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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 .

Bem-vindo à parte 2 da nossa série especial de postagens técnicas sobre simulações computacionais na engenharia! Se você ainda não conferiu a primeira parte sobre a modelagem CFD, recomendamos que dê uma olhada aqui para ter uma visão completa do projeto. Na primeira parte, detalhamos a modelagem multifísica e a simulação CFD de uma célula de combustível utilizando o Simcenter STAR-CCM+ . Estudo de caso FEA Nesta segunda parte da série, focaremos na modelagem e análise estrutural de uma célula a combustível de membrana de troca de prótons (PEMFC). Utilizando o software Solid Edge para a modelagem CAD e o Simcenter 3D para a análise de elementos finitos (FEA), buscamos validar a robustez estrutural e a resistência mecânica da célula sob várias condições operacionais. O Simcenter 3D é uma ferramenta de simulação que permite a integração de diversas físicas em um único modelo, como por exemplo no caso de uma PEMFC onde tem-se campos de pressão e temperatura, importados do STAR-CCM+ e ainda aplicação de aperto dos parafusos. Relembrando, para validar o modelo em CFD, utilizamos a célula JRC ZERO∇ CELL (BEDNAREK et al., 2021), escolhida por sua documentação técnica confiável e pela disponibilidade de dados experimentais na sua fonte, que é um relatório técnico do Joint Research Centre  (JRC) (Figura 1). O JRC é o serviço de ciência e conhecimento da Comissão Europeia, sendo responsável por fornecer suporte científico e técnico à formulação de políticas da União Europeia, desenvolvendo e fornecendo métodos, modelos e dados. Figura 1 – Recorte do relatório técnico do Joint Research Centre sobre a JRC ZERO∇CELL Fonte: Adaptado de BEDNAREK et al. (2021) A disponibilidade de desenhos técnicos da geometria da célula (Figura 2), dos materiais utilizados e de algumas condições de uso também favoreceram a sua escolha. Figura 2 – Desenho técnico da montagem da JRC ZERO∇CELL, juntamente com a descrição das partes da célula Fonte: Adaptado de BEDNAREK (2021) 1 Modelagem Nesse tópico serão explicados e discutidos os pontos mais relevantes da modelagem FEA. A simulação foi desenvolvida com base nos dados e condições fornecidos pelo artigo. Resumidamente, os passos do estudo FEA foram os seguintes: Geração da geometria completa do problema; Adaptação da geometria para a análise FEA; Definição das condições de contorno; Geração da malha computacional (divisão dos corpos em pequenos elementos); Execução do modelo e verificação dos resultados; Caso os resultados não estejam coerentes, os passos dois, três e quatro são revisados; Caso os resultados estejam coerentes, eles são então tratados. A seguir, a modelagem será dividida em tópicos e mais bem detalhada. 1.1 Geometria A geometria da PEMFC (Figura 3) foi desenvolvida com base nos desenhos técnicos de BEDNAREK (2021), referentes a JRC ZERO∇CELL. Para a análise FEA, foi necessário modelar todas as peças e geometrias fornecidas pelo documento, visto que todas terão impacto nos resultados de esforços e vedação da célula. Entretanto, pequenos detalhes foram removidos, como os chanfros de cunho estético ou de montagem e canais muito pequenos de escoamento de gases, visando uma simplificação na malha. Figura 3 – Geometria (Vista Isométrica) Figura 4 – Geometria (Vista Lateral) 1.2 Condições de Contorno As condições de contorno em uma simulação estrutural são definições que especificam os esforços atuantes no sistema e a maneira como aquele sistema está fixado no espaço. Além disso, cabe escolher os materiais de cada componente com suas respectivas propriedades mecânicas – e térmicas, como neste caso. 1.2.1 Restrições Como restrições, optou-se por uma condição de fixação em todos os eixos da face inferior da célula, visto que o artigo não traz especificamente como foi fixada a célula e que estamos focados na eficiência de vedação do sistema, ou seja, não precisamos nos preocupar com acúmulo de tensões na face inferior e nem com problemas de restrição excessiva do modelo. Abaixo deixa-se explícito a face de fixação. Figura 5 – Condição de fixação do modelo 1.2.2 Materiais Os materiais utilizados foram escolhidos com base nos dados fornecidos pelo artigo e usando os materiais da biblioteca padrão do Simcenter 3D , aplicando estes nas malhas de suas peças correspondentes. Abaixo tem-se uma imagem para cada material utilizado, mostrando suas respectivas peças e, em seguida, suas propriedades. Figura 6 – Peças de Aço Propriedades do Aço: Densidade: 7829 kg/m³ Módulo de Elasticidade: 206940 MPa Coeficiente de Poisson: 0.288 Coeficiente de Expansão Térmica: 1.128e-05 1/Cº Figura 7 – Peças de AW2024T3 Propriedades do AW2024T3: Densidade: 2794 kg/m³ Módulo de Elasticidade: 73119 MPa Coeficiente de Poisson: 0.33 Coeficiente de Expansão Térmica: 2.16e-05 1/Cº Figura 8 – Peças de Bronze Propriedades do Bronze: Densidade: 8852 kg/m³ Módulo de Elasticidade: 103400 MPa Coeficiente de Poisson: 0.34 Coeficiente de Expansão Térmica: 1.782e-05 1/Cº Figura 9 – Peças de Borracha Propriedades da Borracha: Densidade: 1200 