Reduciendo la Incertidumbre en el Diseño de Aeronaves

Diseñar aviones es una tarea larga y costosa que normalmente toma varios años. Gracias a los avances en tecnología computacional, los ingenieros ahora utilizan modelos por computadora para predecir cómo se comportará un avión en la vida real. Sin embargo, los resultados de estas herramientas informáticas no siempre son precisos. Esta inexactitud proviene de una falta de comprensión de los principios físicos, problemas en la modelización y simplificaciones hechas durante el diseño. Cuando las predicciones no son claras, nos referimos a esto como incertidumbre, que puede llevar a errores costosos en el producto final.

Gran parte del presupuesto de diseño se gasta al principio, así que cualquier decisión tomada con alta incertidumbre puede causar sobrecostos, retrasos y riesgos de seguridad. Por lo tanto, es muy importante reducir las Incertidumbres tanto como sea posible en las primeras etapas del diseño. Este artículo se centra en un método sistemático para identificar y reducir incertidumbres en problemas complejos como el diseño de aviones.

#La Importancia de las Simulaciones

Las simulaciones son herramientas informáticas que predicen cómo se comportará un sistema bajo diferentes condiciones. En el corazón de estas simulaciones hay un modelo que intenta representar la realidad usando ecuaciones matemáticas derivadas de teorías establecidas o datos recopilados. Estos modelos incluyen parámetros, que son números que ayudan a definir el sistema. Algunos de estos parámetros representan características físicas, mientras que otros describen cómo reacciona el sistema ante diferentes situaciones.

Si se comprenden bien los principios que rigen el sistema, los ingenieros pueden ajustar ciertos parámetros en el modelo para mejorar su precisión en comparación con las medidas reales. Este proceso se conoce como calibración. Los ingenieros se basan en datos históricos de diseños similares para hacer sus simulaciones más precisas.

Sin embargo, la mayoría de los modelos no capturan toda la realidad. Se centran en aspectos importantes para sacar conclusiones útiles, evitando detalles innecesarios. Los modelos que cubren menos detalles generalmente ofrecen resultados más precisos, pero requieren una comprensión más profunda del sistema y las variables externas, lo que los hace complejos. Por otro lado, los modelos menos detallados pueden proporcionar conocimientos rápidos sin necesidad de un esfuerzo o recursos extensos.

Hace años, los ingenieros no tenían más opción que realizar Experimentos físicos para desarrollar nuevos diseños. Estos experimentos, que involucran materiales reales y configuraciones complejas, suelen ser lentos y costosos. En el contexto de los aviones, los diseños a menudo requieren múltiples iteraciones, necesitando experimentos repetidos. Con el auge de las computadoras poderosas, los ingenieros desviaron su enfoque hacia las simulaciones, que tienden a ser más económicas y rápidas que los métodos tradicionales.

A medida que las simulaciones se vuelven más integrales al diseño, el concepto de "diseño impulsado por Simulación" ha ganado terreno en varios campos. Si los modelos físicos son precisos, es posible crear simulaciones detalladas que representan con precisión fenómenos complejos. Cuanto antes se hagan cambios en los diseños, menos costosos serán a largo plazo. Usar Modelado y simulación precisos durante la fase de diseño puede ayudar a detectar problemas antes de que escalen, evitando cambios costosos más adelante.

#Modelado y Fenómenos Físicos

Diseñar nuevos productos, especialmente aquellos que difieren significativamente de los existentes, puede desafiar las técnicas de modelado conocidas. Por ejemplo, predecir el rendimiento de un nuevo tipo de avión puede revelar brechas entre los resultados de la simulación y el rendimiento real. Si las herramientas utilizadas están destinadas principalmente a modelos de aviones tradicionales, efectos físicos críticos pueden pasar desapercibidos. Incluso cuando se observan, la precisión de tales modelos sigue siendo cuestionable debido a sus supuestos inherentes.

Existen incertidumbres debido a brechas en el conocimiento o factores aleatorios. Estas incertidumbres afectan los parámetros utilizados en el modelado, lo que puede llevar a resultados impredecibles. Cuando los ingenieros toman decisiones basadas en predicciones inciertas, están asumiendo riesgos. Por lo tanto, es crucial identificar y evaluar estas incertidumbres para determinar cómo impactan los resultados del diseño.

