Hexagon presenta Cradle CFD una solución de dinámica de fluidos computacional multifísica que mejora su productividad en diseño, investigación y manufactura.
Cradle CFD 2023 es una aplicación de dinámica de fluidos computacional inteligente centrada en la multifísica. Es un conjunto de software de simulación y visualización CFD, con alta velocidad de procesamiento, tecnología refinada y una practicidad verificada por sus usuarios. Se utiliza para resolver problemas térmicos y de fluidos de ingeniería en diversas aplicaciones como, automotriz, aeroespacial, electrónica, construcción, maquinaria y sector marino. Tiene la capacidad de cosimulación multifísica y simulación encadenada para lograr acoplamientos con herramientas estructurales, acústicas, electromagnéticas, mecánicas, de optimización, térmicas, CAD 3D y otras herramientas de análisis, Cradle CFD permite a los usuarios de cualquier nivel procesar simulaciones de fluidos avanzadas.
Algunos de sus módulos son: Cradle CFD scFLOW para analisis de termo fluidos, Cradle CFD SC/Tetra analisis termo fluidos con mallas no estructuradas, Cradle CFD scSTREAM para mallas estructuradas, Cradle CFD scPOST despliega los resultados, Cradle CFD PICLS analisis de PCB.
La aplicación de simulación ofrecer más de 50 nuevas funciones, entérate de los aspectos más destacados a continuación:
scFLOW
Novedades en el manejo de geometría y mallado
Enfrentar la incompatibilidad de datos CAD y de geometrías complejas en CAE es uno de los principales cuellos de botella de todo el proceso de simulación CFD, ya que en él se invierte la mayor parte del tiempo del analista. Para aumentar la productividad de los ingenieros y reducir el tiempo de entrega de las simulaciones CFD, Cradle CFD 2023 presenta mejoras para reducir o eliminar las operaciones manuales en el manejo de la geometría y el mallado.
Detectar huecos y forzar la separación entre piezas
Es habitual que en los modelos CAD existan huecos entre piezas que el usuario no desee conservar. Con el método de mallado Voxel Fitting, estos huecos se eliminan automáticamente, lo que no siempre es deseable. Los analistas pueden forzar la conservación de huecos finos con tamaños de octante grandes utilizando el mallado Voxel Fitting, y así eliminar la necesidad de refinar el parámetro octree para conservar estos huecos.
Insertar elementos de la capa límite
Esta nueva capacidad reduce o elimina los elementos extremadamente delgados y sesgados que suelen provocar inestabilidad en la simulación. En el caso de un modelo de carrocería de coche con superficies complejas, se crearon 6,360 elementos delgados que provocaban la inestabilidad de la simulación. Con esta mejora, estos elementos delgados se eliminaron por completo y la simulación convergió con éxito sin necesidad de realizar ningún cambio geométrico en el modelo.
Detección de proximidad entre piezas y refinamiento automático de octantes
Es posible detectar espacios estrechos relativos a un tamaño de octante especifico y refinar el tamaño de este de forma automática o manual. Esto ayuda a identificar los lugares donde podría ser necesario un mayor refinamiento, así como a elegir los octantes correctos para lograrlo, el procedimiento ahorra horas de investigación manual.
Modelo de circuito equivalente en modelado de baterías
Para la seguridad y ciclo de vida óptimos de las baterías de iones de litio (LIB), éstas deben funcionar dentro de un rango de temperaturas específico. Por tanto, la gestión térmica de los sistemas de baterías es crucial. Además, modelar la célula de la batería con su fenómeno físico real en simulación es muy costoso.
Cradle CFD 2023 ofrece un método de modelado de baterías rápido y preciso que utiliza el modelo de circuito equivalente llamado modelo RC, sin necesidad de modelar los detalles físicos de la celda. Este modelo aproxima el comportamiento y la respuesta de una celda de batería combinando elementos de circuito eléctrico simples. Suponiendo un voltaje de circuito abierto (OCV) y conectando múltiples combinaciones de resistencias eléctricas y condensadores, se pueden predecir las respuestas de la potencia eléctrica de entrada y salida y de la generación de calor térmico de una batería real a lo largo del tiempo.