kg/m³ Módulo de Elasticidade: 900 MPa Coeficiente de Poisson: 0,4 Coeficiente de Expansão Térmica: 0 1/Cº 1.2.3 Esforços Na simulação estrutural, teremos dois tempos, sendo o primeiro aplicando a pré-carga dos 4 parafusos e o segundo aplicando as condições de temperatura e pressão fornecidas pela análise CFD. Para aplicar o aperto dos parafusos, utilizou-se os dados fornecidos pelo artigo e adotou-se uma estratégia para aplicar esse esforço devidamente. No Simcenter 3D , existe o carregamento chamado “ Bolt Pre-Load ”, ou seja, pré-carga do parafuso. Neste carregamento, é possível aplicar uma força em um dado eixo escolhendo-se uma face, por exemplo, assim essa face será comprimida no eixo escolhido. Sendo assim, o parafuso foi cortado ao meio transversalmente e utilizou-se outro recurso do Simcenter 3D , chamado “ Mesh Mating ”. Esse recurso unifica malhas de corpos separados, conectando os nós para que se tornem coincidentes, praticamente unificando as malhas dos corpos escolhidos. Sendo assim, utilizando o “ Mesh Mating ” para cada parafuso cortado ao meio e aplicando o “ Bolt Pre-Load ” nas faces geradas pelo corte, tem-se o aperto dos parafusos sendo feito a partir desta face dada a força aplicada. A seguir é possível entender melhor o procedimento adotado. Figura 10 – Parafuso cortado Figura 11 – “Bolt Pre-Load” Partindo para o segundo tempo da análise, foi feita a importação dos resultados obtidos na análise CFD no formato .csv, que no Simcenter 3D foi transformado em uma nuvem de pontos tabelados tanto para a temperatura quanto para a pressão. A seguir, a figura 12 mostra os campos de pressão e temperatura aplicados ao sistema. Nela é possível ver as malhas em que as condições foram aplicadas, as pequenas setas vermelhas indicando o campo de pressão e a região azulada que está sob as condições de temperatura extraídas da análise CFD. Figura 12 – Campos de pressão e temperatura 2 Resultados Como resultados, pode-se destacar a pressão de contato entre as placas ao redor da membrana e a resistência a fadiga do sistema. 2.1 Pressão de Contato Para avaliar a eficiência de vedação da célula, é preciso analisar as forças que estão atuando para que as placas não percam seu contato. Foi considerado o pré-carregamento nos parafusos como também, os contatos entre as placas, podemos avaliar a pressão envolvida nesses contatos e comparar com os resultados obtidos no artigo para validar o modelo. Figura 13 – Pressão de contato interface Figura 14 – Pressão de contato 2.2 Resistência a Fadiga Para analisar a resistência a fadiga é necessário simular que a carga imposta na análise estática será aplicada repetidamente no sistema. Para isso, usamos a ferramenta “ Durability ” do Simcenter 3D . Nesta análise, usamos como referência os limites de escoamento de cada material para calcular o fator de segurança. Abaixo a Figura 15 e Figura 16 mostram o fator de segurança do sistema, que se manteve acima de 2, e na Figura 17 a vida dos componentes, que se mostrou infinita (>1e+9). Figura 15 – Fator de segurança (Vista Isométrica) Figura 16 – Fator de segurança Figura 17 – Vida (infinita) 3 Conclusão Com este projeto, foi possível reproduzir digitalmente com precisão o modelo da célula de combustível PEM , demonstrando a capacidade do Simcenter 3D de integrar com o STAR-CCM+ para análises mais complexas e obter resultados físicos condizentes com os observados no mundo real. Além disso, foi possível garantir que para as condições testadas a célula está com um ótimo coeficiente de segurança contra falha por fadiga. A integração do STAR-CCM+ e do Simcenter 3D permite que o projeto da célula de combustível seja completo, permitindo otimizações topológicas a partir dos dados de operação da célula, de forma a garantir resistência estrutural e estanqueidade sem correr o risco de falhas. Quer saber mais e com mais detalhes? Agende agora uma reunião conosco ou entre em contato por um de nossos meios de comunicação! No próximo post apresentaremos a simulação sistêmica da integração da célula de combustível em um veículo híbrido no Amesim , a partir da integração dos resultados obtidos no   STAR-CCM+ e no Simcenter 3D ! WhatsApp: +55 (48) 988144798 E-mail: contato@caexperts.com.br 4 Referências BEDNAREK, Tomasz et al. Development of reference hardware for harmonised testing of PEM single cell fuel cells. 2021. BEDNAREK, Tomasz (2021), “The JRC ZERO∇CELL design documentation”, Mendeley Data, V1, doi: 10.17632/c7bffdv7yb.1

