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O mercado de simulação virtual e seu crescimento

O mercado de simulação virtual e seu crescimento

Nos artigos anteriores, conversamos sobre os impactos da pandemia, da transformação digital e a sociedade 5.0. Em especial sobre como estas tendências geram implicações na forma como atuamos como engenheiros. Faremos menos testes físicos e protótipos e ao mesmo tempo encurtando o tempo de lançamento de novos produtos. Inovar será mais fácil, ou melhor, será necessário para acompanharmos o ritmo de competição global que está cada vez mais acirrado.

Estas tendências tem sido responsáveis por acelerar o crescimento da área ao redor do mundo. Em especial, este mesmo crescimento, da ordem de 7 a 11% ao ano até 2025 para a América do Norte (Figura 1), observado nos últimos anos pode ser conectado ao aparecimento de novas tecnologias que tem potencializado suas aplicações. Como é o caso da computação em nuvem, especificamente para a computação de alta performance (HPC – high performance computing), que possibilita empresas a terem acesso a níveis altíssimos de capacidade computacional sem necessariamente precisarem investir nos seus ativos. Em 2015, o Centro de Computação de Alta Performance de Stuttgart (HLRS) rodou análise de dinâmica de fluidos computacional (CFD) fazendo uso de 55.000 cores com o software STAR-CCM+.

Demos um passo para trás antes de mais nada. É importante definirmos algumas bases antes de falarmos sobre o mercado global de simulação virtual. Por bases me refiro a terminologia e alguns conceitos principalmente. O campo de simulação virtual é muito vasto com diversos sub-grupos, termos e empresas. Para fins de praticidade, vamos considerar duas formas de classificação: por método de solução e por etapa da simulação.

  • Médodo: A simulação virtual consiste no uso de softwares computacionais para simular o funcionamento de componentes ou sistemas com objetivo de resolver problemas de engenharia para melhorar durabilidade, qualidade ou performance, por exemplo. A simulação do funcionamento consiste na modelagem de um ou mais fenômenos físicos, onde a modelagem do problema é dada por diferentes métodos de solução dependendo das físicas envolvidas. Para este artigo, consideremos 4 principais métodos: dinâmica de fluidos computacional (CFD), método dos elementos finitos (FEA)simulação multicorpos (MBD) e métodos de otimização (multidisciplinar, paramétrica e topológica).
  • Etapa: Processos típicos de simulação virtual envolvem etapas pré-determinadas indiferente dos métodos de solução escolhidos. Vamos conversar mais sobre estas etapas no próximo artigo, mas em linhas gerais, elas consistem em pré-processamentosolução pós-processamento. A primeira etapa, o pré-processamento, foca no preparo de geometrias, criação de malha e definição de condições de contorno. Em seguida, o método de solução é implementado utilizando a capacidade computacional disponível para obtenção dos resultados do modelo. Finalmente, os resultados do modelo precisam ser interpretados e avaliados (ex: tensão, deformação, velocidade, temperatura, vida em fadiga, pressão, etc.).

Além de ser um mercado com alta projeção de crescimento, como mencionado nas primeiras linhas deste artigo, é possível ainda olhar também uma foto de como o mercado de simulação é segmentado. Para este caso, visualizemos como ele se divide em função do método de solução implementado no ano de 2018. Cerca de 51% do mercado atualmente corresponde a simulações pelo método dos elementos finitos. Método que tem abrangência e aplicações das mais diversas, como cálculo de deformações em estruturas metálicas, campo de pressão em um vaso de pressão, esforços atuantes em um braço de suspensão, gradiente de temperatura em um filtro de ar ou resistência à impacto em drop test de embalagem.

Outro ponto interessante é a crescente participação de outros métodos de simulação até 2025. Projeta-se que o share de métodos de elementos finitos (FEA) caia para de 54% para 49% até 2025, em detrimento do crescimento dos métodos de dinâmica de fluidos computacional (CFD) e otimização. Podemos conectar essas mudanças a alguns pontos.

Em primeiro lugar, com os avanços no campo de hardware de computadores, as simulações de CFD, que classicamente requerem mais capacidade de processamento (mais “pesadas”), tem se tornado mais viáveis. Adicionado a isso, a computação em nuvem permite que empresas nem precisem investir em recursos computacionais para realizar tais tipos de análises.

Já no que diz respeito a otimização, isso se traduz primariamente na evolução das divisões de engenharia de uma abordagem reativa para uma visão preditiva da solução de problemas. Em outras palavras, representa um aumento do nível de maturidade das engenharias globalmente. Praticamente, isso significa que mais recursos estão sendo dispendidos para automatizar processos e avaliar uma quantidade maior de geometrias, condições de contorno, casos de carga e configurações de produto.

As estratégias de automatização de simulação e avaliação de diversas variáveis de projeto é o que chamamos de exploração de design e é a base dos processos de otimização. Este será o tema de nosso próximo artigo. Fiquem ligados!

Fontes

[1] https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/computer-aided-engineering-cae-market

[2] http://mdx2.plm.automation.siemens.com/pr/cd-adapco-and-hlrs-push-boundaries-hpc-performance-star-ccm

 

Autor: Caio Rodrigues

Analista de Desenvolvimento de Negócios, Graduado em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal de São Paulo-SP

Trabalhou por cerca de 5 anos como Gerente de Projetos em empresas do ramo automotivo e O&G. Realizando trabalhos de lançamento de novos produtos integrando simulação CAE, testes e fabricação. Atualmente responsável por desenvolver serviços e soluções CAE nas áreas Automotiva, Healthcare, Energia, Maquinas Industriais e Agrícola

2020-05-13T13:45:50+00:00

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