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O que é otimização?

O que é otimização?

Seguindo adiante em nossa série de publicações, tema de hoje é falar sobre alguns conceitos em torno da área de otimização. A ideia é conseguir responder algumas perguntas sobre o que é este método, sua importância e aplicações.

O termo otimização é muito utilizado atualmente e, sendo bem franco, de maneira um pouco vazia. O uso desenfreado do termo e falhas na implementação do método leva pessoas a geralmente terem uma resposta negativa quando o ouvem em uma conversa. Nosso objetivo aqui hoje é tentar quebrar este paradigma e tentar jogar um pouco de luz no assunto. Com isso, poder deixar claro o que de fato significa este termo e porque ele é tão importante para o amadurecimento da forma como desenvolvemos produto.

Muitas empresas usam a simulação virtual como estratégia para validação de produto, correção de defeitos (produtos em mercado ou em lançamento) ou ainda para substituição de testes físicos. Esta abordagem agrega muito valor as etapas de desenvolvimento de produto e já foi comprovada como forma de lançar produtos mais rapidamente, reduzir defeitos em campo e custos com produção e testes.

Nos últimos anos, algumas empresas tem migrado para uma nova estratégia de desenvolvimento de produto. Tal estratégia propõe não apenas validar produtos baseados em condições muito específicas como um forma de replicar um teste físico ou uma falha, mas sim como uma forma de explorar todas possibilidades de design para este mesmo produto. Conhecemos esta abordagem como exploração de design e seu motor é a otimização, que basicamente consiste na automatização de processos de simulação com n iterações para diversos valores e combinações das variáveis de entrada.

Bem, o que é otimização afinal? Otimização em linhas gerais consiste em um método que busca maximizar ou minimizar uma função a fim de buscar uma resposta ótima. Traduzindo este conceito para sua aplicação, vemos um método que busca definir a melhor configuração de variáveis de entradas para obter a melhor resposta possível. Estas variáveis de entrada podem representar desde espessura ou geometria de chapas, como a velocidade de escoamento de um fluido, a temperatura de óleo ou ainda a forma de pás ou serpentinas. Estas variáveis são submetidas a um processo iterativo e automatizado de simulação (ou validação virtual), ou seja, o produto é simulado automaticamente e posteriormente as variáveis de entradas são alteradas e simuladas novamente. Com isso, obtém-se resultados que são comparados entre si como forma de entender quais designs são superiores e inferiores. Comumente os resultados de otimização são relacionados a performance do produto final (peso, vida em fadiga, rigidez, vibração, eficiência energética, etc) ou ainda a parâmetros de processo (tempo de ciclo, empenamento, forças de reação, etc.). Veja um exemplo abaixo no Simcenter Heeds que mostra um exemplo de processo de otimização.

Para atingir o nível de maturidade de exploração de design, não basta simplesmente virar um uma chave. É preciso passar por algumas etapas antes disso.

  • Validação e Correção: Nesta fase, é onde se implementam as tecnologias de simulação virtual (CAE) com foco em validar componentes e substituir testes físicos.
  • Predição: Em seguida, as atividades de simulação buscam replicar condições de operação e predizer o comportamento do produto em uso com foco na melhoria da performance do mesmo.
  • Automação: Depois disso, objetiva-se automatizar as diversas etapas de validação virtual de produto e organizá-las de forma sequenciais. Tais automatizações vão desde preparo de geometria, geração de malha, simulações estruturais ou dinâmica de fluidos até técnicas de pós-processamento e visualização.
  • Exploração: Finalmente, após a estruturação do processo de validação virtual de produto nas etapas anteriores, é possível explorar de fato o design de produtos e sistemas. A exploração significa visualizar todo o espaço de design, ou seja, as combinações de variáveis entradas e as respectivas respostas.

Neste nível, é que os ganhos com simulação virtual se multiplicam pois fornecem a engenheiros uma quantidade incrível de informação em etapas iniciais de projeto. Este nível de informação ao início do projeto fornece uma clara diretriz de compromisso (variáveis concorrentes) que embasa as decisões de projeto com níveis de propriedade antes impossíveis. Além disso, com a automatização de processos de validação virtual, engenheiros tem muito mais tempo disponível para focarem em atividades que agregam mais valor ao produto final.

Espero que com este artigo tenha respondido algumas perguntas sobre otimização e desmistificado um pouco este termo. Compartilhem suas ideias e opiniões sobre o tema nos comentários. Vamos continuar falando de exploração de design nos próximos artigos focados em algumas aplicações da indústria. Fiquem ligados!

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

2020-06-03T17:16:49+00:00

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