Bem-vindo à nossa série especial de postagens técnicas sobre simulações computacionais na área de engenharia! Ao longo de três partes, exploraremos toda a complexidade do projeto de uma célula de combustível, validadas com testes reais, demonstrando o poder das ferramentas de simulação CFD (Dinâmica dos Fluidos Computacional), FEA (Análise de Elementos Finitos) e simulação sistêmica da integração da célula de combustível em um veículo híbrido ,visando a solução de desafios complexos. O primeiro estudo de caso detalha a modelagem multifísica e simulação CFD de célula de combustível utilizando o software Simcenter STAR-CCM+ .   Estudo de caso CFD Este post em formato de relatório visa detalhar a modelagem 3D de uma célula a combustível de membrana de troca de prótons (PEMFC), buscando o entendimento do modelo e a validação da abordagem. Neste trabalho, foi utilizado o software Simcenter STAR-CCM+ para realizar a modelagem. O Simcenter STAR-CCM+ é uma ferramenta de simulação que permite a integração de diversas físicas em um único modelo, como por exemplo no caso de uma PEMFC onde tem-se escoamento de fluidos, transferência de calor, reações químicas e eletroquímicas. Para validação do modelo, buscou-se um hardware de uma única PEMFC de referência, com testes disponíveis na literatura. A célula a combustível escolhida para validação do modelo foi a JRC ZERO∇ CELL (BEDNAREK et al., 2021), uma PEMFC com 24 canais paralelos de gás no ânodo e no cátodo. Sua escolha foi devida a confiabilidade na sua fonte, que é um relatório técnico do Joint Research Centre  (JRC) (Figura 1), que é o serviço de ciência e conhecimento da Comissão Europeia. O JRC é responsável por fornecer suporte científico e técnico à formulação de políticas da União Europeia, desenvolvendo e fornecendo métodos, modelos e dados. Figura 1 – Recorte do relatório técnico do Joint Research Centre sobre a JRC ZERO∇CELL Fonte: Adaptado de BEDNAREK et al. (2021) A disponibilidade de desenhos técnicos da geometria da célula (Figura 2), dos materiais utilizados e de algumas condições de uso também favoreceram a sua escolha. Figura 2 – Desenho técnico da montagem da JRC ZERO∇CELL, juntamente com a descrição das partes da célula Fonte: Adaptado de BEDNAREK (2021) Além disso, também foi levado em conta o fornecimento de alguns dados estruturais necessários para a etapa de análise estrutural da célula. 1 Modelagem Nesse tópico serão explicados e discutidos os pontos mais relevantes da modelagem CFD. O modelo foi desenvolvido no software Simcenter STAR-CCM+ , poderoso software de simulação computacional multifísica da Siemens. Resumidamente, os passos do estudo CFD foram os seguintes: Geração da geometria completa do problema; Adaptação da geometria para a análise CFD; Escolha dos modelos físicos e químicos, juntamente com os equacionamentos; Geração da malha computacional (divisão dos corpos em pequenos elementos); Execução do modelo e verificação dos resultados; Caso os resultados não estejam coerentes, os passos dois, três e quatro são revisados; Caso os resultados estejam coerentes, eles são então tratados. A seguir, a modelagem será dividida em tópicos e mais bem detalhada. 1.1 Geometria A geometria da PEMFC (Figura 3) foi desenvolvida com base nos desenhos técnicos de BEDNAREK (2021), referentes a JRC ZERO∇ CELL. Para a análise CFD, focou-se na bipolar plate (BP) , gas diffusion layer (GDL) , catalyst layer  (CL) , membrana e nos canais de passagem dos gases. Além disso, pequenos detalhes foram removidos visando uma simplificação na malha. Os detalhes alterados foram: remoção dos chanfros nas bordas, remoção dos furos de parafusos e remoção dos chanfros arredondados dos canais da BP (Figura 4), por onde passam os gases.   Figura 3 – Geometria da PEMFC JRC ZERO∇CELL desenhada no STAR-CCM+ – A figura mais à esquerda mostra a estrutura completa da célula; a figura mais à direita mostra a metade da célula referente ao cátodo, juntamente com a GDL e a membrana Figura 4 – Representação dos canais da BP para a análise CFD Figura 5 – PEMFC com os 24 canais – Lado do cátodo A Figura 6 destaca os canais por onde os gases passam. Para a análise CFD, considerou-se como volume por onde os gases passam, apenas os canais. Figura 6 – PEMFC – Destaque para o volume de gás do lado do cátodo 1.2     Físicas do Modelo Nesse tópico, serão discutidas as físicas consideradas no modelo, juntamente com as reações eletroquímicas. O modelo foi estudado no regime estacionário (sem variações em relação ao tempo) e no espaço tridimensional. 1.2.1    Placa Bipolar A placa bipolar teve como principais funções determinar o caminho dos gases, conduzir corrente elétrica e gerar uma diferença de potencial elétrico. Considerou-se a BP (Bipolar Plate, do inglês, Placa Bipolar) como um sólido de densidade constante, de alta condutividade elétrica, de 125000 S/m e as demais propriedades físicas, por exemplo condutividade térmica, como sendo composto majoritariamente por grafite (como é o caso da BP da JRC ZERO∇ CELL). Além disso, considerou-se o aquecimento gerado devido a passagem de corrente elétrica pelo solido (aquecimento ôhmico) e efeitos eletromagnéticos. Na superfície extrema de cada uma das placas bipolares (Figura 7), foi imposta uma condição de potencial elétrico. Na superfície extrema do ânodo, manteve-se um potencial de 0 volts. Na superfície extrema do cátodo, foram colocados diferentes valores, adequados ao range operacional da célula, variando de aproximadamente 0.3 a 0.95 volts. Figura 7 – PEMFC – Superfície do ânodo onde é imposto o potencial elétrico 1.2.2    Fase Gasosa A fase gasosa flui nos canais gerados ao juntar a BP com a GDL (Gas Diffusion Layer, do inglês, Camada de Difusão Gasosa) (Figura 8). Figura 8 – Canais por onde os gases