El Análisis de Elementos Finitos (AEF) es un método computacional utilizado para predecir el comportamiento de un objeto o sistema bajo ciertas condiciones, como fuerzas, calor, vibración, etc. Se basa en dividir el objeto en pequeñas partes (elementos finitos) y aplicar ecuaciones matemáticas para analizar el comportamiento de cada uno, luego combinando los resultados para predecir el comportamiento general del objeto.
En resumen, el AEF permite simular cómo un objeto responderá a diferentes fuerzas o condiciones antes de que se construya o se someta a esas condiciones en la vida real.
Más detalladamente:
• Método Numérico: El AEF es un método numérico, lo que significa que utiliza algoritmos y ecuaciones matemáticas para aproximar soluciones a problemas complejos que no tienen soluciones analíticas directas.
• • Descomposición del Objeto: El objeto de estudio se divide en una malla de elementos finitos, que pueden ser de diferentes formas (triángulos, cuadrados, etc.) dependiendo de la geometría y complejidad del objeto.
• • Análisis Individual: Cada elemento finito se analiza por separado, utilizando ecuaciones que describen su comportamiento bajo las condiciones especificadas (fuerzas, temperatura, etc.).
• • Síntesis de Resultados: Los resultados del análisis de cada elemento se combinan para obtener una visión general del comportamiento del objeto completo, incluyendo tensiones, deformaciones, temperaturas, etc. • Aplicaciones:
El AEF se utiliza en una amplia gama de industrias, incluyendo: • Ingeniería Mecánica: Diseño de estructuras, análisis de esfuerzos, vibraciones, fatiga, etc. • • Ingeniería Civil: Análisis de puentes, edificios, presas, etc. • • Ingeniería Aeroespacial: Diseño de aeronaves, análisis aerodinámico, etc. • • Ingeniería Térmica: Análisis de transferencia de calor, diseño de intercambiadores de calor, etc. • • Electrónica: Diseño de circuitos, análisis térmico de dispositivos electrónicos, etc. • Ventajas: • Reducción de Costos: Permite probar diseños virtualmente, reduciendo la necesidad de prototipos físicos y pruebas costosas. • • Aumento de la Seguridad: Permite identificar posibles fallos o problemas de diseño antes de la construcción o producción. • • Optimización del Diseño: Permite explorar diferentes opciones de diseño y optimizar el rendimiento del producto. • • Comprensión del Comportamiento: Permite comprender el comportamiento complejo de un sistema bajo diferentes condiciones.
La
ingeniería mecánica es un dominio donde la precisión, la eficiencia y
la innovación se cruzan. A medida que crece la complejidad del diseño y
el análisis, también lo hace la necesidad de herramientas que puedan
simplificar los flujos de trabajo, mejorar la productividad y disminuir
el agotamiento de la rutina diaria. Python, con su sintaxis fácil de
usar y bibliotecas extensas para análisis numéricos y cálculos
científicos, se convirtió en una opción muy popular en ciencia e
ingeniería. Permite a los ingenieros desarrollar algoritmos de cálculo,
automatizar tareas, analizar datos, ejecutar simulaciones complejas,
crear modelos 3D paramétricos y realizar optimizaciones de diseño, todas
con un esfuerzo reducido (en comparación con otros lenguajes de
programación). En este artículo, exploraremos algunas de las bibliotecas
de Python para ingenieros mecánicos, y analizaremos herramientas como
Cadquery, Streamlit y SplineCloud, con una referencia a algunos de los
proyectos de demostración discutidos en artículos anteriores.
¿Por qué Python en ingeniería mecánica?
El
surgimiento de Python en aplicaciones de ingeniería mecánica no es
accidente. Su combinación de simplicidad, flexibilidad y una rica
variedad de bibliotecas especializadas lo hace ideal para resolver
desafíos de ingeniería. A diferencia de los idiomas específicos del
dominio (Lisp, Fortran, C ++ y otros) que a menudo vienen con curvas de
aprendizaje empinadas, estructuras de alto costo y rígidas, Python
ofrece un enfoque más abierto y personalizable, lo que permite a los
ingenieros desarrollar soluciones más avanzadas, reutilizar las mejores
prácticas y aplicar sus talentos para ir más allá de los patrones de
ingeniería redefinidos.
Algunas razones detrás de la popularidad de Python para ingenieros mecánicos:
Facilidad de aprendizaje y uso: la
sintaxis legible de Python lo convierte en la mejor opción para los
ingenieros sin profundos fondos de programación, lo que les permite
centrarse en el problema, pero no en las peculiaridades del lenguaje y
su interacción con el hardware.
Bibliotecas extensas: bibliotecas
como SciPy, Numpy y Matplotlib proporcionan capacidades potentes para
la visualización numérica de cálculo y datos, y herramientas como
Jupyter Notebook convierten su configuración de Python en un reemplazo
perfecto para un software propietario como Maple, Mathematica y Matlab.
