Ottimizzazione multidisciplinare, la chiave per un progetto robusto ed affidabile

Nel panorama industriale contemporaneo, sviluppare un prodotto basandosi unicamente su valori nominali ideali non è più sufficiente, specialmente quando il componente deve rispondere a requisiti complessi e spesso contrastanti (ad esempio: resistenza strutturale vs. fluidodinamica vs. comportamento termico).

Nel mondo reale, ogni parametro varia: tolleranze di fabbricazione imperfette, fluttuazioni nelle proprietà dei materiali, carichi operativi imprevedibili e condizioni ambientali mutevoli possono compromettere drasticamente le prestazioni, la sicurezza e la qualità, anche della geometria meglio ottimizzata su carta.

Perché molti progetti eccellenti in fase di simulazione iniziale falliscono la prova del prototipo fisico o mostrano tassi di scarto elevati in produzione? La risposta risiede nella variabilità non gestita e nell’ottimizzazione “a silos” di singole fisiche isolate.

L’Ottimizzazione Multidisciplinare (MDO) unita al Robust Design (RDO) nasce proprio per colmare questo divario. Non si tratta semplicemente di trovare il “punto di ottimo” teorico per un singolo dominio, ma di orchestrare più discipline contemporaneamente per identificare configurazioni globali stabili, affidabili e intrinsecamente insensibili alle fluttuazioni dei parametri d’ingresso.

In questo webinar, scoprirai come Ansys optiSLang permetta di automatizzare l’analisi di sensibilità, l’ottimizzazione e la valutazione della robustezza su flussi di lavoro multifisici, trasformando l’incertezza da rischio imprevisto a variabile sotto controllo.

Cosa imparerai:

• Oltre la Progettazione Deterministica e Monodisciplinare: Comprendere il rischio dei punti di ottimo fragili e il valore di un approccio integrato che tenga conto della variabilità di prodotto e processo in domini fisici differenti.
• Analisi di Sensibilità Automatizzata: Identificare rapidamente le sole variabili davvero influenti sull’intero sistema tra decine di parametri geometrici e operativi, riducendo drasticamente i tempi di calcolo.
• Algoritmi MOP (Metamodel of Optimal Prognosis): Creare modelli surrogati ad alta fedeltà per esplorare milioni di varianti progettuali in pochissimi secondi.
• Valutazione della Robustezza e Reliability: Applicare metodi di campionamento avanzati per quantificare la probabilità di guasto, soddisfare i requisiti Six Sigma e garantire l’affidabilità reale del prodotto.
• Integrazione Multidisciplinare: Scoprire come orchestrare flussi di lavoro complessi collegando in modo sinergico modelli CAD, solver CAE di diverse fisiche (strutturali, fluidodinamiche, elettromagnetiche) e strumenti proprietari o di terze parti.

Chi dovrebbe partecipare:

Questo evento tecnico è pensato per tutti i professionisti della progettazione e della simulazione avanzata:

• Simulation Engineers & CAE Analysts: Che desiderano automatizzare le analisi parametriche e ottimizzare modelli complessi che coinvolgono più fisiche.
• R&D Manager e Responsabili di Progetto: Interessati a coordinare lo sviluppo prodotto integrando team diversi e riducendo i rischi legati a difetti di fabbricazione.
• Quality & Reliability Engineers: Che cercano una connessione rigorosa e misurabile tra la simulazione virtuale e i requisiti di affidabilità (Design for Six Sigma).
• Progettisti Meccanici e Sistemisti: Intenzionati a comprendere il comportamento reale dei propri sistemi ben oltre i semplici valori nominali.

Panelista:

Alessandro Arcidiacono

Senior Application Engineer, ESSS Italia

Ingegnere Energetico (POLIMI-IT). Oltre 12 anni di esperienza nella simulazione CFD e ottimizzazione, con particolare riferimento all’analisi di turbomacchine e macchine rotanti. Attualmente lavora nel team tecnico di ESSS Italia.