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Descubra el futuro de las predicciones de geometría 3D con la tecnología de optimización PI-BO, ahora disponible a través de la innovadora aplicación Stochos.
Desafíos
A pesar de los avances en las tecnologías de modelado 3D, persisten varios retos. Uno de los principales es la complejidad computacional que supone generar predicciones geométricas precisas. Los métodos tradicionales suelen requerir una potencia de procesamiento y un tiempo considerables, lo que puede suponer un cuello de botella en el proceso de diseño.
Además, lograr un equilibrio entre precisión y eficiencia computacional sigue siendo un reto crítico. Garantizar que las predicciones no sólo sean precisas, sino que también se generen en un plazo de tiempo razonable, es esencial para las aplicaciones prácticas en ingeniería y diseño.
Solución de ingeniería
La aplicación de la optimización en la aplicación Stochos aborda estos retos de frente. Utilizando la inferencia probabilística, la aplicación puede navegar eficazmente por el vasto espacio de diseño para identificar las configuraciones geométricas óptimas. Este enfoque reduce la carga computacional al tiempo que mantiene altos niveles de precisión.
Estudio de caso:
Anteriormente, se utilizó un caso de referencia 2D de un cabezal de ducha simplificado (Figura 1) para demostrar una aplicación de Inferencia Probabilística para la Optimización Bayesiana (PI-BO) en optiSLang1.
Figura 1. Caso de referencia 2D
El estudio exploró el diseño óptimo (es decir, los diámetros de los orificios internos) para satisfacer dos condiciones de salida de máxima caída de presión y mínima uniformidad. De 20 diseños, una solución de Frente de Pareto sugirió el diseño 19 como el óptimo (Figura 2).
Figura 2. Solución de optimización PI-BO
El estudio actual utiliza los datos del trabajo de optimización para generar una aplicación de predicción geométrica utilizando Stochos autónomo. Para ello, se utilizaron la tabla de optimización de Ansys Workbench, los datos exportados de Ansys CFD-Post con coordenadas y variables de campo de presión y velocidad, y los archivos de geometría exportados de Ansys Discovery para crear un archivo de herramientas de visualización (vtk). Esto se hizo con un código Python utilizando las funciones Stochos incluyendo dimgp y optimización bayesiana. Se utilizó un código Python adicional para generar la aplicación (Figura 3).
Figura 3. Representación esquemática de la generación de la aplicación
Una vez activada la app, el primer paso es introducir la ruta de los datos donde se encuentran los archivos vtk correspondientes a los 20 puntos de diseño (Figura 4).
Figura 4. GUI de la aplicación para introducir la ruta de los datos
A continuación, haciendo clic en el botón Cargar y predecir, se visualizan los puntos de diseño predichos con las características geométricas coloreadas con un parámetro seleccionado, como la presión (Figura 5). Obsérvese que, para este estudio, hemos utilizado una malla gruesa y, por tanto, el campo geométrico predicho se muestra con puntos dispersos. Una malla más fina daría lugar a un gráfico de contorno más regular. También hay que tener en cuenta que el código Stochos utiliza sólo un grupo de puntos de diseño para el entrenamiento, para predecir todo el conjunto.
Figura 5. La sección del diseño, y la visualización de la geometría y la distribución de la presión
La geometría y el campo de presión predichos por Stochos concuerdan bastante bien con el contorno CFD-Post de la simulación Fluent para el diseño 19 (Figura 6).
Figura 6. Comparación de la geometría y el campo de presión predichos por la aplicación Stochos con la simulación de Fluent para el diseño 19.
El siguiente paso será generar otra aplicación Stochos con la aplicación genAI para predecir la geometría y el campo de presión a partir de cualquier caída de presión y parámetros de uniformidad.
Beneficios
La integración de la tecnología de optimización PI-BO en la aplicación Stochos ofrece numerosos beneficios. En primer lugar, mejora la precisión de las predicciones de geometría 3D, proporcionando a los usuarios modelos fiables y precisos. Esto conduce a mejores resultados de diseño y reduce la necesidad de costosas revisiones.
Además, la eficacia de la aplicación a la hora de procesar cálculos complejos garantiza que los usuarios puedan iterar con rapidez, acelerando el ciclo general de diseño. Esta eficiencia se traduce en un ahorro de costes y una mejora de la productividad de los equipos de ingeniería. Además, la interfaz de fácil manejo hace que la optimización avanzada sea accesible a un público más amplio, democratizando las herramientas computacionales de alto nivel.
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