Diseño generativo: Optimización del acoplador soplante para alveo

Visión general

IMT optimizó un acoplador de soplante para alveo, haciendo hincapié en la pérdida de presión mínima, la eficiencia del material y la geometría optimizada para el flujo. Gracias al diseño generativo y la fabricación aditiva, la presión diferencial se redujo en un 13% con menos material.

Figura 1: conjunto de soplante alveo con acoplador de soplante

Fondo

El desarrollo de componentes mecánicos complejos requiere métodos innovadores para mejorar la eficiencia y el rendimiento. IMT utilizó el diseño generativo para optimizar el acoplador del soplador para alveo, con el objetivo de reducir la presión diferencial y el volumen interno al tiempo que se minimizaba el uso de materiales. Todas las variaciones de diseño se fabricaron de forma aditiva y se probaron para validar la mejor solución, logrando una reducción del 13% de la presión diferencial en comparación con el diseño original. Este éxito puso de manifiesto que todo el potencial del diseño generativo sólo se alcanza mediante la fabricación aditiva, que permite obtener estructuras optimizadas para el flujo.

Introducción

Los modernos dispositivos de tecnología médica experimentan una creciente demanda de mayor rendimiento y eficiencia de recursos. IMT recibió el encargo de desarrollar un acoplador de soplado para un simulador pulmonar diseñado para su filial, IMT Analytics. El objetivo era minimize la pérdida de presión y el volumen interno al tiempo que se utilizaban los materiales de forma eficaz. Para ello se utilizaron prácticas de ingeniería tradicionales y herramientas como Autodesk Fusion 360, un programa de diseño asistido por ordenador (CAD), y Ansys FLUENT, un programa de dinámica de fluidos computacional (CFD).

¿Qué es el diseño generativo?

El diseño generativo emplea algoritmos e inteligencia artificial para crear geometrías de componentes optimizadas. Los ingenieros definen las condiciones, como los requisitos de fluidos y las restricciones de materiales, mientras el software genera múltiples soluciones potenciales inspiradas en estructuras naturales. La mejor geometría se determina mediante simulaciones iterativas. Este método es especialmente eficaz con la fabricación aditiva, que puede producir formas complejas que la fabricación tradicional no puede.

Optimización mediante diseño generativo

Figura 2: iteraciones del acoplador de soplado

1. Diseño manual y simulación

Un ingeniero experimentado modeló primero una geometría convencional para el acoplador del soplador. Se simuló y probó con FLUENT. A continuación, la primera versión se fabricó de forma aditiva y se midió con precisión para obtener datos exactos que validaran la simulación.

2. Diseño generativo con Fusion 360

La misma tarea se pasó a un algoritmo de diseño generativo en Fusion 360. El molde generado también se simuló y, a continuación, se fabricó aditivamente y se midió. Los resultados de las pruebas mostraron que esta variante funcionaba peor que el modelo desarrollado manualmente debido a parámetros de entrada inadecuados, como requisitos fluídicos y restricciones de material incorrectos.

Figura 3: Variantes de acoplador producidas por diseño generativo

La corrección de los parámetros mejoró los resultados. Además, se implantaron estructuras reticulares para optimizar aún más el uso de material. Estas estructuras reticulares reducen considerablemente el peso y el material, al tiempo que preservan la integridad estructural. Estos diseños fueron especialmente beneficiosos en componentes optimizados para el flujo, ya que favorecen una distribución uniforme del flujo de aire.

Figura 4: Reducción de material mediante estructura reticular

3. Optimización fina

La iteración final presentaba una forma de ingeniería optimizada mediante morphing de malla en FLUENT.

Esta versión se fabricó de forma aditiva y se midió, lo que dio como resultado una reducción del 13% de la presión diferencial utilizando menos material, manteniendo el mismo volumen, modificando el grosor de las paredes e introduciendo una estructura reticular para mejorar aún más el rendimiento. Esta forma optimizada sólo podía conseguirse mediante fabricación aditiva, ya que los métodos convencionales no pueden crear estructuras tan complejas y optimizadas para el flujo.

La iteración final combinó la forma impulsada por la ingeniería con optimizaciones adicionales utilizando el morphing de malla en FLUENT. Este proceso consistió en refinar la geometría basándose en los resultados de las simulaciones iniciales, lo que condujo a un diseño más eficiente y eficaz.

Figura 5: Diseño final

Conclusión

El diseño generativo es innegablemente eficaz para optimizar las formas, pero no sustituye los conocimientos críticos de los ingenieros. Las soluciones más sustanciales surgen de una combinación decisiva de principios clásicos de ingeniería, técnicas avanzadas de simulación y diseño generativo. En las fases finales de nuestros proyectos, hemos empleado con confianza la fabricación aditiva y mediciones precisas para validar nuestros resultados, logrando una notable reducción del 13% en la presión diferencial.

Además, todas las ventajas del diseño generativo se materializan exclusivamente a través de la fabricación aditiva, lo que permite geometrías superiores de flujo optimizado. En IMT, nos comprometemos a aprovechar el diseño generativo para desarrollar soluciones innovadoras que satisfagan y superen los complejos retos de nuestros clientes.