fluem Considerou-se como gases existentes no sistema o gás oxigênio (O₂), hidrogênio (H₂), nitrogênio (N₂) e vapor de água (H₂O). As propriedades físicas foram consideradas como a da mistura dos gases (alterando em diferentes concentrações de cada gás) e utilizou-se o modelo termodinâmico de gases ideais. Além disso, considerou-se que os gases fluem no regime laminar. Quanto à condutividade elétrica, foi considerado que o fluido é não condutor, adotando-se um valor de 0 S/m. 1.2.3    Camada de Difusão Gasosa A GDL (Gas Diffusion Layer, do inglês, Camada de Difusão Gasosa) foi modelada como uma região porosa, onde os gases do ânodo e do cátodo difundem em suas respectivas GDLs. Considerou-se o fluxo laminar, o aquecimento ôhmico resultante da passagem de corrente elétrica pelo sólido poroso, os efeitos eletromagnéticos, reações eletroquímicas, o aquecimento gerado pelas reações químicas, juntamente com as resistências inerciais e viscosas da região porosa. Considerou-se também que a fase sólida da região porosa possui condutividade elétrica e térmica, iguais a 50000 S/m e 24 W/m-K, respectivamente. Quanto a definição geométrica dos poros, 2 parâmetros foram levados em conta: Porosidade:  é a medida da quantidade de espaço vazio (poros) na região porosa, expressa como uma fração do volume total do material. Em outras palavras, é a proporção do volume total de um material que é ocupado por espaços vazios. Tortuosidade: é a medida da complexidade dos caminhos que os fluidos devem percorrer através dos poros do material. Em outras palavras, é a relação entre a distância real que um fluido percorre ao longo dos poros e a distância direta (menor distância) entre dois pontos no meio poroso. Segundo o artigo de referência (BEDNAREK et al., 2021), a GDL utilizada foi a “ SIGRACET GDL 25 BC ”. Segundo dados técnicos dessa GDL (SIGRACET, 2024), a porosidade do material é de 0.8. No modelo estudado, foram utilizados valores de porosidade e tortuosidade condizentes com os encontrados na literatura. A ideia era verificar a influência da porosidade e tortuosidade no modelo e adequar a curva de polarização experimental com a numérica. 1.2.4    Camada Catalítica A CL (Catalyst Layer, do inglês, Camada Catalítica) porosa é assumida como infinitamente fina e não é resolvida geometricamente. As reações anódica e catódica são representadas por reações eletroquímicas bidimensionais, que ocorrem na superfície de interface entre a membrana de troca de prótons e as camadas de difusão de gás. Em outras palavras, presume-se que uma camada catalítica (de platina em ampla maioria dos casos – como o da JRC ZERO∇CELL) infinitamente fina esteja presente nas interfaces entre as GDL s e a membrana. Utilizou-se um modelo de reações eletroquímicas para simular as variações de potencial nessa interface de reação. A produção e o consumo de gases multicomponentes devido às reações eletroquímicas são calculados automaticamente. 1.2.4.1    Reações O hidrogênio é fornecido no ânodo, onde se difunde na GDL. Quando o hidrogênio chega na interface com a membrana, onde o catalisador está localizado, ele reage, se dividindo em íons de hidrogênio (prótons) e elétrons (Equação 1). Essa reação é a principal que ocorre no ânodo. Os elétrons viajam do ânodo para o cátodo através de um circuito externo, enquanto os íons de hidrogênio passam pela membrana de troca de prótons do anodo em direção ao cátodo. O oxigênio é fornecido ao cátodo, onde também difunde na GDL. Na presença de elétrons, o oxigênio forma íons de oxigênio. Os íons de hidrogênio e os íons de oxigênio reagem na interface da GDL do cátodo com a membrana, formando água e liberando calor. A reação global do cátodo é descrita pela Equação 2. As reações anódicas e catódicas se complementam ao consumir e produzir íons e elétrons de maneira conservativa. As reações anódicas e catódicas se complementam ao consumir e produzir íons e elétrons de maneira conservativa. A corrente de reação nos lados do ânodo e do cátodo da célula a combustível é calculada usando a equação de Butler-Volmer, que considera vários fatores para determinar a taxa de reação eletroquímica. A densidade de corrente de troca no eletrodo é um parâmetro variável, que depende dos materiais utilizados na GDL e membrana, juntamente com o tipo e concentração de catalisador em cada uma das CLs. Com isso, esse parâmetro foi ajustado visando ajustar a curva de polarização do modelo com a curva de polarização experimental. 1.2.5 Membrana O ânodo e o cátodo são separados por uma membrana polimérica, como o Nafion. O Nafion é composto por longas moléculas poliméricas com cátions funcionais em suas cadeias. Os cátions presentes nas cadeias são responsáveis por absorver prótons e água para o transporte através da membrana. Com isso, a membrana de troca de prótons nesse modelo é modelada para replicar as propriedades do Nafion, que permite o movimento de íons positivos através de seus poros. A membrana foi modelada como um material sólido, utilizando um modelo de íon sólido, que permite o transporte de íons pela geometria da membrana. Considerou-se densidade constante, aquecimento devido a reação química, aquecimento ôhmico, e efeitos eletromagnéticos. 