Minimizzazione dei difetti tramite simulatore di processo e ottimizzazione numerica

Tramite l’utilizzo di strumenti di ottimizzazione numerica è possibile ottenere, grazie alla precisione raggiunta dalle simulazioni di processo, dei miglioramenti importanti in fase di progettazione, anche a fronte di un tempo a disposizione limitato.

Lo sviluppo di un prodotto prevede varie fasi di calcolo e di design, con una serie di passi atti al raggiungimento della fase di produzione. I moderni software di simulazione di processo giocano sempre più frequentemente un ruolo determinante nel miglioramento del prodotto, prevedendo in modo accurato le sue caratteristiche finali e permettendo di valutare l’efficacia di possibili soluzioni alternative. In quest’ottica negli ultimi anni l’ottimizzazione numerica si sta ritagliando sempre più spazio, consentendo di automatizzare, velocizzare e semplificare la fase di ricerca del miglior design.

Ottimizzazione

In matematica e in tutte le sue applicazioni, l’ottimizzazione è la ricerca di una o più soluzioni migliori relativamente ad un certo problema. All’interno di questo settore un ottimizzatore è un software in grado di identificare, suggerire ed eventualmente verificare l’insieme ideale di variabili di input che fornisce le migliori soluzioni progettuali tra tutte quelle possibili.

Nella maggior parte dei casi le relazioni sottostanti tra i parametri di controllo (che chiameremo input del sistema) e le performance misurate (che chiameremo output) sono sconosciute o difficili da risolvere. A volte, inoltre, per poter ottenere la risposta del sistema è necessario avvalersi di complessi modelli numerici che richiedono molto tempo per poter produrre l’output desiderato: esempio tipico è quello dell’utilizzo di simulatori di processo di fonderia, nei quali il risultato della simulazione, in funzione dei parametri scelti, è frutto di un lungo e complesso calcolo di termofluidodinamica 3D.

All’interno del mondo dell’ottimizzazione si trovano numerose e variegate strategie, che si possono classificare in base al numero di test e di dati di cui l’intelligenza dell’ottimizzatore ha bisogno per comprendere correttamente la natura del problema e fornire la soluzione ottimale. Per la citata complessa natura dei problemi di fonderia, in questo settore si punta su quella categoria specializzata in “costly and black-box functions”, ovvero che si occupa di cercare una soluzione ottima a problemi costosi e di difficile comprensione, con il numero di valutazioni minore possibile. In particolare, nei lavori mostrati nel presente articolo ci si è avvalsi del software di ottimizzazione IMPROVEit, sviluppato appositamente per questo tipo di problemi e con una interfaccia particolarmente semplice ed intuitiva che permette di svolgere agevolmente sia la fase di costruzione del flusso di lavoro che l’elaborazione dei risultati.

Il software di ottimizzazione, infatti, è in grado di interfacciarsi con molteplici piattaforme e connetterli tra loro per poter definire in maniera completa il flusso di lavoro e in esso selezionare un numero molteplice di input, ciascuno di essi avente un range di valori (di tipo variabile, intero o categorico) e di output, che rappresentino un obiettivo di minimizzazione, massimizzazione oppure un vincolo del sistema. Con queste informazioni il software esegue ripetutamente, in modo automatizzato e secondo una precisa strategia i calcoli, cambiando i parametri di input ed estraendo i dati da analizzare con lo scopo di ottenere il miglior risultato nel minor tempo possibile, riuscendo a comprendere la natura e la complessità del problema. Automatizzare questi passaggi consente sia di ridurre il tempo di esecuzione dell’intero processo, sia di coordinare in modo ordinato e schematico processi risolutivi complessi.

Per i successivi esempi si è utilizzato come simulatore di processo Flow-3D Cast (Flow Science Inc.) per la ricchezza di modelli fisici, che permette di coprire ogni settore e difettosità del mondo della fonderia, e per la sua accuratezza particolare nella determinazione dei difetti da riempimento. Inoltre, la ragione che lo rende ideale per un processo di ottimizzazione del prodotto è la caratteristica di poter disporre una mesh completamente indipendente dalle geometrie utilizzate: la griglia di calcolo è infatti costituita da celle ortogonali di forma fissa al cui interno viene immersa la geometria, senza la necessità di dover discretizzare di volta in volta il volume definito dalle geometrie stesse. Durante un processo di ottimizzazione questo consente all’ottimizzatore di poter modificare i parametri geometrici del sistema e di lanciare immediatamente la simulazione senza dover cambiare nulla del setup, velocizzando notevolmente le operazioni e consentendo un confronto esatto tra le soluzioni, in quanto la discretizzazione dello spazio è sempre la medesima.

 

 

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