Cada fuente de incertidumbre puede tener un nivel diferente de influencia sobre la incertidumbre general. Si estas incertidumbres provienen de brechas de conocimiento, se pueden reducir a través de estudios o experimentos específicos diseñados para generar nuevos conocimientos. Este artículo se centrará en cómo diseñar experimentos específicos con el fin de reducir la incertidumbre.

Al planear experimentos específicos, los ingenieros deben considerar tanto las restricciones de tiempo como de presupuesto. Si un experimento propuesto es demasiado costoso o complicado, puede que no se lleve a cabo. Por lo tanto, los ingenieros deben evaluar cuidadosamente cada experimento potencial. Solo se pueden llevar a cabo un número limitado de experimentos debido a las limitaciones de recursos. Por eso, es esencial identificar cuáles incertidumbres tienen el mayor impacto en el diseño.

#Marco para Identificar y Reducir Incertidumbres

El método propuesto tiene como objetivo identificar y reducir sistemáticamente las fuentes de incertidumbre en proyectos de diseño complejos. El enfoque implica varios pasos clave.

1. Definición del Problema: El primer paso es definir claramente el problema e identificar los requisitos principales. Esto implica reconocer las disciplinas involucradas y cómo estos requisitos fluyen hacia los análisis.

2. Estableciendo la Ontología del Problema: A continuación, se desarrolla una base estructurada para el problema dividiéndolo en sus componentes funcionales, físicos y de modelado. Esto ayuda a delinear los elementos clave y decidir sobre las abstracciones necesarias.

3. Construyendo Simulaciones: Después de esto, se crean simulaciones que abordan aspectos importantes del problema reconociendo que no se pueden incluir todos los detalles.

4. Ejecutando Simulaciones: Se corre el modelo para recopilar datos. Aquí es donde se deben identificar y evaluar las incertidumbres en la simulación y su impacto en la salida.

5. Realizando Experimentos de Nivel Inferior: Si se encuentran incertidumbres significativas, se pueden diseñar experimentos específicos para recopilar nueva información que puede ayudar a refinar el proceso de modelado y simulación.

El objetivo principal es generar nuevos conocimientos de manera metódica, lo que permite refinar el marco de modelado y minimizar las incertidumbres.

#Experimentación a Escala Reducida

En la mayoría de los casos, realizar una prueba física a gran escala de un avión es impráctico. En su lugar, los ingenieros crean modelos a escala reducida para realizar pruebas que imiten las condiciones a gran escala. Este concepto se basa en los principios de similitud, que ayudan a asegurar que se preserven las relaciones entre diferentes escalas.

La similitud se puede categorizar en tres tipos:

1. Similitud Geométrica: La forma y el tamaño del modelo y del sistema real son escalados proporcionalmente.

2. Similitud Cinemática: El movimiento de los componentes en ambos modelos está sincronizado para reflejar sus posiciones reales en un momento dado.

3. Similitud Dinámica: Las fuerzas que actúan sobre los modelos deben ser similares a las que actúan sobre el sistema real.

Al cumplir estas condiciones, los ingenieros pueden asumir un comportamiento similar entre los modelos escalados y sus contrapartes a tamaño completo.

#Identificando Incertidumbres Críticas a Través del Análisis de Sensibilidad

A lo largo de los años, han surgido numerosas técnicas de análisis de sensibilidad para evaluar cómo diferentes factores afectan la salida de un sistema. Dependiendo de la complejidad del problema, se pueden utilizar varios métodos para identificar incertidumbres críticas.

1. Análisis de Sensibilidad Local (LSA): Este enfoque evalúa cómo los cambios en las entradas afectan las salidas cerca de las condiciones de operación actuales.

2. Análisis de Sensibilidad Global (GSA): GSA amplía el análisis a un amplio rango de valores de entrada, ofreciendo una visión más completa de cómo las entradas influyen en las salidas.

3. Métodos Basados en Varianza: Estos métodos cuantifican el efecto de variaciones en los parámetros de entrada sobre la salida. Las herramientas populares incluyen el método de Sobol, que calcula las contribuciones de diferentes entradas a la variabilidad general en las respuestas del sistema.

