Top 5 funcionalidades de Ansys Mechanical 2023R1

Cada año, Ansys Mechanical continúa lanzando nuevas funciones que superan los límites del análisis estructural. Con avances en predicciones de recursos de inteligencia artificial/aprendizaje automático (IA/ML), optimización de topografía y más, la última versión le permite realizar análisis de simulación estructural más precisos, eficientes y personalizables.

Ansys 2023 R1 se enfoca en mejoras que le permiten lograr simulaciones de análisis de elementos finitos (FEA) más eficientes y precisas utilizando Mechanical, que incluyen:

• Reasociación basada en geometría (GBA)
• Predicción de recursos
• Adaptabilidad de malla de conservación de geometría (GPAD)
• Optimización topográfica
• Configuración de contacto

1. Reasociatividad basada en geometría (GBA)

Mechanical es conocido en la industria por su capacidad para trabajar con la geometría subyacente a través del mallado, la configuración y la resolución. Es posible que los usuarios experimentados sepan que, al realizar ediciones en la geometría, la asociatividad en Mechanical puede perderse y que las configuraciones previamente definidas en Mechanical pueden quedar infradefinidas. Ansys Workbench ha tenido capacidades para reasociar la configuración del modelo después de los cambios de geometría, pero el proceso no siempre fue infalible.

Ya no son los días de hacer un cambio y ver un árbol lleno de interrogantes por la asociatividad perdida. En 2023 R1, puede realizar ediciones en un modelo de manera eficiente y usar la nueva herramienta Asistente de alcance para detectar y restablecer automáticamente el alcance.

Ahora, al volver a importar un modelo actualizado a Mechanical, se colorearán diferentes partes de la geometría según la asociatividad. Luego puede avanzar a través de la lista para visualizar qué se ha vuelto a asociar y qué no. Los elementos que se encuentran y se pueden reasociar se colorean de verde, los elementos con múltiples coincidencias se colorean de amarillo y los elementos que no se pueden reasociar automáticamente se colorean de rojo.

2. Adaptabilidad de la malla que preserva la geometría (GPAD)

¿Alguna vez ha tenido que resolver un modelo complejo en Mechanical con el que no estaba familiarizado o no tenía conocimiento previo de las áreas críticas de tensión y deformación? En el pasado, había dos métodos para abordar esto:

1. Genere una malla más gruesa, resuelva el modelo y agregue refinamiento a las áreas de importancia.
2. Genere una malla sobrefinada desde el principio para capturar con precisión las áreas de importancia.

Entendemos que estos métodos pueden llevar mucho tiempo, por lo que hemos introducido una nueva función para mejorar la eficiencia de los estudios de durabilidad. Esta nueva función, la adaptabilidad de la malla que preserva la geometría (GPAD), elimina la necesidad de una malla inicial demasiado refinada y elimina las conjeturas sobre el tamaño de la malla.

GPAD le permite iniciar una simulación con una malla más gruesa y, a medida que se resuelve el modelo, el solucionador monitorea cantidades como la variación de la tensión en las regiones y automáticamente refina la malla. El refinamiento de la malla ocurre al coincidir con el diseño asistido por computadora (CAD) subyacente, trabajando más cerca de la forma real del modelo en lugar de basarlo en la malla gruesa previamente resuelta. Debido a que el remallado ocurre durante la fase de solución, mejora la precisión sin incurrir en una gran cantidad de penalizaciones computacionales.

3. Predicción de recursos

Las simulaciones FEA son cada vez más grandes y complejas debido a los diferentes tipos de elementos, materiales, contactos, juntas, condiciones de contorno y carga, y más. Al mismo tiempo, el uso de recursos informáticos de alto rendimiento está creciendo exponencialmente, tanto en las instalaciones como en la nube. En esta etapa, es extremadamente importante conocer los requisitos de hardware, como la memoria y la cantidad de unidades centrales de procesamiento (CPU).

En este mundo de simulación sensible al costo y al tiempo, es importante comprender la cantidad óptima de CPU que proporcionarán la máxima escalabilidad para impulsar la eficiencia del tiempo y el costo. Las mejoras en la predicción de recursos ahora le permiten resolver este problema mediante la predicción de la memoria requerida, el tiempo de resolución y el rendimiento de escalado del solucionador antes de resolver el problema.

La predicción de recursos utiliza algoritmos basados en ML para predecir la memoria y resolver el tiempo para modelos de simulación complejos. Este algoritmo analiza millones de puntos de datos anónimos de simulaciones resueltas previamente y compara esos datos con el modelo que el usuario está resolviendo para llegar a la predicción deseada. Esta característica funciona con análisis modal y estático lineal con solucionadores tanto iterativos como directos y proporciona un rendimiento de escalado de hasta 32 núcleos, a partir de Ansys 2023 R1.

4. Optimización topográfica

Con el tiempo, se han incorporado diferentes técnicas de optimización a Mechanical, como el estudio paramétrico, la optimización de topología, la optimización de celosía y la optimización de forma. En 2023 R1, presentaremos una nueva capacidad llamada optimización topográfica.

El rendimiento del diseño de la estructura fabricada depende en gran medida de la masa, especialmente cuando la estructura está sometida a una carga dinámica; por lo tanto, la reducción de peso es crucial. Con estructuras delgadas, no podemos aplicar la optimización de topología y otros métodos son menos eficientes para encontrar una solución, especialmente cuando tenemos restricciones de ensamblaje y diseño.

La optimización de la topografía funciona mejor en este tipo de escenario, en el que no cambiamos el grosor o la forma del diseño, sino que usamos técnicas de transformación libre para identificar las ubicaciones óptimas de los nodos de la malla. Se pueden usar diferentes controles para asegurarse de que el diseño se pueda fabricar. Este enfoque ayuda a mejorar el ruido, la vibración y la aspereza (NVH); fatiga; rendimiento de choque; y/o puede reducir el peso de la estructura.

5. Configuración de contactos

Para los usuarios de automóviles, la configuración de contactos para simulaciones de carrocería en blanco (BIW) puede convertirse en un proceso muy engorroso. Esto se debe principalmente a que estas simulaciones BIW involucran una variedad de características complejas y una variedad de diferentes tipos de contacto, incluidos adhesivos, soldadura, remachado y más. En el pasado, se requería una gran cantidad de contabilidad manual para crear múltiples contactos para que los usuarios pudieran configurar contactos en los lados correctos de sus caparazones.

Las mejoras en esta versión ahora simplifican la configuración al especificar que la superficie objetivo es, de hecho, de doble cara. Da cuenta de las superficies de destino normales positivas y negativas y elimina la necesidad de crear múltiples definiciones de contacto.