1.3 Condições de Contorno As condições de contorno em uma simulação computacional são definições que especificam o comportamento do fluido e dos sólidos nas fronteiras de seus domínios. As condições de contorno fornecem as informações necessárias para definir como o fluido entra, sai e interage com as superfícies dentro do domínio de simulação, juntamente com o comportamento dos sólidos. Como condições de entrada dos gases do ânodo e do cátodo, seguiu-se as condições de operação que foram fornecidas em BEDNAREK et al. (2021) (Figura 9). Figura 9 – Condições de operação da JRC ZERO∇CELL Fonte: Adaptado de BEDNAREK et al. (2021) Em que os gases do ânodo são compostos por H₂ e H₂O e os gases do cátodo são compostos por ar (considerada como aproximadamente 22% de O₂ e 78% de N₂, em porcentagens mássicas) e H₂O. Como já mencionado, na superfície extrema de cada uma das placas bipolares (Figura 7), foram impostas as condições de potencial elétrico. Onde, na superfície referente ao ânodo, manteve-se um potencial de 0 volts; e na superfície referente ao cátodo, foram colocados diferentes valores, adequados ao range  operacional da célula, variando de aproximadamente 0.3 a 0.95 volts. Considerou-se que as paredes da célula, com excesso das superfícies onde são colocadas condições de potencial elétrico, estão isoladas termicamente do meio externo. Com isso, a única refrigeração que a célula possui é a do próprio fluxo dos gases reagentes. Nas superfícies que não são adiabáticas, considerou-se um valor fixo de temperatura igual a 85°C, temperatura de entrada dos gases da JRC ZERO∇CELL. 2 Resultados Como resultados, pode-se destacar o perfil de temperatura, o perfil de pressão e a curva de polarização. 2.1 Temperatura Para analisar a temperatura, o potencial elétrico do cátodo foi fixado em 0.52V. Como resultado, temos a temperatura nas extremidades das BPs (Figura 10), onde pode-se observar que a temperatura se manteve constante e com o valor de 85°C, temperatura que foi imposta na extremidade de maior área. Esse comportamento é esperado devido a proximidade das paredes laterais da condição imposta de temperatura.  Figura 10 – Temperatura na BP A Figura 11 e a Figura 12 representam a temperatura em dois planos de corte diferentes, mostrando a geração de calor com a reação química. Figura 11 – Temperatura na BP plano de corte 1 Figura 12 – Temperatura na BP plano de corte 1 Essas representações da temperatura da célula mostram a importância de uma refrigeração adequada. A condição de 85°C, como esperado, não foi o suficiente para manter o centro da célula em sua temperatura de operação ideal, de 80°C. 2.2     Pressão A Figura 13 representa a pressão nas entradas e saídas dos gases do ânodo. Os canais em azul (pressão menor) representam a superfície de saída dos gases; os canais em vermelho (maior pressão) representam as entradas de gás. Com isso pode-se observar uma queda de pressão de aproximadamente 8 kPa. Figura 13 – Pressões nas entradas e saídas dos canais A Figura 14 representa a pressão nas entradas e saídas dos gases do cátodo. Os canais em azul (pressão menor) representam a superfície de saída dos gases; os canais em vermelho (maior pressão) representam as entradas de gás. Com isso pode-se observar uma queda de pressão de aproximadamente 4 kPa. Figura 14 – Pressões nas entradas e saídas dos canais 2.3     Curva de Polarização A curva de polarização consiste em um gráfico da densidade de corrente pela voltagem da célula, em que a densidade da corrente é a corrente da célula dividido pela sua área ativa (área da membrana). O artigo de referência (BEDNAREK et al., 2021) fornece a curva de polarização (Figura 15) para a célula estudada (na Figura 15 é curva em linha constante e azul). Foi realizada uma extração dos pontos da curva (Figura 16) para possibilitar a comparação com a gerada pelo modelo. Figura 15 – Curva de polarização da JRC ZERO∇CELL Figura 16 – Geração da curva de polarização através da extração dos pontos da curva de polarização da JRC ZERO∇CELL Com isso, ajustou-se os valores da densidade de corrente de troca no ânodo para 4.125*10⁸ A/m² e da densidade de corrente de troca no cátodo para 1792.5 A/m² a fim a ajustar a curva de polarização gerada pelo modelo com a curva de referência. A porosidade foi definida como 0.8, de acordo com o valor real da porosidade da GDL  utilizada. Com isso, obteve-se a curva de polarização presente na Figura 17. Figura 17 – Comparação da curva de polarização de referência (em azul) e da calculada pelo modelo (em laranja) 3 Conclusão Com este projeto, foi possível reproduzir digitalmente com precisão o modelo da célula de combustível PEM, demonstrando a capacidade do Simcenter STAR-CCM+ de trabalhar com simulações multifísicas complexas e obter resultados físicos condizentes e precisos com os observados no mundo real. Nesse trabalho o modelo do STAR-CCM+ se mostrou validado e eficiente para essa finalidade. Apesar da possibilidade de realizar co-simulações com o Simcenter AMESIM , devido ao custo computacional elevado