitalização dos processos permite explorar digitalmente e confirmar fisicamente, minimizando o tempo e os custos associados aos testes físicos. Com o uso de simulação, empresas de todos os portes podem explorar novos designs e melhorar produtos de maneira mais rápida e eficiente, mantendo a competitividade em um mercado cada vez mais exigente. O webinar da CAEXPERTS mostrou que a simulação de tanques agitados com o Simcenter STAR-CCM+ vai além de uma simples análise; ela é uma ferramenta essencial para inovação, eficiência e competitividade no mercado atual. Ao adotar a simulação digital integrada, as empresas podem explorar novas possibilidades de design, reduzir custos, e aumentar a produtividade de forma sustentável. Quer saber como essa tecnologia pode transformar seus processos? Agende uma reunião conosco e descubra como podemos ajudar sua empresa a otimizar operações, reduzir custos e aumentar a competitividade. WhatsApp: +55 (48) 988144798 E-mail: contato@caexperts.com.br

Bem-vindo à 3ª e última parte da nossa série especial de postagens técnicas sobre simulações computacionais na engenharia! Caso queira ter uma visão completa do projeto, confira a primeira parte sobre a modelagem CFD e a segunda sobre análise FEA . Na primeira parte, detalhamos a modelagem multifísica e a simulação CFD de uma célula de combustível utilizando o Simcenter STAR-CCM+ , enquanto na segunda parte fizemos a modelagem e análise estrutural de uma célula a combustível de membrana de troca de prótons (PEMFC) usando o Simcenter 3D . Estudo de Caso Na continuação de nossa série sobre a validação de células de combustível, chegamos à terceira parte, onde exploramos a simulação de células de combustível em nível de sistema, ou seja, como seria sua operação integrada a outros equipamentos e possibilitando a análise seu desempenho em diferentes condições. Diferentemente das análises anteriores focadas em simulações mais detalhadas, aqui representamos o comportamento da célula através de um conjunto de equações 1D simuladas no software Simcenter Amesim . Esta abordagem permite integrar o modelo da célula a um sistema veicular. A simulação sistêmica é uma etapa crucial para entender como a célula de combustível se comporta quando incorporada em um sistema maior, como um veículo elétrico ou híbrido. Nessa fase, as equações que governam o comportamento da célula de combustível são resolvidas em conjunto com as equações que descrevem o restante do sistema veicular. Essa abordagem proporciona uma visão mais holística do desempenho da célula de combustível em cenários reais de operação. Além disso, a abordagem sistêmica simplifica o comportamento da célula de combustível sem comprometer a precisão dos resultados. Nesta abordagem, parâmetros chave como a produção de energia, consumo de combustível e eficiência são representados por equações diferenciais que capturam o essencial do funcionamento da célula. Modelagem A integração de uma pilha de células de combustível em um sistema veicular representa um desafio significativo. De fato, um sistema de células de combustível engloba uma variedade de componentes, como a própria pilha, além dos equipamentos auxiliares de Balanço da Planta (BOP), que inclui o circuito de arrefecimento, os sistemas de fornecimento de ar e hidrogênio, o umidificador, entre outros dispositivos necessários para a operação adequada da célula. Além disso, fenômenos multi-físicos estão envolvidos, abrangendo eletricidade, transferência de calor, escoamento de fluidos, resistências mecânicas (inerciais) e eletroquímica. Nesse modelo, foi considerado somente o aspecto elétrico do sistema, que é o foco principal deste estudo. Isso permite responder a questões como: O sistema de células de combustível proposto oferecerá uma melhoria significativa de eficiência em comparação a outras configurações de veículos convencionais ou híbridos? Qual é o alcance de condução do veículo com célula de combustível para um determinado ciclo de trabalho? A modelagem sistêmica inclui conjuntos de equações diferenciais que caracterizam o comportamento dinâmico e estacionário dos elementos da célula de combustível. Essas equações adotam diferentes abordagens para descrever o comportamento da célula e podem ser divididas em modelos quase-estáticos e dinâmicos, conforme os fenômenos envolvidos. Os resultados obtidos no software Simcenter STAR-CCM+ para o comportamento de uma única célula foram extrapolados para um stack de células. Esse stack foi modelado como uma pilha de 200 células conectadas em série, operando com uma tensão total de 100 V. Cada célula individual utiliza a curva de polarização derivada das simulações anteriores. Curva de polarização de uma célula a combustível obtida no software Star-CCM+ e importada para o Amesim Um estudo relevante nesse contexto é o de escalabilidade experimental realizado por Bonnet et al. [2008], que explora em que medida uma única célula ou um conjunto reduzido de células podem representar fielmente um sistema maior. Este estudo é especialmente útil para determinar quais dados experimentais de células individuais ainda são aplicáveis à escala real, incluindo dados de operação sob condições potencialmente adversas à durabilidade da célula. As principais conclusões do estudo