Desafios da Modelagem Dinâmica

Fonte: Jonny Carlos da Silva, doutor em Engenharia Mecânica e professor do Departamento de Engenharia Mecânica da UFSC

Algumas questões relevantes


Este artigo está voltado ao interessado em modelagem dinâmica, esteja este atuando em projeto de máquinas, no ensino deste tema, ou ainda cursando as fases finais de engenharia e queira conhecer um pouco mais sobre o tópico.

A modelagem dinâmica de sistemas técnicos, sejam estes elétricos, mecânicos, hidráulicos, térmicos, ou uma combinação destes, envolve uma ampla gama de conhecimento. Esta amplitude cobre aspectos como entendimento dos diferentes sistemas de engenharia, da física subjacente a estes domínios, habilidade matemática para entender a representação destes fenômenos, a capacidade de intepretar os resultados gerados pelo ambiente de simulação, entre outras.

Com o avanço da área computacional, torna-se possível cada vez mais disponibilizar a um custo relativamente baixo soluções de engenharia usando a prototipagem virtual. Apesar deste ponto favorável, ainda existem desafios às organizações que consideram investir em ferramentas na área de modelagem dinâmica. Estes desafios compreendem aspectos essencialmente técnicos como:

Qual deve ser a estrutura do ambiente a ser escolhido? Ou seja ambientes baseados em uma configuração mais voltada à manipulação das equações, ou sistemas que estejam mais próximos dos aspectos físicos do sistemas, onde a manipulação matemática embora esteja disponível seja tratada de outra forma.

Quão maduro está o sistema computacional? Como é sua estrutura de suporte técnico? Entre outras.

Além de questões de cunho mais gerencial, como por exemplo: qual será a produtividade da equipe de engenharia com o sistema a ser escolhido? Qual é a capacidade de ampliar a utilização deste sistema para outras unidades da organização?

Como é possível verificar, a decisão de se investir em ambiente de modelagem dinâmica é dependente de uma série de fatores. Este artigo visa abordar apenas alguns desafios relativos a dois pontos. Primeiro, discute-se sobre a curva de aprendizagem e sua relação com o perfil de usuário que em geral deve avaliar os sistemas de modelagem dinâmica. Em outra parte, apresenta-se a necessidade e possibilidade de combinar, em um mesmo ambiente computacional, elementos de diferentes domínios energéticos.

Curva de aprendizagem e sua relação com o perfil do engenheiro

Da experiência com ensino de engenharia nas últimas fases da graduação, na pós-graduação e em cursos de capacitação, é possível perceber que, em geral, existe uma lacuna no entendimento dos fenômenos dinâmicos. Isto fica ainda mais claro ao interagir com engenheiros formados, muitos deles com anos de experiência em suas áreas, que apresentam uma abordagem em regime permanente de seus respectivos domínios.

Este texto não tem a pretensão de detectar as origens de tais problemas, o que deve ser objeto de longas discussões, mas apenas apresentar alguns pontos que podem servir para estabelecer uma relação entre a curva de aprendizagem de um ambiente de modelagem e o perfil de engenheiro.

Tendo trabalhado com sistemas computacionais de diferentes abordagens, desde sistemas que requerem do usuário a definição de linhas de códigos, para representar as equações, até sistemas com uma abordagem mais voltada à física subjacente a cada domínio, permitindo a utilização, adaptação ou expansão de bibliotecas de modelos, é possível verificar que a aprendizagem dos usuários se torna bem mais efetiva no segundo caso. Em contrapartida, sistemas mais avançados possuem inerentemente uma maior complexidade dos seus modelos disponíveis, os quais documentam as hipóteses simplificadoras, os parâmetros característicos, e suas faixas de aplicação.

Esta complexidade inerente permite ao usuário mais experiente uma investigação mais adequada das considerações de cada modelo, bem como alerta o iniciante sobre outras formas de abordar um mesmo fenômeno. Por exemplo, ao se analisar a dinâmica de sistemas hidráulicos, busca-se compreender o comportamento de pressão e vazão nos diferentes pontos do sistema. Para se avaliar o comportamento destas grandezas tem-se diferentes modelos, a tabela 1 apresenta alguns destes modelos com suas aplicações. Já a tabela 2 apresenta considerações relativas a sistemas de redução.