Capacidades de integración: la
popularidad de Python se refleja en las numerosas API que lo respaldan
en diversas aplicaciones, incluidas las soluciones CAD/CAE (Pynastran,
Pycatia, Pyautocad, Onpy, etc.)
Aplicaciones de Python para ingeniería mecánica
Las
aplicaciones de ingeniería mecánica de Python incluyen, entre otros,
modelado matemático, automatización del diseño, simulaciones múltiples
de física, análisis numérico, resultados experimentales posteriores al
procesamiento. Echemos un vistazo más de cerca a los proyectos de Python
para ingenieros mecánicos por el tipo de aplicación.
Modelado matemático
Python
En comparación con el software patentado para matemáticas informáticas
como Matlab, Maple o Mathematica, ofrece capacidades similares de forma
gratuita.
Con bibliotecas como Numpy o Scipy, Python maneja eficientemente la computación numérica y las operaciones matemáticas complejas.
pandas y polarssimplifican el flujo de trabajo con datos tabulares hasta un punto más allá de lo que otros sistemas pueden proporcionar.
Bibliotecas como Matplotlib, Seborn, Bokeh y Altair proporcionan una interfaz poderosa para la visualización de datos, lo que facilita la creación de gráficos y gráficos.
Sympyes
una alternativa a las cajas de herramientas simbólicas y permite a los
ingenieros realizar manipulaciones algebraicas y resolver ecuaciones
simbólicamente.
Jupyter Notebook (Jupyter Lab) proporciona
una GUI interactiva, perfecta para combinar código, visualizaciones y
documentación dentro de un solo documento que se puede compartir.
CAD programable
Freecades
un software CAD de código abierto que también proporciona API de
Python. Esta API permite la automatización de tareas de diseño, la
manipulación de la geometría y la creación de ensamblajes complejos
programáticamente.
Cadqueryes
una biblioteca basada en Python que construye modelos paramétricos 3D
CAD utilizando scripts simples y legibles. A diferencia del software CAD
tradicional, CadQuery permite a los ingenieros escribir lógica de
diseño reutilizable y generar variaciones de modelo programáticamente.
Al
combinar Numpy y SciPy para el cálculo numérico con cadquería para el
modelado 3D paramétrico, los ingenieros pueden crear geometrías
programáticamente basadas en lógica compleja, inalcanzable para el
enfoque de modelado paramétrico tradicional. El uso de Cadquery del
núcleo OpenCascade proporciona acceso directo a las propiedades de masa,
volumen e inercia de los modelos generados, lo que permite bucles de
optimización precisos. Estos son los principales beneficios de este
enfoque:
Reutilización: permite que los scripts de automatización de diseño se reutilicen o se adapten para diferentes escenarios.
Eficiencia: proporciona
la capacidad de crear un diseño iterativo integrando la creación
geométrica, el análisis y la optimización en un solo flujo de trabajo.
Precisión: utiliza el núcleo CAD para evaluar los cálculos de masa e inercia directamente de los modelos 3D.
Optimización de diseño multidisciplinario
OpenMDAOes
un marco poderoso desarrollado por la NASA que admite la optimización
multidisciplinaria del diseño, lo que permite a los ingenieros integrar
diversas herramientas de análisis y realizar la optimización en
diferentes parámetros de diseño.
OpenAerostructes
una biblioteca de Python de código abierto diseñada para la
optimización aeroestructural. Proporciona un poderoso conjunto de
herramientas para resolver problemas relacionados con la aerodinámica y
el análisis estructural, por lo que es muy valioso para los ingenieros
que trabajan en el diseño de aeronaves u otras aplicaciones
aeroespaciales.
Análisis numérico y simulación
FEniCSy Pynastranproporcionan
herramientas para crear y analizar modelos de análisis de elementos
finitos (FEA) y pueden ayudar con las tareas de solución relacionadas
con el análisis de estrés y deformación.
OpenFOAMse integra con Python a través de enlaces de terceros como Pyfoam o
scripts personalizados para controlar simulaciones y resultados
posteriores al procesamiento de la dinámica de fluidos computacional
(CFD).
Pyaeroofrece
funcionalidad especializada para el análisis y visualización
aerodinámica, lo que lo hace particularmente útil para diseñar y
optimizar formas de perfil aerodinámico.
Meshio y Pygalmeshse utilizan para la generación de malla para simulaciones.
Datos experimentales posteriores al procesamiento
de SplineCloud La herramienta de ajuste de curva en línea y su biblioteca de clientes para Python proporcionan
capacidades avanzadas de ajuste de curva interactiva, lo que permite la
reutilización de modelos construidos en código como funciones
regulares. Mediante el uso del enfoque de SplineCloud, se vuelve
significativamente más fácil y más rápido desarrollar algoritmos de
optimización basados en datos personalizados, desarrollar modelos
matemáticos para aplicaciones de ingeniería de sistemas y mantener los
datos subyacentes comprensibles, accesibles y reutilizables, ya sea un
datos de simulaciones, experimentos o datos sobre el rendimiento de los
componentes extraídos de las hojas de datos.
