O que é simulação DOE (Design of Experiments and Optimization) e como explorá-la no SOLIDWORKS Flow Simulation

Você sabia que o SOLIDWORKS Flow Simulation conta com o módulo “Design of Experiments and Optimization (DOE)”? 

Esse recurso tem o objetivo de otimizar os resultados de uma simulação computacional a partir de condições de entrada e saída definidas pelo usuário. 

A partir da simulação DOE você pode determinar faixas de valores mínimo e máximo para variáveis de entrada (como velocidade do fluido, temperatura de entrada ou propriedades do material) e definir objetivos específicos de saída, por exemplo, qual a combinação ideal para maximizar a vazão, minimizar perdas de pressão ou manter a temperatura de um componente próxima a um valor desejado. 

Ficou interessado em saber mais? Siga a leitura deste artigo! 

Afinal, o que é simulação DOE (Design of Experiments and Optimization)? 

O SOLIDWORKS Flow Simulation oferece uma ampla variedade de recursos para auxiliar no desenvolvimento de projetos que envolvem o escoamento de fluidos e a transferência de calor.  

Dentre eles, destaca-se o “Estudo Paramétrico”, que permite analisar como a variação de diferentes parâmetros (temperatura, vazão, material ou geometria) influencia nos resultados de uma simulação. 

Ao invés de executar manualmente várias simulações com diferentes configurações, o estudo paramétrico realiza esse processo de forma automatizada e comparativa, facilitando a análise de desempenho e a otimização de projetos. 

A partir do módulo DOE (Design of Experiments), a ferramenta, então, executa automaticamente diversas combinações possíveis dentro dessas faixas e calcula quais parâmetros produzem os melhores resultados, de acordo com o objetivo estabelecido. 

Em resumo, o recurso de Design of Experiments and Optimization (DOE), disponível dentro do SOLIDWORKS Flow Simulation, é uma poderosa ferramenta de engenharia assistida por computador, que permite que você encontre rapidamente as condições ideais de operação e melhore o desempenho do projeto sem a necessidade de rodar dezenas de simulações individuais. 

Como funciona a simulação DOE?  

Antes de entender os resultados do Design of Experiments (DOE), é importante entender como configurá-lo corretamente dentro do SOLIDWORKS Flow Simulation. Confira, abaixo, o passo a passo. 

Estrutura do módulo DOE 

A interface do DOE é dividida em três abas principais:  

• Input Variables; 

• Output Parameters; 

• Scenario. 

Cada uma delas desempenha uma função específica no processo de configuração e análise da simulação. Entenda, abaixo, a função de cada uma delas: 

Input Variables 

Nesta aba, são definidas as variáveis de entrada do experimento — ou seja, os parâmetros do modelo que serão modificados automaticamente durante o estudo. 

Aqui é possível selecionar dimensões geométricas como cotas e posicionamentos, ou ainda escolher condições de contorno que variam no processo como vazão de entrada, temperatura, fluxo de calor, propriedades de materiais, entre outros. 

Ao marcar a opção de variáveis de condição de contorno, o software exibirá uma nova janela mostrando quais dessas condições serão ajustadas e otimizadas durante o estudo. 

Output Parameters 

A aba “Output Parameters” define as saídas ou metas (goals) da simulação — ou seja, quais resultados o DOE deve monitorar e otimizar. 

Nela podem ser incluídos parâmetros como temperatura média do ar, velocidade do fluxo, umidade relativa, pressão, entre outros. 

Esses parâmetros de saída precisam ser configurados antes da execução do estudo, pois serão usados como base para o processo de otimização (por exemplo, manter a temperatura em torno de 24 °C ou minimizar a perda de pressão). 

Scenario 

Por fim, a aba “Scenario” apresenta todas as combinações possíveis entre as variáveis de entrada e os parâmetros de saída definidos nas etapas anteriores. 

É nessa seção que o usuário pode visualizar como cada combinação de valores influencia os resultados (goals) estabelecidos.  

Dessa forma, o módulo DOE permite identificar rapidamente quais configurações do modelo levam às melhores condições de desempenho conforme o objetivo do estudo. 

Estudo de caso de uma simulação DOE (Design of Experiments and Optimization) no SOLIDWORKS Flow Simulation 

Neste estudo de caso, analisamos uma sala projetada para acomodar quatro pessoas em repouso, cada uma gerando aproximadamente 100 W de calor metabólico, considerando um intervalo de 36 até 500 m³/h. 

Além disso, nessa simulação, cada ocupante da sala utiliza um notebook com potência dissipada de 50 W, contribuindo para o ganho térmico total do ambiente. 

O objetivo é determinar os valores ideais de vazão de ar que proporcionem diferentes condições de operação: 

• Minimizar a temperatura do ambiente, garantindo maior resfriamento; 

• Maximizar a temperatura, simulando um cenário de aquecimento controlado; 

• Manter a temperatura próxima de 24 °C, valor geralmente recomendado para conforto térmico; 

• Assegurar que a umidade relativa permaneça acima de 40%, evitando o ressecamento do ar e desconforto aos ocupantes. 

Como você pode observar na imagem acima, o SOLIDWORKS Flow Simulation executou uma série de experimentos — representados pelas colunas Experiment 3, 4, 5, e assim por diante — variando automaticamente os parâmetros definidos. 

Com base nesses resultados, o software foi capaz de identificar as condições ótimas de acordo com os critérios estabelecidos no estudo, seja para minimizar, maximizar ou atingir um valor-alvo específico (como uma determinada temperatura ou vazão de ar). 

Nesse contexto, a simulação DOE (Design of Experiments and Optimization) dentro do SOLIDWORKS Flow Simulation se mostra como uma ferramenta extremamente eficiente para otimizar projetos de engenharia e compreender a influência de múltiplos parâmetros de forma automatizada e precisa. 

Com ela, é possível reduzir significativamente o tempo de análise, eliminando a necessidade de rodar dezenas de simulações manuais e permitindo que o software identifique, de forma inteligente, as condições ideais para atingir os objetivos definidos — seja minimizar a temperatura, maximizar a vazão de ar ou manter o conforto térmico dentro de uma faixa desejada. 

No vídeo abaixo, você pode visualizar na prática como configurar as variáveis de entrada, definir os parâmetros de saída e interpretar os resultados apresentados pelo DOE.  

Com este experimento constatamos, de maneira clara, como pequenas variações nos valores de entrada podem impactar significativamente o comportamento térmico da sala analisada. 

Resumindo, o uso da simulação DOE (Design of Experiments and Optimization) não apenas amplia a compreensão dos fenômenos simulados, mas também traz uma abordagem mais estratégica e orientada à otimização no processo de projeto, tornando a análise computacional uma etapa ainda mais decisiva no desenvolvimento de soluções de engenharia. 

SKA é referência no fornecimento de SOLIDWORKS Flow Simulation na América Latina 

Quer saber mais e entender como as soluções da SKA podem te auxiliar durante todas as etapas de projeto da sua empresa, inclusive nas simulações DOE (Design of Experiments)?  

Entre em contato conosco e descubra como a simulação computacional pode transformar seus processos com eficiência e precisão.  

Contamos com a estrutura e expertise ideal para atender suas demandas, independente do porte ou segmento do seu negócio! 

*Texto original escrito por Gabriel Knob Caetano, Engenheiro de Aplicações na SKA, e adaptado por Laís Mello Pontim, Jornalista na SKA.