Tabela 1- Alguns modelos para tubulação e aplicações
 

Tipo de efeito

Possível aplicação

Simples efeito de compressibilidade

Quando se considera apenas o efeito de variação de pressão devido tanto às características do fluído hidráulico como do material da tubulação

Combinação de efeito de compressibilidade e atrito

Neste caso, além da variação da pressão devido aos aspectos anteriores, existe a variação devido a efeitos dissipativos

Combinação de efeito inercial e atrito

Usado em situações onde um tubo curto está submetido a um grande gradiente de pressão

Combinação dos efeitos inercial, compressibilidade e atrito

Recomendado se o tempo de deslocamento da onda de pressão ao longo do tubo for significante comparado ao intervalo numérico de amostragem, neste caso, os efeitos de onda tendem a ser significativos.


Tabela 2- Alguns modelos de sistemas de redução

Tipo de efeito

Possível aplicação

Simples transmissão

Aplica-se para sistemas onde se despreza os efeitos de atrito e rigidez da transmissão

Transmissão com perdas

Quando se pretende avaliar a eficiência da transmissão, e se tenha dados experimentais comparativos ou calculando-se perdas pelas várias fontes de atrito.

Combinação de efeitos de rigidez da transmissão e folgas

Neste caso, existem parâmetros para se definir a rigidez entre os dentes das engrenagens, bem como seu nível de precisão para analisar o efeito das folgas



Apesar dos exemplos acima serem relativos apenas a algumas aplicações dos domínios hidráulico e mecânico respectivamente, este tipo de avaliação é o cerne de qualquer análise dinâmica e está presente na modelagem de qualquer domínio energético.

Uma pergunta natural, em geral de um iniciante, que surge é: em um sistema real existem ao mesmo tempo todos os fenômenos listados acima então por que não adotar sempre um modelo mais complexo? Uma resposta é que a utilização de modelos mais complexos, em outras palavras com mais variáveis de estado- o que implica em mais equações diferenciais a serem resolvidas pelo sistema- deve ser sempre feita com muito critério, pois isto está diretamente ligado ao tempo computacional e custo de máquina.

Com relação ao perfil do engenheiro e sua maior capacidade de assimilar tais conceitos, tem-se verificado que com sistemas computacionais mais voltados a uma abordagem física do problema, existe uma maior adaptação do engenheiro com experiência em análise e projeto de sistemas para transpor o conhecimento advindo da experiência prática na escolha dos modelos computacionais, o que é bem diferente dos sistemas que requerem a habilidade de codificar as equações. Com efeito, ao ser apresentado a um conjunto de modelos, com descrições similares às tabelas 1 e 2, um engenheiro experiente bem pode selecionar com mais critério a hipótese mais representativa do fenômeno, mesmo que não se lembre exatamente de como codificar tais equações.

Pode-se fazer um paralelo entre a utilização de sistemas CAD com os sistemas de modelagem dinâmica. A utilização de sistemas CAD é relativamente bem difundida no Brasil, tendo em vista a grande gama de opções de sistemas, comparativamente a aplicação de sistemas de modelagem dinâmica ainda é pouco explorada. Tal diferença pode ser justificada por várias razões, entre estas:

1-    O fato dos sistemas CAD estarem disponíveis, e em desenvolvimento, há muito mais tempo que sistemas de modelagem dinâmica;

2-    A maior penetração dos sistemas CAD nos cursos de engenharia, sobretudo na graduação;

3-    A maior simplicidade na aplicação de um sistema CAD comparado a um sistema de modelagem dinâmica, de forma simplificada pode-se dizer que, do ponto de vista do usuário, enquanto o primeiro requer mais conhecimento de geometria e desenho técnico, já que os cálculos para representação das entidades geométricas e coordenadas ficam transparentes ao usuário, o segundo demanda uma base de conhecimento bem maior da fisica.

4-    Claramente, existe uma maior demanda industrial por sistemas CAD, aliada a uma cultura de empresas, ainda fortemente arraigada na experimentação de protótipos físicos, comparados aos virtuais.

Apesar desta perspectiva, gradativamente vem se notando uma maior demanda por sistemas de modelagem dinâmica no Brasil. Esta demanda pode ser fundamentada em fatores como:

·    A globalização dos projetos de engenharia, onde muitas corporações operam em diferentes partes do mundo, inclusive com transferências de modelos computacionais entre suas unidades;

·    A relocação de algumas unidades de desenvolvimento de produtos (sobretudo no setor automobilístico) para o Brasil, que algumas décadas atrás era considerado mais como um parque fabril;

·    A competividade que conduz cada vez mais à redução do time-to-market induzindo a uma maior utilização de modelos virtuais;

·    A inserção do Brasil como centro de excelência em áreas estratégicas no cenário mundial, notadamente nos setores aeronáutico e de energia;

·    E uma maior demanda do setor industrial por qualificação profissional.