da modelagem no STAR-CCM+ , a melhor alternativa é utilizar a curva de polarização, os dados eletroquímicos e parâmetros geométricos da célula obtidos pela simulação CFD no AMESIM . Assim, a análise será mais rápida. Desta forma, a otimização dos recursos computacionais é garantida sem comprometer a precisão e a confiabilidade dos resultados obtidos nas simulações. Assim, será possível prever a influência de alterações em parâmetros geométricos ou de processo de forma rápida e com melhor custo beneficio, de forma inovadora. Quer saber mais e com mais detalhes? Agende agora uma reunião conosco ou entre em contato por um de nossos meios de comunicação! No próximo post apresentaremos a analise estrutural da célula de combustível no Simcenter 3D , a partir da integração dos resultados obtidos no  STAR-CCM+ ! WhatsApp: +55 (48) 98814-4798 E-mail: contato@caexperts.com.br 4 Referências BEDNAREK, Tomasz et al. Development of reference hardware for harmonised testing of PEM single cell fuel cells. 2021. BEDNAREK, Tomasz (2021), “The JRC ZERO∇CELL design documentation”, Mendeley Data, V1, doi: 10.17632/c7bffdv7yb.1 SIGRACET. GDL 24 & 25 Series Gas Diffusion Layer. Fuel Cell Store. Disponível em: < https://www.fuelcellstore.com/spec-sheets/SGL-GDL_24-25.pdf >. Acesso em: 23 maio 2024.   5 Referências Adicionais BEDNAREK, Tomasz; TSOTRIDIS, Georgios. Assessment of the electrochemical characteristics of a Polymer Electrolyte Membrane in a reference single fuel cell testing hardware. Journal of Power Sources, v. 473, p. 228319, 2020. BEDNAREK, Tomasz; TSOTRIDIS, Georgios. Comparison of experimental data obtained using the reference and the single-serpentine proton exchange membrane single fuel cell testing hardware. Data in Brief, v. 31, p. 105945, 2020.

O setor de transporte é chave para as atividades de descarbonização, tendo em vista os esforços para o desenvolvimento sustentável e emissão de carbono nula. Na busca por soluções sustentáveis para a mobilidade urbana, o Latam Mobility Brasil destacou-se como um evento importante para discutir o presente e o futuro da eletromobilidade na América Latina. Realizado em São Paulo nos dias 1 e 2 de julho, o evento reuniu especialistas, profissionais do setor, representantes governamentais e entusiastas de tecnologia para trocar conhecimentos, apresentar soluções e promover o desenvolvimento de um ecossistema de mobilidade sustentável. A CAEXPERTS esteve presente através da participação do engenheiro eletricista Pedro Henrique C. Costa, que foi ao evento para compartilhar suas experiências e absorver os insights mais recentes do setor. Nesta entrevista, ele nos conta sobre suas impressões, os principais temas discutidos e as perspectivas para o futuro da mobilidade elétrica no Brasil e na região. Entrevista com Pedro Henrique C. Costa 1. Pode nos contar um pouco sobre sua experiência como engenheiro eletricista e o que o motivou a participar do Latam Mobility Brasil? Sou formado em engenharia elétrica pela Universidade Federal de Santa Catarina e desenvolvo um mestrado com ênfase no projeto e análise de máquinas elétricas, como os motores usados em veículos elétricos (EVs). Além disso, atuo na CAEXPERTS há pouco mais de um ano, onde tive a oportunidade de desenvolver simulações voltadas para o setor de mobilidade, como a descrição sistêmica de powertrains elétricos e híbridos, e a análise de motores através de simulações EMAG. Vi no Latam Mobility uma oportunidade de me conectar com outros atores importantes no setor, me atualizar as novidades que estão surgindo e o que outras pessoas estão trabalhando, além de entender as perspectivas para a América Latina e poder colaborar. 2. Quais foram os principais temas abordados e como você avalia a importância deste evento para o setor de mobilidade sustentável na América Latina? O evento contou com uma série de painéis diversos, mas todos relacionados às discussões sobre os caminhos para alcançar o cenário de emissão nula em suas diversas facetas: financiamento de iniciativas sustentáveis na América Latina, tecnologias promissoras, principais órgãos e incentivos governamentais e a infraestrutura necessária para tal. 3. Houve algum painel ou palestra que chamou mais sua atenção? Por quê? Visto que já tenho muito contato com o lado técnico, me interessei especialmente pelas visões gerais sobre o setor. O painel de discussão “Financiamento e Instrumentos de apoio à inovação em mobilidade, biocombustíveis e cidades inteligentes” e o painel de abertura “Visão do Setor Público sobre a Mobilidade Eletrificada, Combustíveis Limpos e Transição Energética”, por exemplo, abordaram as perspectivas de eletrificação e descarbonização no setor de transporte brasileiro. A mobilidade foi discutida como um desafio que precisa necessariamente de três frentes atuando juntas: o setor tecnológico, o setor público e a sociedade. A partir dessa perspectiva integrada, todos os demais painéis fazem sentido e conversam entre si. Outro painel interessante foi a discussão da rota 20-30, que traça um plano de ação para a próxima década com metas e estratégias específicas para o avanço da mobilidade sustentável. 