Al emplear estas técnicas, los ingenieros pueden identificar qué factores impactan más significativamente la incertidumbre general, guiándolos a enfocar sus esfuerzos en resolver estas incertidumbres.

#Desarrollo de la Metodología

La metodología propuesta tiene como objetivo facilitar la gestión de la incertidumbre en varios desafíos de diseño:

1. Definiendo el Problema: Articulen claramente el desafío de diseño e identifiquen los requisitos de alto nivel.

2. Estableciendo la Ontología: Desarrollen un desglose completo del problema en componentes funcionales, físicos y de modelado.

3. Seleccionando el Entorno de Simulación: Elijan un método de simulación apropiado basado en los requisitos del problema.

4. Ejecutando Simulaciones: Ejecuten el modelo para recopilar datos e identificar incertidumbres críticas que impacten los resultados.

5. Diseñando Experimentos Dirigidos: Creen experimentos específicamente para abordar las incertidumbres significativas encontradas en los datos de simulación.

6. Aplicando Nuevos Conocimientos: Incorporen los hallazgos de los experimentos de nuevo en el marco de simulación para mejorar la precisión de las predicciones.

A través de este enfoque, los ingenieros pueden construir una base sólida para tomar decisiones de diseño informadas que mitiguen riesgos y mejoren la eficiencia.

#Estudio de Caso de Ejemplo: Diseñando un Avión de Cuerpo de Ala Mezclada

Para ilustrar cómo funciona esta metodología en la práctica, consideremos un estudio de caso que involucra un diseño conceptual para un avión de cuerpo de ala mezclada (BWB). El objetivo es identificar y reducir incertidumbres relacionadas con el rendimiento del alcance del avión.

#Identificación de Incertidumbres Críticas

Durante la fase de diseño, se seleccionan dos herramientas distintas para el análisis en las primeras etapas. La primera herramienta es un simulador de baja fidelidad que proporciona estimaciones rápidas. Si bien es útil para generar un gran número de opciones de diseño, esta herramienta carece del detalle necesario para entender a fondo las incertidumbres específicas.

En paralelo, se aplica una herramienta de análisis más sofisticada para examinar los resultados con mayor precisión. Este enfoque dual permite a los ingenieros identificar incertidumbres críticas, como propiedades de materiales y efectos aerodinámicos, que afectan el rendimiento del avión.

#Realizando Experimentos

Con las incertidumbres identificadas, los ingenieros pueden diseñar experimentos para investigar parámetros específicos que afectan las predicciones de alcance. Por ejemplo, los ingenieros podrían variar el módulo de Young y las propiedades aerodinámicas de la estructura del ala del avión durante las pruebas para ver cómo estos cambios influyen en las predicciones de sustentación y resistencia.

#Análisis de Resultados

Después de ejecutar tanto experimentos computacionales como físicos, los ingenieros comparan los resultados para determinar qué tan exactamente reflejan sus modelos el rendimiento real. Al analizar las diferencias, pueden señalar dónde residen las incertidumbres y cómo abordarlas de manera efectiva.

Este proceso iterativo de prueba y refinamiento permite a los ingenieros mejorar su comprensión del rendimiento del avión, lo que lleva a diseños más precisos.

#Conclusión

Este enfoque para gestionar la incertidumbre en el diseño de aviones puede generar beneficios significativos. Al identificar y abordar incertidumbres temprano en el proceso de diseño, los ingenieros pueden reducir riesgos, ahorrar recursos y tomar decisiones informadas que conduzcan a resultados más exitosos.

El uso de simulaciones, combinado con experimentos específicos, crea un marco sólido para entender sistemas complejos de manera efectiva. A medida que la ingeniería continúa avanzando, es esencial fomentar la colaboración entre equipos de diseño, ingenieros y centros de pruebas para refinar aún más las metodologías y mejorar la precisión general del diseño.

El trabajo futuro debería centrarse en extender este enfoque a otras áreas del diseño aeroespacial, incluidos los sistemas de propulsión y los componentes estructurales. A medida que las herramientas y técnicas computacionales mejoren, el potencial para reducir la incertidumbre y optimizar los resultados de diseño crecerá, allanando el camino para aviones más seguros y eficientes.