Correlação Virtual com Real: Reconstrução de Carregamentos Realistas a partir de Dados de Medição

Veja como a VirtualCAE faz uso de sensores e dados reais para correlacionar em alta fidelidade e reproduzir a instrumentação de teste em modelos virtuais.

Na engenharia moderna, um dos maiores desafios na simulação estrutural não está apenas na modelagem do componente, mas na correta definição das cargas aplicadas. Em muitos casos, as cargas utilizadas em simulações são estimadas ou simplificadas, o que pode gerar desvios significativos entre o comportamento previsto e o real.

É nesse contexto que a reconstrução de carregamentos realistas a partir de dados medidos ganha destaque. Essa abordagem utiliza sensores instalados em campo, como extensômetros, acelerômetros e células de carga, para captar diretamente as respostas da estrutura durante sua operação. A partir desses dados, a VirtualCAE utiliza técnicas de engenharia inversa que permitem reconstruir as forças e excitações e estados de tensões que efetivamente atuaram no sistema.

Como funciona a reconstrução de carregamentos?

Diferente do comum, o processo de instrumentação se inicia no modelo virtual, onde a malha que representa o modelo passará por um pré-processamento do software, que realiza a otimização dos pontos mais adequados para captação de dados de deformações e acelerações. Esses sinais medidos são armazenados no tempo e tratados e por fim utilizados em algoritmos de reconstrução de carregamentos, que resolvem o chamado problema inverso: determinar quais forças causaram aquelas respostas estruturais.

Exemplo prático:
Em um caminhão, extensômetros instalados no chassi de maneira otimizada captam deformações durante a operação em diversas condições de estrada. A partir desses dados, é possível reconstruir as forças transmitidas por cada suspensão ao longo do tempo.

Exemplo de posicionamento e forças captadas por sensores em um chassi - By VirtualCAE
Exemplo de posicionamento e forças captadas por sensores em um chassi - By VirtualCAE

Eliminação de não-linearidades complexas

Um dos grandes desafios da simulação é representar fenômenos não-lineares, como excitação da estrada nas rodas, movimento da suspensão, flexão de carroceria, dependência de velocidade e histereses.

A vantagem desse método de reconstrução é que os fenômenos não lineares citados podem ser simplificados em forças aplicadas.

Fenômenos não lineares - By VirtualCAE
Fenômenos não lineares - By VirtualCAE
Fenômenos não lineares - By VirtualCAE
Fenômenos não lineares 2 - By VirtualCAE
  • Substitua estruturas não-lineares por forças atuando nas interfaces.
  • Isole sistemas de interesse

Ao utilizar dados reais, esses efeitos já estão naturalmente embutidos nas medições. Isso significa que o engenheiro não precisa modelar explicitamente cada um desses sistemas não-linearidades no modelo, pois eles já fazem parte do carregamento reconstruído.

Aplicação em análise de fadiga e durabilidade

Uma das aplicações mais relevantes dessa metodologia é na análise de fadiga. Com os carregamentos reconstruídos, é possível gerar históricos de carga realistas :

ReLoad - By Siemens
ReLoad - By Siemens
  • Ciclos de carga representativos
  • Sequência real de eventos
  • Amplitudes e frequências reais

Esses dados alimentam modelos de fadiga, permitindo prever com maior precisão a vida útil de componentes estruturais. No setor automotivo, montadoras utilizam essa abordagem para validar a durabilidade de chassis, suportes e sistemas de suspensão, reduzindo falhas em campo.

Integração entre teste físico e simulação (CAE)

A reconstrução de carregamentos cria uma ponte direta entre o mundo físico e o digital. Esse fluxo reduz significativamente a dependência de hipóteses e aproxima a simulação da realidade, resultando em maior confiabilidade, redução do ciclo de validação e melhor tomada de decisão em projeto.

Fluxo de trabalho
Fluxo de trabalho

CONCLUSÃO

A reconstrução de carregamentos realistas a partir de dados instrumentados representa um avanço significativo na forma como a engenharia aborda a simulação estrutural. Ao utilizar sensores para captar o comportamento real das estruturas e reconstruir as forças atuantes, essa metodologia reduz incertezas e elimina a necessidade de modelar explicitamente diversas não-linearidades complexas.

Para as empresas, os benefícios são diretos: maior precisão nas simulações, melhor previsibilidade de falhas, redução de retrabalho e otimização de projetos com base em dados reais. Além disso, a capacidade de alimentar análises de fadiga com carregamentos representativos aumenta a confiabilidade e a durabilidade dos produtos desenvolvidos.

Em um cenário onde eficiência, segurança e competitividade são fundamentais, investir em técnicas que conectam o mundo físico ao digital não é apenas uma evolução tecnológica, é uma necessidade estratégica.

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