4. O que a CAEXPERTS tem a oferecer para o setor de mobilidade sustentável? A CAEXPERTS é uma empresa que atua na vanguarda do desenvolvimento tecnológico, oferecendo suporte à pesquisa e desenvolvimento através da simulação computacional. Em um setor em pleno desenvolvimento, onde mudanças em tecnologias ou legislações ocorrem diariamente, esse tipo de serviço se torna especialmente relevante, pois permite uma rápida avaliação e adaptação a novos cenários e tecnologias. Além disso, há os benefícios clássicos da simulação, como a redução de custos operacionais e o aumento da eficiência. A CAEXPERTS também trabalha na otimização de processos e no desenvolvimento de novas soluções que contribuem diretamente para a sustentabilidade na mobilidade. 5. Quais são as maiores oportunidades e desafios que você vê para a eletromobilidade no Brasil? O Brasil possui algumas peculiaridades em relação a outros países. Primeiro, temos uma dimensão territorial imensa, que demanda maior investimento em infraestrutura para viabilizar a ampla adoção de veículos elétricos. Entretanto, essas soluções podem ser diferentes das de outros países, com a adoção de biocombustíveis. No evento foi bastante discutido o potencial da biomassa no setor de transporte, onde o Brasil teria uma vantagem competitiva significativa. Além disso, o Brasil tem um perfil de transporte diferente. Boa parte do nosso transporte de carga é feito através de veículos pesados. Então, essa seria uma das transições mais significativas para o setor de transporte. Também é um dos mais desafiadores, devido às características de operação constante e longas distâncias. O transporte coletivo também apresenta grandes oportunidades, pois é uma solução de mobilidade para grandes centros, atendendo um viés social de acesso à cidade e abrindo uma grande oportunidade de mercado e inovação. A Eletra, que produz ônibus elétricos no país, esteve presente no evento e tem sido um ator importante nessa transformação. 6. Quais inovações tecnológicas você acredita que terão maior impacto na mobilidade sustentável nos próximos anos? O maior gargalo no desenvolvimento atual de veículos elétricos é a tecnologia das baterias. É uma das partes mais caras e pesadas do sistemas. Redução no custo, melhora no desempenho e diminuição no tempo de carregamento são questões chaves, que podem ser otimizadas com simulação, por exemplo. Caso o combustível à base de biomassa se mostre viável para adoção em massa, esse também seria um grande ganho para a América Latina e para os objetivos mundiais de descarbonização. 7. Que mensagem você deixaria para outros profissionais do setor que desejam se engajar mais com a mobilidade sustentável? A maior necessidade do setor é a integração e colaboração. A CAEXPERTS está aberta para parcerias e cooperação, pois acreditamos que juntos podemos alcançar soluções mais eficazes e acelerar o desenvolvimento da mobilidade sustentável. Gostou da entrevista? 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Novas atualizações para NX em 2024. Sintonize na estreia anual do What's new in NX deste ano para saber sobre todos os últimos e melhores recursos e aprimoramentos adicionados por meio do ciclo de lançamento contínuo do software NX . Apresentando produtos SaaS em nuvem como NX X e Zel X, ferramentas de design generativas e habilitadas para IA e o futuro do design imersivo. NX X - Engenharia de produtos baseada em nuvem Acesse os recursos de engenharia de produtos líderes do setor do  NX na nuvem com o NX X. Durante a estreia, primeiro será mostrado como você pode aproveitar a nuvem para seus fluxos de trabalho de CAD. O gerenciamento centralizado de licenças de nuvem reduz a complexidade de TI para lhe dar flexibilidade extra. Você pode instalar o NX X no desktop ou até mesmo transmitir o software em seu navegador por meio dos serviços de nuvem da AWS. O gerenciamento de dados totalmente integrado e seguro permite que você compartilhe e colabore com colegas e parceiros diretamente na interface do NX X. Construído com o software Teamcenter X da Siemens e como parte do Siemens Xcelerator as a Service, o NX X torna mais fácil do que nunca aumentar o nível dos seus recursos de gerenciamento do ciclo de vida do produto (PLM). Licenciamento flexível e escalável Aproveite ao máximo o NX e o NX X com licenciamento baseado em valor. Os módulos complementares já adicionam recursos extras à funcionalidade principal do NX , adaptados para casos de uso especializados e avançados. O licenciamento baseado em valor oferece acesso flexível, escalável e acessível a esses módulos quando e como você precisar deles. O modo como funciona é simples. Você obtém um conjunto de tokens e cada módulo adicional custa um certo número de tokens para usar. Esses tokens são "retirados" enquanto você usa um módulo e retornam ao seu conjunto para uso em outro módulo quando você termina. Você começa com tokens suficientes para cobrir suas necessidades atuais de módulos e então adiciona mais facilmente conforme sua organização cresce ou suas necessidades de engenharia se desenvolvem. Quase