La digitalización de la trama es otro problema que se puede lograr con la herramienta Digitizer Plot , que permite convertir gráficos en tablas o funciones y reutilizar en el código de Python personalizado.
Visualización de diseño
Los
modelos de cadquería se pueden obtener previamente a través de
múltiples interfaces que mejoran la visualización e interactividad:
Pyvista proporciona
potentes capacidades de representación 3D, lo que lo hace ideal para la
visualización de geometría de malla y BEP (representación de Spline) en
tiempo real (representación de B-Spline).
Streamlitofrece
un enfoque flexible para convertir los scripts de Python en
aplicaciones web totalmente interactivas. Esto permite a los ingenieros
construir sistemas expertos completamente en Python, proporciona control
de parámetros de entrada fuera del cuadro y admite varias bibliotecas
de visualización en una sola interfaz. Esta flexibilidad acelera la
creación de prototipos y elimina la necesidad de marcos adicionales de
frontend o backend y conocimiento de otros lenguajes de programación.
Automatización de diseño y visualización de datos en proyectos de Python del mundo real
Diseño de engranajes con cadquery y racionalización
La creación de modelos de engranajes personalizables se vuelve eficiente debido a las herramientas correctas utilizadas:
Cadqueryes
una biblioteca basada en Python que construye modelos paramétricos 3D
CAD utilizando scripts simples y legibles. A diferencia del software CAD
tradicional, CadQuery permite a los ingenieros escribir lógica de
diseño reutilizable y generar variaciones de modelo programáticamente.
Mi artículo anterior se dedicó al uso de esta biblioteca para definir
los parámetros del engranaje como el módulo, el número de dientes y el
ángulo de presión en un código.
Streamlitconvierte
el script de diseño en una aplicación web interactiva, donde los
usuarios pueden ajustar los parámetros y visualizar los resultados en
tiempo real. También permite al usuario descargar el modelo 3D final
para su uso posterior (para el ensamblaje de software CAD, impresión 3D,
etc.)
El
enfoque de la integración de cadquería y optimista para construir
sistemas expertos no solo acelera el proceso de diseño iterativo
(mediante la reutilización de principios de diseño codificados en
modelos generativos) sino que también mejora la colaboración, ya que los
ingenieros pueden interactuar con el modelo directamente desde un
navegador. Para obtener una mejor comprensión del modelado paramétrico
con cadquery, consulte mi artículo anterior llamado: Creación de modelos de engranajes paramétricos con Strewlit y Cadquery ,
donde describo cómo crear perfiles/dimensiones de engranajes
personalizables controlados por las entradas de los usuarios a través de
una interfaz web
Análisis de transferencia de calor con SplineCloud y Aprisly
El modelado numérico para sistemas térmicos es otra aplicación práctica de Python:
Usando
la herramienta de ajuste de la curva de SplineCloud y su API para
resolver ecuaciones de calor, puede simular la conducción de calor no
estable a través de placas de múltiples capas. Las dimensiones de las
placas, el esquema de aplicación de calor, la temperatura y el tiempo
también están sujetos a la entrada del usuario a través de la interfaz
web a simpatículo. Esta implementación se puede encontrar en mi artículo
anterior: conductividad de calor no estable a través de placas de dos capas ,
que muestra cómo Python puede manejar problemas complejos y
transitorios de transferencia de calor transitorio de manera bastante
rápida y fácil.
Pensamientos finales sobre la ingeniería mecánica de Python
En
la ingeniería mecánica, Python se ha convertido en un "cuchillo suizo",
que ofrece una flexibilidad perfecta, una poderosa pila científica e
integración con herramientas y servicios de software de terceros. Utilizando
las herramientas de ingeniería mecánica de Python, los ingenieros
pueden automatizar procesos de diseño, optimizar simulaciones y mejorar
la productividad con soluciones de código abierto. Bibliotecas
como CadQuery y Strewlit Unding la brecha entre la programación y la
interacción del usuario, lo que hace que el modelado paramétrico
complejo sea accesible y dinámico. SplineCloud proporciona interfaces
interactivas a los procesos comunes en la preparación de datos, lo que
permite lograr la separación de datos del código y mejorar la
legibilidad y el rendimiento de cualquier modelo basado en datos. A
medida que Python continúa evolucionando, sus aplicaciones en ingeniería
mecánica solo crecerán, impulsando la innovación y transformando la
forma en que los ingenieros diseñan, analizan y optimizarán las
soluciones. Cuanto más pronto sea su maestro Python y su ecosistema de
herramientas y servicios, más se moverá en la automatización de
operaciones de rutina y encontrando soluciones avanzadas para problemas
de diseño e ingeniería no triviales.
