Ingeniería asistida por ordenador

La ingeniería asistida por ordenador ( CAE , por sus siglas en inglés) es el uso general de la tecnología para ayudar en tareas relacionadas con el análisis de ingeniería .

La ingeniería asistida por ordenador (CAE) incluye el método o análisis de elementos finitos (FEA), la dinámica de fluidos computacional (CFD), la dinámica multicuerpo (MBD), la durabilidad y la optimización. Se engloba junto con el diseño asistido por ordenador (CAD) y la fabricación asistida por ordenador (CAM) bajo el término y la abreviatura de tecnologías asistidas por ordenador (CAx).

El término CAE se ha utilizado para describir el uso de la tecnología informática en la ingeniería en un sentido más amplio que el simple análisis de ingeniería. Fue en este contexto que Jason Lemon, fundador de Structural Dynamics Research Corporation ( SDRC ), acuñó el término a finales de la década de 1970. Sin embargo, esta definición es más conocida hoy en día por los términos CAx y gestión del ciclo de vida del producto (PLM). ^{[ 1 ]}

Los sistemas CAE se consideran individualmente como un único nodo en una red de información total, y cada nodo puede interactuar con otros nodos de la red.

Las áreas cubiertas por CAE incluyen:

• Análisis de tensiones en componentes y ensamblajes mediante análisis de elementos finitos (FEA);
• Análisis térmico y de flujo de fluidos mediante dinámica de fluidos computacional (CFD);
• Dinámica y cinemática de sistemas multicuerpo (MBD) ;
• Herramientas de análisis para la simulación de procesos en operaciones como fundición , moldeo y conformado por prensado de troqueles;
• Optimización del producto o proceso.

En general, cualquier tarea de ingeniería asistida por ordenador consta de tres fases:

• Preprocesamiento : definición del modelo y de los factores ambientales que se le aplicarán (normalmente un modelo de elementos finitos, pero también se utilizan métodos de facetas, vóxeles y láminas delgadas);
• Solucionador de análisis (generalmente realizado en ordenadores de alta potencia);
• Procesamiento posterior de los resultados (utilizando herramientas de visualización).

Este ciclo se repite manualmente o mediante el uso de software de optimización comercial .

Las herramientas CAE se utilizan ampliamente en la industria automotriz . Su uso ha permitido a los fabricantes de automóviles reducir los costos y el tiempo de desarrollo de productos, al tiempo que mejoran la seguridad, la comodidad y la durabilidad de los vehículos que producen. La capacidad predictiva de las herramientas CAE ha avanzado hasta el punto de que gran parte de la verificación del diseño se realiza mediante simulaciones por computadora (diagnóstico) en lugar de pruebas con prototipos físicos . La fiabilidad de CAE se basa en supuestos adecuados como entradas y debe identificar las entradas críticas (BJ). Si bien ha habido muchos avances en CAE y se utiliza ampliamente en el campo de la ingeniería, las pruebas físicas siguen siendo imprescindibles. Se utilizan para la verificación y actualización de modelos , para definir con precisión las cargas y las condiciones de contorno, y para la aprobación final del prototipo.

Aunque el CAE se ha consolidado como una herramienta eficaz para la verificación, la resolución de problemas y el análisis, persiste la percepción de que los resultados suficientemente precisos llegan demasiado tarde en el ciclo de diseño como para influir realmente en él. Es previsible que esto se convierta en un problema a medida que los productos modernos se vuelven cada vez más complejos. Estos incluyen sistemas inteligentes , lo que conlleva una mayor necesidad de análisis multifísicos, incluidos los sistemas de control , y contienen nuevos materiales ligeros con los que los ingenieros suelen estar menos familiarizados. Las empresas de software CAE y los fabricantes buscan constantemente herramientas y mejoras en los procesos para cambiar esta situación.

En el ámbito del software, buscan constantemente desarrollar solucionadores más potentes, optimizar el uso de los recursos informáticos e incorporar conocimientos de ingeniería en el preprocesamiento y el postprocesamiento. Los avances recientes han permitido la integración de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en las herramientas CAE, posibilitando simulaciones en tiempo real y modelado predictivo. ^{[ 2 ]} En el ámbito del proceso, intentan lograr una mejor alineación entre el CAE 3D, la simulación de sistemas 1D y las pruebas físicas. Esto debería aumentar el realismo del modelado y la velocidad de cálculo.

Las empresas y fabricantes de software CAE intentan integrar mejor el CAE en la gestión del ciclo de vida del producto . De esta forma, pueden conectar el diseño del producto con su uso, lo cual es necesario para los productos inteligentes. Este proceso de ingeniería mejorado también se conoce como análisis predictivo de ingeniería . ^{[ 3 ] [ 4 ]}

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