Gobernanza de simulación

La gobernanza de la simulación es una función de gestión relacionada con la garantía de la fiabilidad de la información generada por la simulación numérica . El término se introdujo en 2011 ^[1] y en 2012 se abordaron los requisitos técnicos específicos desde la perspectiva del diseño mecánico. ^[2] Su importancia estratégica se abordó en 2015. ^{[3] [4]} En el Congreso Mundial NAFEMS de 2017 en Estocolmo, la gobernanza de la simulación se identificó como el primero de los ocho “grandes problemas” en la simulación numérica .

La gobernanza de la simulación se ocupa de (a) la selección y adopción de la mejor tecnología de simulación disponible, (b) la formulación de modelos matemáticos , (c) la gestión de datos experimentales, (d) los procedimientos de verificación de datos y soluciones , y (e) la revisión de modelos matemáticos a la luz de nueva información recopilada a partir de experimentos físicos y observaciones de campo. ^[5]

Los planes para la gobernanza de la simulación deben formularse para adaptarse a la misión de cada organización o departamento dentro de una organización: en la terminología de la ingeniería estructural y mecánica, las misiones típicas son:

1. Aplicación de reglas establecidas de diseño y certificación : Dado el valor admisible definido en una regla de diseño , demuestre que .${\displaystyle F_{all}}$${\displaystyle F_{max}\leq F_{all}}$
2. Formulación de reglas de diseño (normalmente para nuevos materiales o sistemas de materiales): ¿Qué es ? Esto implica la interpretación de los resultados de las pruebas de cupones y de componentes.${\displaystyle F_{all}}$
3. Mantenimiento basado en condiciones (normalmente de activos de alto valor): dada una falla detectada, ¿cuál es la probabilidad de que se produzca una falla después de ciclos de carga?${\displaystyle N}$
4. Análisis estructural de estructuras de gran tamaño (como fuselajes, estructuras marinas, automóviles en condiciones de choque).

Cabe señalar que los puntos 1 a 3 requieren un análisis de resistencia en el que las magnitudes de interés están relacionadas con las primeras derivadas del campo de desplazamiento. El punto 4 se refiere al análisis estructural en el que las magnitudes de interés son relaciones fuerza-desplazamiento o aceleraciones (como en la dinámica de choques). Esta distinción es importante porque en el análisis de resistencia los errores asociados con la formulación de modelos matemáticos y su solución numérica, por ejemplo mediante el método de elementos finitos, deben tratarse por separado y se debe aplicar la verificación, la validación y la cuantificación de la incertidumbre . ^{[6] [7]}

Por otra parte, en el análisis estructural, los problemas numéricos, que normalmente se construyen ensamblando elementos de una biblioteca de elementos finitos, un método conocido como modelado de elementos finitos, pueden producir resultados satisfactorios. En este caso, la solución numérica se sostiene por sí sola, normalmente no es una aproximación a un problema matemático bien planteado. Por lo tanto, no se puede realizar ni la verificación de la solución ni la validación del modelo. Se pueden producir resultados satisfactorios mediante un ajuste ingenioso de los modelos de elementos finitos con referencia a conjuntos de datos experimentales de modo que dos grandes errores casi se cancelen entre sí: un error es conceptual: los datos inadmisibles violan los supuestos básicos de la formulación. El otro error es numérico: una o más cantidades de interés divergen, pero la tasa de divergencia es lenta y puede no ser visible en los refinamientos de malla utilizados en la práctica. ^[6]