EY35

ENTREVISTA 59 "La simulación a nivel de sistema puede acelerar enormemente el tiempo de comercialización" • Herramientas de IA y aprendizaje automático para ayudar a los ingenieros a crear modelos de orden reducido más eficientes que consuman menos recursos y per- mitan realizar análisis más interactivos o modelos más grandes, especialmente para fenómenos transitorios. • Procesamiento posterior y visualización compartidos para interpretar esos resultados, incluidos los formatos portátiles en la nube y/o la explotación de dispositivos AR/VR. La gente del sector CAE lleva muchos años hablando de los gemelos digitales, pero su aplicación en el sentido más puro ha sido muy limitada. Un componente cru- cial es la capacidad de modelar múltiples tipos de física simultáneamente, lo que permite la optimización del diseño a nivel de sistema que se requiere para desarro- llar nuevos aerogeneradores. Si tomamos como ejemplo los proyectos del mundo real en los que trabajamos hoy, podemos modelar una turbina para su diseño mode- lando lo siguiente: • La dinámica completa del sistema con Adams • La caja de engranajes y el subsistema de rodamientos con las herramientas Romax. • La acústica con Actran • Las estructuras con MSC Nastran o Marc, incorporando un modelo Digimat para tener en cuenta el compor- tamiento de los materiales. • Cradle CFD para modelar la aerodinámica y los efectos térmicos, y proporcionar todo el posprocesamiento • CAEfatigue para calcular la vida útil prevista o el ciclo de mantenimiento/sustitución de cualquier compo- nente estructural. Esto es eficaz y se ha demostrado que acorta los pro- cesos de diseño actuales en más de un 50%. Pero la cantidad de simulaciones que pueden realizarse está limitada por el coste y el tiempo de cálculo. En un futuro próximo, creo que podemos esperar ver una aplicación significativa del aprendizaje automático para reducir los recursos informáticos necesarios y permitir una explo- ración más rápida y extensa del espacio de diseño; esto es clave para permitir que el gemelo digital que hemos visto en conferencias y eventos de marketing se aplique en la fase de diseño y hasta las operaciones. La otra tec- nología clave es la gestión de datos, donde los equipos que ya emplean herramientas para el análisis de datos y la gestión de datos del proceso de simulación tienen una clara ventaja. El mantenimiento eficaz de los activos de energías reno- vables es enormemente importante. En el pasado, la simple conexión de estos activos, a menudo remotos, para recibir la telemetría de los sensores era un reto. A medida que aumenta el número y la escala de los des- pliegues, la simulación desempeña un papel importante como fuente de datos virtual para que los operadores puedan comparar el activo “diseñado” con la telemetría del activo operado e identificar tendencias o problemas de salud del parque eólico para planificar un mante- nimiento eficaz. La creación de gemelos digitales que proporcionen esta información se basa en la elabora- ción de modelos precisos, la computación eficiente de dichos modelos, la capacidad de recopilar flujos de datos IoT de forma fiable desde el borde y las herramientas y conocimientos para consolidar los datos reales y físicos y aprender a interpretarlos de forma eficaz. ¿Cómo puede ayudar la simulación a nivel de sistema a la comercialización? La simulación a nivel de sistema puede acelerar enor- memente el tiempo de comercialización. El fabricante chino de multiplicadoras para aerogeneradores, Dalian Huarui, redujo el plazo de comercialización de una caja de engranajes para turbinas de 3 MW de 3 años a menos de 1 año, al combinar diferentes tipos de condiciones de contorno (multifísicos) y adoptar un enfoque de diseño a nivel de sistemas. Esto es indi- cativo de lo que hemos visto en todo el mundo, pero especialmente en China e India, donde el I+D en la industria eólica se ha intensificado gracias a sus polí- ticas gubernamentales. Este enfoque también está haciendo crecer el sector de la innovación. Hace unos años, un proyecto de investi- gación patrocinado por el Departamento de Energía de EE.UU. y socios de la industria, realizado en el NREL (Laboratorio Nacional de Energías Renovables), empleó una simulación de grandes proporciones. En ella se veri- ficó y validó el diseño de una nueva caja de engranajes para aerogeneradores que utiliza una combinación única de cojinetes de deslizamiento hidrodinámicos en los pernos planetarios giratorios y “pernos flexibles” para el soporte del engranaje planetario. Este profundo conoci- miento y la validación de los resultados de la simulación mediante ensayos físicas sentaron las bases técnicas (cojinetes de deslizamiento y tecnología de pasadores flexibles) que ahora se utilizan para desarrollar la última generación de transmisiones de turbinas de más de 6 MW en la industria. 