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Diseño generativo: Optimización del acoplador soplante para alveo

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Acoplador del soplador-Optimización

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*** Resumen
IMT optimizó un acoplador de soplante para alveo, haciendo hincapié en la pérdida de presión mínima, la eficiencia del material y la geometría optimizada para el flujo. Gracias al diseño generativo y la fabricación aditiva, la presión diferencial se redujo en un 13%, utilizando menos material.

--- Antecedentes
El desarrollo de componentes mecánicos complejos requiere métodos innovadores para mejorar la eficiencia y el rendimiento. IMT utilizó el diseño generativo para optimizar el acoplador del soplador para alveo, con el objetivo de reducir la presión diferencial y el volumen interno al tiempo que se minimizaba el uso de material. Todas las variaciones de diseño se fabricaron de forma aditiva y se probaron para validar la mejor solución, logrando una reducción del 13% de la presión diferencial en comparación con el diseño original. Este éxito puso de manifiesto que todo el potencial del diseño generativo sólo se alcanza mediante la fabricación aditiva, que permite obtener estructuras optimizadas para el flujo.

--- Introducción
Los dispositivos modernos de tecnología médica están experimentando una creciente demanda de mayor rendimiento y eficiencia de recursos. IMT recibió el encargo de desarrollar un acoplador de soplado para un simulador pulmonar diseñado para su filial, IMT Analytics. El objetivo era minimizar la pérdida de presión y el volumen interno al tiempo que se utilizaban los materiales de forma eficaz. Para ello se utilizaron prácticas de ingeniería tradicionales y herramientas como Autodesk Fusion 360, un programa de diseño asistido por ordenador (CAD), y Ansys FLUENT, un programa de dinámica de fluidos computacional (CFD).

--- ¿Qué es el diseño generativo? ---
El diseño generativo emplea algoritmos e inteligencia artificial para crear geometrías de componentes optimizadas. Los ingenieros definen las condiciones, como los requisitos de fluidos y las restricciones de materiales, mientras que el software genera múltiples soluciones potenciales inspiradas en estructuras naturales. La mejor geometría se determina mediante simulaciones iterativas. Este método es especialmente eficaz con la fabricación aditiva, que puede producir formas complejas que la fabricación tradicional no puede.

--- Optimización mediante diseño generativo

1. Diseño manual y simulación
Un ingeniero experimentado modeló primero una geometría convencional para el acoplador del soplador. Se simuló y probó con FLUENT. A continuación, la primera versión se fabricó de forma aditiva y se midió con precisión para obtener datos exactos que validaran la simulación.

2. Diseño generativo con Fusion 360
La misma tarea se pasó a un algoritmo de diseño generativo en Fusion 360. El molde generado también se simuló y, a continuación, se fabricó aditivamente y se midió. Los resultados de las pruebas mostraron que esta variante funcionaba peor que el modelo desarrollado manualmente debido a parámetros de entrada inadecuados, como requisitos de fluidos y restricciones de materiales incorrectos.
La corrección de los parámetros mejoró los resultados. Además, se implementaron estructuras reticulares para optimizar aún más el uso de materiales. Estas estructuras reticulares reducen considerablemente el peso y el material, al tiempo que preservan la integridad estructural. Estos diseños fueron especialmente beneficiosos en componentes optimizados para el flujo, ya que favorecen una distribución uniforme del flujo de aire.

3. Optimización fina
La iteración final presentaba una forma de ingeniería optimizada mediante la transformación de mallas en FLUENT.
Esta versión se fabricó de forma aditiva y se midió, lo que dio como resultado una reducción del 13% en la presión diferencial utilizando menos material, manteniendo el mismo volumen, modificando el grosor de las paredes e introduciendo una estructura reticular para mejorar aún más el rendimiento. Esta forma optimizada sólo podía conseguirse mediante fabricación aditiva, ya que los métodos convencionales no pueden crear estructuras tan complejas y optimizadas para el flujo
La iteración final combinó la forma impulsada por la ingeniería con optimizaciones adicionales mediante la transformación de mallas en FLUENT. Este proceso consistió en refinar la geometría basándose en los resultados de las simulaciones iniciales, lo que dio lugar a un diseño más eficiente y eficaz.

*** Conclusión
El diseño generativo es innegablemente eficaz para optimizar formas, pero no sustituye a los conocimientos críticos de los ingenieros. Las soluciones más sustanciales surgen de una combinación decisiva de principios clásicos de ingeniería, técnicas avanzadas de simulación y diseño generativo. En las fases finales de nuestros proyectos, hemos empleado con confianza la fabricación aditiva y mediciones precisas para validar nuestros resultados, logrando una notable reducción del 13% en la presión diferencial.

Además, todas las ventajas del diseño generativo se obtienen exclusivamente mediante la fabricación aditiva, lo que permite obtener geometrías superiores optimizadas para el flujo. En IMT, nos comprometemos a aprovechar el diseño generativo para desarrollar soluciones innovadoras que satisfagan y superen los complejos retos de nuestros clientes.