apontam que: As curvas de polarização são praticamente idênticas em diferentes escalas, sugerindo que o efeito de escala é mínimo em condições ideais. Em condições variáveis de fluxo de ar e hidrogênio, os experimentos com células individuais e stacks apresentam comportamentos semelhantes. Os efeitos de degradação com o tempo de operação seguem tendências similares nas diferentes escalas analisadas. O estudo sobre o impacto da umidificação do ar não é conclusivo: em baixa umidade relativa, o comportamento das células é semelhante, mas acima de 60% de UR, surgem diferenças significativas. Integração com o Sistema Veicular Uma vez que a célula de combustível foi modelada, o próximo passo é integrá-la ao modelo do sistema veicular. Aqui, são consideradas as interações da célula com outros componentes do veículo, como o sistema de transmissão, baterias e sistemas de controle. A simulação permite prever como a célula de combustível responde a diferentes perfis de condução, incluindo variações na demanda de energia, temperatura e outras condições ambientais. Representação esquemática do sistema veicular integrado à célula de combustível. A simulação foi realizada com um veículo leve, pesando 1928 kg, operando com uma taxa de conversão de torque fixa de 1:8,786. A célula de combustível foi dimensionada para fornecer 88 kW, complementada por uma bateria de 1,5 kWh. As informações detalhadas do sistema e o modelo correspondente podem ser visualizados na figura abaixo. Modelo do sistema veicular e informações do sistema no Simcenter Amesim O ciclo de direção utilizado nessa simulação foi o Japanese Cycle 08 (JC08) normalized cycle . O teste representa a condução em tráfego urbano congestionado, incluindo períodos de ociosidade e frequentes alternâncias de aceleração e desaceleração. É utilizado para medição de emissões e determinação de economia de combustível. Os parâmetros selecionados para o ciclo JC08 incluem: Duração: 1204 s Distância total: 8.171 km Velocidade média: 24.4 km/h (34.8 km/h excluindo ociosidade) Velocidade máxima: 81.6 km/h Relação de carga: 29.7% A curva de velocidade ao longo do ciclo JC08. Fonte: https://dieselnet.com/standards/cycles/jp_jc08.php Resultados: Análise de Desempenho em Condições de Operação A integração do modelo da célula de combustível ao sistema veicular possibilita a análise do desempenho sob diversas condições operacionais. Por exemplo, é possível avaliar a eficiência do sistema durante acelerações bruscas, frenagens regenerativas e operação em regime estacionário. Esses cenários fornecem dados valiosos para a validação do modelo e para o aprimoramento do design do sistema. Gráfico de velocidade simulada versus ciclo de direção. Pode-se observar que a velocidade simulada segue o ciclo de direção, indicando que o dimensionamento do sistema de tração está adequado. Além disso, nesse mesmo ciclo, podemos observar características de consumo e aceleração, bem como extrapolar o consumo médio para definir a autonomia do veículo. Esse cálculo de autonomia considera apenas o uso da célula de combustível, sem levar em conta o uso potencial da bateria para a propulsão do veículo quando o tanque de combustível estiver vazio. Representação ddas principais características do sistema durante o ciclo JC08. Esta análise também inclui o comportamento transitório do sistema quanto ao consumo e ao estado de carga da bateria. Consumo de combustível durtante o ciclo de direção. Evolução do estado de carga da bateria durante o ciclo de direção. No gráfico a seguir, está representado o controle de potência do barramento de potência. Para demandas de potência mais baixas, a potência é fornecida pela bateria. Quando a demanda de potência é maior, a célula de combustível fornece a potência. Durante a frenagem regenerativa, a potência é direcionada para a bateria para carregamento. Distribuição de potência entre a célula de combustível e a bateria. Conclusão A simulação sistêmica é uma ferramenta poderosa que complementa as análises detalhadas realizadas nas etapas anteriores. Ao integrar a célula de combustível a um sistema veicular, conseguimos uma visão mais completa e precisa do seu comportamento em condições reais. Essa abordagem permite o desenvolvimento de sistemas de propulsão eficientes e confiáveis. Essa análise reforça a importância de validar o desempenho da célula de combustível não apenas em nível de componente, mas também em sua aplicação final. Quer saber mais e com mais detalhes? Agende uma reunião ou entre em contato com a CAEXPERTS através dos nossos meios de comunicação para discutir como podemos colaborar na otimização e validação do seu projeto, integrando soluções inovadoras que elevam o desempenho em condições reais. Nossa equipe está pronta para oferecer o suporte necessário para transformar suas simulações em resultados concretos. Além disso, siga nossa página do LinkedIn @CAEXPERTS  para mais insights e novidades! WhatsApp: +55 (48) 988144798 E-mail: contato@caexperts.com.br Referência Bonnet, C., Didierjean, S., Guillet, N., Besse, S., Colinart, T., & Carré, P. (2008). Design of an 80kW PEM Fuel Cell System: Scale Up Effect Investigation. Journal of Power Sources, 182(2), 441–448. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2007.12.100 .