todas as funcionalidades que são demonstradas no vídeo deste ano estão disponíveis por meio de licenciamento baseado em valor. Tudo o que você precisa fazer para acessar os novos recursos com seus tokens existentes é atualizar para a versão mais recente do NX ! Colaboração entre domínios Colabore de maneiras inovadoras com o NX X, licenciamento baseado em valor e integrações poderosas do Siemens Xcelerator. O gerenciamento de dados integrado no NX X significa gerenciamento de mudanças e fluxos de trabalho de liberação perfeitos, enquanto o licenciamento baseado em valor fornece a cada especialista as ferramentas de que ele precisa, quando ele precisa. O vídeo deste ano também destaca como a interoperabilidade do NX com outras soluções Siemens Xcelerator garante uma comunicação eficiente durante todo o ciclo de vida do produto. Mostramos como você pode integrar o Zel X, a plataforma de engenharia baseada na web da Siemens, aos seus fluxos de trabalho de design e fabricação, dando a cada equipe acesso econômico ao nível certo de funcionalidade. E destaca-se também o Managed Environment for Electronics Design, que reúne um conjunto de produtos Siemens Xcelerator, como NX , Teamcenter e Xpedition. Visualize animações mecatrônicas em alta fidelidade O Mechatronics Concept Designer é um módulo adicional NX que permite modelar, simular e validar projetos de máquinas com física de vários corpos e comportamento relacionado à automação. Agora você pode ver simulações precisas de seus projetos em movimento com o NX Immersive Explorer, com base em dados do Mechatronics Concept Designer. Design habilitado para IA Melhore e acelere seus processos aproveitando ferramentas de design habilitadas por inteligência artificial no NX . São apresentadas uma série de funcionalidades de design e simulação alimentadas por IA, como Topology Optimization, Performance Predictor e modelagem Gyroid. Ferramentas como essas unem recursos de IA, como Previsão de Comando e Previsão de Seleção, que podem aumentar significativamente a eficiência em seus fluxos de trabalho de rotina. Design generativo e habilitado para IA Ferramentas como Topology Optimization, Lattice Designer e Implicit Modeling não apenas automatizam fluxos de trabalho. Elas podem otimizar seus projetos e criar geometria complexa além das capacidades dos métodos CAD tradicionais. Assista ao vídeo abaixo para ver esses módulos complementares em ação como parte de um fluxo de trabalho de design generativo ou continue lendo para mais detalhes Otimização de topologia Agora você pode assistir ao processo de otimização gerar geometria ao vivo no Graphics Window. Esta é uma maneira muito intuitiva de avaliar o progresso e escolher um ponto adequado para concluir a otimização. Basta selecionar Visualizar no Monitor de Progresso da Solução. A Otimização de Topologia agora também pode criar automaticamente misturas entre corpos de construção e o espaço de design com base no tamanho de voxel especificado. Escolha a opção Mistura de transição automática na caixa de diálogo Corpo de Construção. Você também pode otimizar para uma gama mais ampla de técnicas de fabricação. A opção Multi-Axis Tooling na caixa de diálogo Shape Constraint agora suporta fresamento de 5 eixos. Modelagem Implícita Dois novos comandos foram adicionados à Modelagem Implícita nesse nova versão: Definir resolução – Use isto para definir o tamanho do voxel para quaisquer corpos implícitos selecionados. Célula unitária – Cria um corpo triplamente periódico com um corpo, para uso pelo comando Body Lattice fora do ambiente de tarefas de Modelagem Implícita. O comando Unite também tem algumas novas funcionalidades. Agora você pode escolher entre três tipos de mesclagem entre o alvo e os corpos da ferramenta – Contínuo, Circular ou Angular. Lattice Designer Ao criar redes de Voronoi, agora você pode especificar qual distribuição de tamanho de poro usar. Distribuições de poros uniformes, variáveis ​​e gaussianas estão disponíveis. O comando Filter Lattice agora oferece ainda mais flexibilidade. Você pode filtrar hastes por espessura ou proporção Há também o novíssimo comando Connect Dangling Rods. Ele conecta automaticamente as extremidades abertas das hastes penduradas para ajudar a evitar problemas durante a fabricação aditiva. Você pode escolher um comprimento máximo de haste, um número máximo de hastes por conexão e usar uma distribuição mais próxima ou aleatória. LANÇAMENTO EM BREVE: Designer Imersivo NX Prepare-se para experimentar o CAD 3D no metaverso industrial. Projete enquanto você está na sala com seu modelo. Leve a inovação a novos níveis. Saiba mais sobre o próximo software NX Immersive Designer e o visor montado na cabeça Sony XR, feito sob medida para os controles NX . Assista ao vídeo completo das novidades do NX em 2024 Não perca a oportunidade de impulsionar a inovação e a eficiência em sua empresa! Agende uma reunião com a CAEXPERTS e descubra como as novas atualizações do NX em 2024, incluindo os produtos em nuvem NX X, podem transformar seus processos de design e engenharia. 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