En esta entrada hablaremos de un proyecto reciente de ICEMM en el que empleamos la tecnología de simulación DEM (Discrete Element Method). Este proyecto se lleva a cabo con la herramienta Cradle ScFlow de Hexagon.
En este proyecto realizamos una optimización de un sistema de almacenamiento de envases plásticos para alimentación. El tiempo de almacenamiento de los envases se ve limitado por la carga que soportan los mismos, ya que la deformación se incrementa en el tiempo debido al fenómeno de fluencia o “creep”. La siguiente imagen muestra una curva Tiempo-Deformación habitual de este fenómeno:
Para reducir la presión en los envases es habitual introducir elementos mecánicos en los silos que soporten parte de la carga. Estas soluciones deben cumplir unos requisitos mínimos de viabilidad constructiva y mantenibilidad. También deben reducir la capacidad de almacenamiento lo mínimo posible y asegurar una velocidad de llenado y vaciado razonable, sin atascos que puedan penalizar los tiempos de proceso.
Para estudiar el movimiento y las cargas de los envases individuales con diferentes soluciones constructivas, la tecnología de simulación DEM (Discrete Element Method) es de gran utilidad. Estas simulaciones resuelven las fuerzas de contacto entre los envases, actualizando de forma iterativa su aceleración y posición en el tiempo.
La distribución de cargas en las botellas obtenida con esta simulación permitirá evaluar el tiempo de residencia esperable, y la visualización del movimiento dará datos de las tasas de llenado y vaciado admisibles.
Para obtener datos realistas de las simulaciones DEM, una fase fundamental es el calibrado de las propiedades del método numérico.
En primer lugar se define un clúster de esferas con forma equivalente a la del envase real. Este método de modelado, permite mantener las ventajas computacionales de las partículas esféricas pero captando el comportamiento de los envases de forma adecuada. Un ejemplo simplificado puede verse en la siguiente imagen:
A continuación se realizan una serie de ensayos con envases reales que permiten calibrar los parámetros numéricos de la simulación. Entre ellos destacan los test de rebote sobre superficie rígida y sobre otros envases para obtener el “Coefficient of Restitution” y los ensayos de rozamiento y rodadura para calibrar estos coeficientes. Otros datos para la simulación como son la masa de los envases o la rigidez del material se conocían de ensayos y medidas previas.
La siguiente imagen muestra un instante de la simulación de volcado y apilamiento utilizada para calibrar el coeficiente de fricción:
Con estos datos calibrados para mostrar un comportamiento realista en las simulaciones se puede proceder al estudio de sistemas de almacenamiento.
En este proyecto necesitamos obtener distribuciones de cargas en un conjunto de botellas de gran tamaño. Para mostrar estos resultados decidimos elaborar un script de ScFlow para exportar las cargas en cada envase y convertir estos datos en un histograma acumulativo de cargas.
Para validar que este método sea representativo comenzamos simulando una serie de columnas de botellas apiladas sin ningún sistema de reducción de carga, para comprobar que la evolución de la distribución de cargas fuese la esperable.
En esta fase también se validan otras funciones necesarias en la simulación final, por ejemplo la introducción de elementos móviles en la simulación y su interacción con las partículas o la introducción de una pequeña aleatoriedad en la generación de partículas para representar un comportamiento más realista.
En la siguiente etapa del proyecto analizamos mediante simulación DEM configuraciones de reducción de carga ya construidas. Para estos casos se disponía de datos experimentales de permanencia de las botellas con deformaciones aceptables.
Estas simulaciones nos permitían asociar tiempos aceptables a diferentes distribuciones de cargas, dando referencias con las que comparar los histogramas de las nuevas propuestas.
En la última fase del proyecto comenzamos a trabajar con la nueva propuesta de sistema de reducción de carga, en la cual había varios parámetros geométricos por definir para conseguir un sistema óptimo.
La metodología de estudio empezaba definiendo una serie de configuraciones con viabilidad constructiva y de mantenimiento. Para estas se simula el llenado y vaciado con un modelo de botella simplificado. Después se simula a máxima capacidad de almacenamiento la distribución de cargas con un modelo de detalle. En base a los resultados se define el siguiente lote de configuraciones a simular hasta alcanzar una que cumple con los requisitos del cliente.
Este proceso de simulación DEM permite evaluar la calidad de una solución constructiva en cuanto a reducción de cargas y tasas de llenado y vaciado. Además con la geometría de la solución se pueden evaluar la viabilidad constructiva, la mantenibilidad y la reducción de capacidad de almacenamiento. Esto permite obtener una valoración global técnica y económica de la solución antes de su construcción.
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