Análisis químico de reacciones acoplado con LOGEacs
Con Cradle CFD scFLOW 2023 el análisis detallado y preciso de reacciones químicas se realiza acoplando LOGEacs, el solver de reacciones químicas desarrollado por LOGE.
Por ejemplo, la reacción global de combustión de hidrógeno de 2H2+O22H20 es bien conocida. Aun así, hay que considerar varios procesos de reacción fundamentales cuando se calcula la combustión de hidrógeno bajo varias condiciones de temperatura y presión.
En lugar de buscar por sí mismos estas reacciones detalladas, se pueden utilizar una base de datos de mecanismos de reacción química detallada incluida para combustibles de uso común como el metano, hidrógeno, amoníaco y el gas de síntesis. Los mecanismos de reacción proporcionados se han reducido y validado en una amplia gama de condiciones. El modelado de la combustión de estos combustibles puede realizarse sin ajustes complicados ni necesidad de evaluar el mecanismo de reacción apropiado para el problema en cuestión.
Uso de la base de datos de propiedades de los fluidos REFPROP
Cradle CFD V2023 está equipado con REFPROP, que permite el uso de propiedades de fluidos reales en un amplio rango de temperaturas y presiones. Se puede predecir con precisión el comportamiento del flujo incluso en situaciones en las que se necesitan propiedades de los materiales dependientes de la temperatura o la presión, como cuando la viscosidad y la conductividad térmica son importantes.
Las propiedades del material calculadas por REFPROP se establecen como tablas dependientes de la temperatura y la presión. El material fluido creado se tratará como el material fluido compresible habitual. Existen propiedades de mezcla predefinidas, y es posible crear una propiedad de mezcla utilizando hasta 20 componentes.
La imagen inferior es un ejemplo de un intercambiador de calor de doble tubo en el que la propiedad del material de R134A, el fluido dentro del tubo interior se establece utilizando REFPROP para tener en cuenta la propiedad del material dependiente de la temperatura y la presión.
Aceleración del análisis de mallas superpuestas
Hay un nuevo algoritmo que acelera el procesamiento de las mallas superpuestas (overset mesh), resulta muy eficaz los análisis de múltiples mallas de este tipo. Se mejora el desempeño y se mantiene la precisión de los métodos convencionales.
Por ejemplo, el modelo de caja de cambios que se muestra a continuación tiene diez mallas superpuestas y un total de unos 5 millones de celdas. de este modelo, la reducción de tiempo fue de aproximadamente un 45%, independientemente del grado de paralelismo.
Mejoras en análisis de sonido aerodinámico
Una fuente de ruido dipolar es la fuente dominante en un flujo alrededor de objetos. Esto se debe a la interacción entre el flujo y la superficie de la pared de los objetos. Cradle CFD scFLOW 2023 es capaz de dar salida a la intensidad de la fuente de ruido dipolar, definida como la raíz cuadrada media de la presión de pared derivada en el tiempo, como una de las variables del archivo de campo y salida de región para un análisis transitorio.
Este indicador ayuda a identificar posibles regiones de fuentes de ruido para que pueda centrarse en suprimir las fluctuaciones de flujo alrededor de esas regiones. A continuación se muestra la comparación de la visualización de las fuentes de ruido en el análisis de ruido de drones utilizando vórtices por valor Q y la intensidad de la fuente de ruido Dipolo.
scSTREAM
Extracción de datos de capas de PCB desde archivos IPC-2581
Para mejorar la capacidad de scSTREAM en simulación térmica de componentes electrónicos y diseño de PCB, los datos de capas disponibles en IPC-2581 pueden importarse como datos geométricos. Esto es adicional a la representación normal de los datos de las capas, que se agrupan en una propiedad del material para la placa de circuito impreso que describe el comportamiento general de la conducción térmica dentro de las capas y entre ellas.