O autor vivenciou esta transformação atuando no nível de pós-graduação desde o final dos anos oitenta. Durante este período, a procura de engenheiros do setor industrial pela pós-graduação aumentou consideravelmente, o que também é evidenciado pela crescente participação destes engenheiros em programas de mestrado, pelo aumento do número de cursos de mestrado profissionalizante, a exemplo do firmado entre UFSC e WEG, e por iniciativas de organizações como EMBRAER, que criou seu próprio programa de especialização em engenharia (PEE) para suprir a demanda por pessoal qualificado.


Modelagem integrada de diferentes domínios energéticos

    Propositadamente, na seção anterior, foram inseridas considerações sobre modelos dos domínios hidráulico e mecânico. A experiência tem mostrado que a formação dos engenheiros tem grande influência na habilidade de modelar diferentes domínios energéticos. Por exemplo, nas últimas décadas foram criados cursos voltados a uma formação mais híbrida dos engenheiros, tais cursos receberam designações como Mecatrônica ou Automação e Controle. Estes cursos visam preencher a lacuna pela formação de um engenheiro com conhecimento em engenharias elétrica e mecânica, com maior tendência para uma ou outra formação dependendo, sobretudo, do perfil dos professores de tais cursos e como estes foram originados.

Pela experiência do autor, tem se notado que os engenheiros advindos de tais cursos têm maior capacidade de entender a modelagem dinâmica, tendo em vista a forte formação em controle, estes engenheiros além de serem expostos a cursos em sistemas hidráulicos e pneumáticos, fortemente aplicados na automação industrial, conhecem as características dos acionamentos elétricos. Entretanto, possivelmente pela formação, estes engenheiros são mais expostos a sistemas computacionais que modelam a dinâmica de um domínio energético específico (em geral sistemas elétricos) ou sistemas computacionais com maior enfase no modelo de controle, onde a representação do domínio energético se dá no nível das equações diferenciais. Neste sentido, a capacidade de considerar diferentes efeitos como os apresentados na seção anterior, bem como estudar aspectos como causalidade, descontinuidade e não-linearidade presentes nos diferentes domínios torna-se relativamente mais limitada.

Uma experiência que tem se mostrado bem sucedida, tanto para reduzir a curva de aprendizagem relativa à modelagem dinâmica quanto conferir maior capacidade de integração entre diferentes domínios, é apresentar os conceitos de modelagem dinâmica juntamente com a inserção em um ambiente computacional com as seguintes características:

1-    Capacidade de modelar sistemas em diferentes níveis de detalhamento: blocos de funções, modelos disponíveis de componentes, criação de componentes partindo-se de suas funções elementares ou manipulação direta das equações.

2-    Considerável número de bibliotecas validadas nos diferentes domínios (elétrico, hidráulico, pneumático, mecânico, controle, etc.).

3-    Interface gráfica que permite a visualização dos diferentes domínios energéticos, e entendimento de como a transferência de potência ocorre entre estes domínios.

4-    Manipulação robusta dos aspectos numéricos como escolha do algorítmo de integração e variação do passo de forma transparente ao usuário, fazendo com que este se detenha mais na análise física do sistema.

Com estas características, tem sido possível abordar os dois extremos em termos de perfis do engenheiro, aquele que conhece a modelagem no nível das equações e aquele que, mesmo sem este conhecimento, consegue interpretar as considerações físicas dos modelos para uma adequada seleção. Além disto, tal experiência prática em termos de modelagem tem sido apresentada tanto no ambiente acadêmico, no nível de pós-graduação, quanto no industrial através de cursos de capacitação.


Sobre o autor
Jonny Carlos da Silva é doutor em Engenharia Mecânica e professor do Departamento de Engenharia Mecânica da UFSC desde 1993, tem experiência em modelagem dinâmica, envolvendo mais de uma década no ensino na pós-graduação, tendo ministrados também cursos de capacitação sobre o tema a empresas como EMBRAER, BOSCH e WEG. Atualmente, é coordenador do Curso de Graduação em Eng. Mecânica da UFSC. Mais informações jonny@emc.ufsc.br        
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