Optimización en ingeniería: técnicas y aplicaciones en diferentes industrias
Existe una necesidad en la industria de optimizar la ingeniería aplicada a productos o procesos con el fin de reducir los tiempos de desarrollo, mejorar la eficiencia y/o minimizar los costos de fabricación.
Se trata de un desafío que resulta evidente tanto cuando se diseña un nuevo producto como cuando se modifica el diseño de uno existente. Llevar a cabo esta tarea no es tarea sencilla, principalmente debido al gran número de opciones de que dispone el diseñador.
Por eso, para desarrollar cada vez mejores productos a menor costo, los profesionales recurren a la metodología de optimización, utilizada para hacer más preciso el proceso de búsqueda de mejoras mediante el empleo de un método científico, ágil y automatizado.
Esta metodología utiliza algoritmos de optimización de ingeniería como elemento para seleccionar nuevos diseños de forma iterativa en busca de la configuración óptima. En este sentido, la simulación computacional puede ser un gran aliado, como puede comprobarse en las innumerables posibilidades que se presentan en el live
Técnicas de simulación aplicadas a la optimización en ingeniería
Para comenzar a aplicar la metodología de optimización en ingeniería, es necesario definir los elementos básicos: variables de entrada, funciones objetivo y restricciones. Las variables de entrada son los parámetros del proyecto que se pueden modificar libremente, por ejemplo:
- variables geométricas (espesor, anchura, radio de curvatura, etc.)
- variables operativas (velocidad de entrada, carga, temperatura, etc.);
- y otras como materiales, trayectorias, etc.
Las funciones objetivo representan las metas del proyecto, es decir, minimizar o maximizar variables como la eficiencia, costos, tensiones, pérdida de carga, fricción, intercambio térmico, etc. Estas funciones son las fuerzas motrices de la optimización, que puede ser una o varias. Por último, las restricciones son los requisitos que deben cumplir los nuevos diseños. Puede tratarse de requisitos normativos, de viabilidad, de fabricación, etc.
Una vez realizado el modelado de optimización de ingeniería mencionado anteriormente, es necesario definir cómo se calcularán las variables de salida (funciones objetivo y restricciones). La forma más sencilla sería contar con una expresión analítica en función de las variables de entrada.
En problemas prácticos no suele ser posible disponer de esta expresión, por lo que las variables de salida deben calcularse numéricamente, mediante rutinas computacionales o softwares específicos que simulen los fenómenos físicos del proyecto, o experimentalmente.
La simulación estructural modela y analiza el comportamiento de estructuras bajo diferentes tipos de carga. Resulta idónea para proyectos relacionados con la resistencia de materiales, como puentes, edificios, vehículos, maquinaria y otros productos manufacturados.
La simulación fluidodinámica modela el flujo de fluidos (líquidos y gases) y la transferencia de calor mediante ecuaciones diferenciales parciales. Puede aplicarse, por ejemplo, al estudio de la aerodinámica, la optimización del diseño de equipos o el análisis de mezclas.
Mediante la simulación electromagnética, que simula el comportamiento de los campos eléctricos y magnéticos, se pueden diseñar dispositivos electrónicos, antenas, cables y sistemas de comunicación.
Por último, la simulación de partículas modela el movimiento y la interacción de partículas individuales o grupos. Puede ser útil para optimizar tolvas de transferencia, cribas vibratorias, trituradoras y tratadores de semillas..
El uso de la simulación para optimizar procesos en diferentes industrias
Aunque muchos consideran que la simulación es más aplicable a sectores tecnológicamente avanzados, en realidad es esencial para cualquier industria que desee mejorar la eficiencia, reducir costos e innovar.
Descubre a continuación otras posibilidades de optimización en ingeniería mediante simulación:
Industria del petróleo y el gas
En el sector del petróleo y el gas, Petrobras utilizó la optimización para realizar el dimensionamiento inicial de la plataforma P-55, siendo ésta la plataforma semisumergible más grande construida en Brasil y que ya está en funcionamiento.
El objetivo era encontrar las dimensiones del casco de la plataforma que minimizaran su movimiento vertical y cumplieran varias restricciones de diseño, como el movimiento, la construcción y el montaje.
La naturaleza del problema y la cantidad de restricciones acabaron reduciendo enormemente el número de configuraciones factibles, por lo que fue necesario utilizar un algoritmo de optimización robusto capaz de encontrar las regiones factibles. Los estudios incluyeron análisis hidrodinámicos, de estabilidad y de fatiga.
Leer también: Soluciones de simulación: descubre la nueva era de la industria del petróleo y el gas
Industria automotriz
Varios casos de éxito en ingeniería han aplicado técnicas de optimización. Por ejemplo, en un estudio del equipo BMW, el objetivo era reducir el tiempo por vuelta de un coche de carreras en la carrera de Interlagos, durante el Campeonato GT3.
Para reducir el tiempo por vuelta (función objetivo), se modificaron varios parámetros de configuración del coche, como: ángulo del alerón, configuración de los amortiguadores, ruedas, entre otros.
En un solo día se realizaron un total de 600 simulaciones diferentes, con las que se consiguió una reducción de 1,38 segundos por vuelta, una reducción significativa para esta competición.
Agroindustria
La agroindustria es un sector complejo y multifacético, que abarca desde la producción agrícola hasta la transformación y distribución de productos alimentarios y no alimentarios. En este caso, la simulación desempeña un papel crucial, ya que permite la optimización y la mejora continua.
Para la agricultura de precisión, por ejemplo, la simulación puede ayudar a crear modelos virtuales de las máquinas utilizadas, lo que permite probar diversos escenarios antes de desarrollar los físicos.
Puede aplicarse a máquinas como distribuidores, sembradoras, transportadores de grano, mezcladoras, depósitos de almacenamiento y máquinas de procesamiento. Aporta ventajas como el análisis del rendimiento, la optimización del diseño y la reducción de riesgos.
Saber más: Simulación aplicada a la agroindustria: casos de éxito
Equipos Industriales
Mediante la simulación, es posible predecir el desgaste y las necesidades de mantenimiento de maquinaria y equipos, reduciendo los tiempos de inactividad y alargando la vida útil.
También puede ser útil para predecir el rendimiento de complejos industriales y optimizar máquinas en funcionamiento.
Entre los equipos industriales que pueden aprovechar las ventajas de la simulación computacional están las turbomáquinas, los motores eléctricos, los transformadores y los intercambiadores de calor.
Industria de energía
La simulación permite optimizar el diseño de las células fotovoltaicas, determinar la mejor orientación e inclinación de los paneles solares y predecir la producción de energía en distintas condiciones meteorológicas.
En huertas solares, la simulación computacional es esencial para garantizar que estas instalaciones funcionen con la máxima eficiencia, minimizando el uso de recursos y los residuos. La simulación también permite reducir el tiempo de ejecución de la operación.Para conocer más sobre las aplicaciones de la tecnología, descubre las herramientas de simulación computacional Ansys con funciones exclusivas para resolver los desafíos de optimización en ingeniería.