Esta nueva capacidad permite realizar simulaciones de transferencia de calor conjugada teniendo en cuenta la dependencia térmica de la conductividad eléctrica, ya que la simulación admite el análisis del potencial eléctrico en las capas conductoras, así como las fuentes de calor normales de los componentes, como procesadores y microcontroladores.
Mejora del método MARS
Solver de Advección y reconstrucción (Multi-interface Advection and Reconstruction Solver MARS) es un método VOF avanzado para manejar el flujo multifásico, hoy se extiende para una física más realista y para cumplir con el método de malla Cut-cell. (Adveccion .-En el campo de la física, la ingeniería y las ciencias de la tierra, la advección es el transporte de una sustancia atmosferica por el movimiento masivo de un fluido.)
Las nuevas mejoras incluyen:
- Análisis de difusión en cada fluido, incluyendo soporte para el método Cut-cell.
- Mayor precisión en problemas de cambio de fase resolviendo las temperaturas de cada fluido dentro de una celda para ebullición, condensación, solidificación y fusión.
- Formación de flujo con cut-cell
Optimización topológica del flujo de fluidos
Dentro de scSTREAM es posible usar el flujo turbulento para la optimización de topologías, lo que permite utilizar la tecnología en una gama más amplia de aplicaciones empleando el modelo de turbulencia k-epsilon de flujo con números de Reynolds elevados. Se encuentra un diseño optimizado de una junta de flujo utilizando esta función para minimizar la pérdida de presión o maximizar la uniformidad del flujo.
Modelado de órdenes reducidas mediante aprendizaje automático con Cradle CFD
Dado que la simulación CFD de grandes modelos puede llevar un tiempo considerable, Cradle CFD 2023 introduce el modelado 3D de orden reducido (ROM) mediante aprendizaje automático (Machine Learning) para permitir una exploración casi instantánea del espacio de diseño. El ROM se define en scMonitor, que orquesta la ejecución del muestreo de simulación, extrae los resultados y construye el ROM con la ayuda de Odyssee CAE que scPOST aprovecha para producir resultados a medida que el usuario cambia las variables de diseño.
Esta función puede automatizarse mediante scripts, ya que los componentes necesarios tienen API, lo que permite a los usuarios integrar la creación de ROM en sus procesos de diseño automatizados.
Hay un ejemplo práctico en SimCompanion
scPOST
Cronología
scPOST tiene una ventana de línea de tiempo que mejora la productividad, permite navegar a través de una serie temporal, movimientos de paneo predefinidos, etc. Si el modelo incluye cuerpos en movimiento, como mallas superpuestas, el usuario puede investigar el movimiento sin necesidad de cargar los archivos de resultados para cada paso. En su lugar, los resultados completos sólo se leen para los pasos de tiempo seleccionados.
Visualización de Adams Flexbody
Un flujo de trabajo típico para el análisis Multi-Body Dynamics (MBD) con Adams es crear cuerpos flexibles que puedan capturar el comportamiento estructural de las piezas - la flexibilidad dinámica de las piezas o grupos de piezas - durante una simulación Adams. Normalmente, estos cuerpos flexibles se crean utilizando MSC Nastran y se conocen comúnmente como archivos MNF.
A partir de esta versión, scPOST puede leer y visualizar resultados de archivos de cuerpos flexibles, permitiendo al usuario post-procesar resultados de Adams que contengan cuerpos flexibles. En el siguiente ejemplo, podemos ver una simulación de una plataforma de agitación de camiones donde un cuerpo flexible captura la flexibilidad del bastidor.
Maquetas visuales para modelos Adams
Además, se ha mejorado la velocidad al importar archivos de resultados de Adams y la ventana de timeline permite explorar los resultados con facilidad. Por último, la función de maqueta visual muestra el sistema simulado en Adams sin necesidad de incluirlo en los archivos de simulación, como se muestra en el ejemplo.
Sincronización de modelos y entornos
Para crear una visualización de resultados aún más inmersiva, scPOST mejora sus capacidades fotorrealistas y permite que los entornos HDRI se muevan con el modelo de simulación y estén inmóviles. Esto permite al usuario moverse alrededor de la cámara sin romper la inmersión.
Fuente: Hexagon
