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O que é a simulação computacional?

1. Introdução


De acordo com a Encyclopedia Britannica, a simulação é uma técnica de pesquisa e ensino que reproduz eventos e processos reais em condições de teste. Em outras palavras, é uma forma de emular a realidade sem ter que fazer um experimento nas condições reais, que para muitos casos são custosas ou até inviáveis de serem reproduzidas. Um exemplo simples de simulação seria um jogo de tabuleiro, em que pode-se reproduzir com grandes aproximações o mercado imobiliário (o conhecido “Banco Imobiliário” ou “Monopoly”) e um exemplo muito complexo seria simular em um supercomputador o comportamento da matéria na superfície do sol.


A simulação computacional é usada para casos elaborados como o comportamento aerodinâmico de um foguete, a carga estrutural agindo em um automóvel quando este está acelerando ou o valor previsto de um ativo financeiro. O que esses três exemplos têm em comum é que são fenômenos que requerem modelos matemáticos, que muitas vezes não possuem uma solução direta (não é somente isolar o “x” em uma equação para encontrar o resultado).


Nesses casos, o modelo utilizado e as condições de contorno do problema serão os principais fatores que definem a qualidade da resposta obtida, de forma que um problema mal definido muito provavelmente terá uma solução incoerente com a realidade. O computador é somente a ferramenta, ou seja, a calculadora que vai resolver o problema configurado pelo usuário.


2. O processo para realizar uma simulação computacional


Nesta seção será apresentado o passo a passo feito para transformar um problema físico em uma simulação computacional. O exemplo utilizado será “Obter a queda de pressão em uma válvula na sua condição de operação”.


2.1 Entender o fenômeno físico e ter os objetivos bem definidos


Para reproduzir qualquer fenômeno é necessário conhecê-lo a fundo e, pra isso, deve-se responder às seguintes perguntas:

  • Que físicas estão envolvidas no problema?

  • Dentre essas, quais são relevantes?

  • Quais são as condições iniciais e as condições de contorno do problema?

  • Qual é o nível de precisão requerido?

Esta última pergunta é essencial para qualquer problema de engenharia, já que o aumento de cada ordem de grandeza da precisão dos resultados pode significar uma diferença de meses de cálculos no computador. A resposta para essas perguntas será a base para o próximo passo, que é definir o programa e método de cálculo a ser usado.


No exemplo:

Por ser um caso de escoamento de fluidos, sabe-se que o problema será essencialmente regido pela equação para balanço da massa e do momento linear, na forma diferencial. Além disso, o fluido, as condições iniciais e de contorno podem alterar muito as equações. Por exemplo, a presença de turbulência no escoamento ou evaporação do fluido podem adicionar muitas equações quando comparado a um caso sem esses fenômenos. O mesmo vale se o fluido for compressível ou incompressível. A precisão vai depender da aplicação, uma válvula de um satélite precisa ser muito mais precisa que uma caseira.

Em um caso desse tipo não seria incomum ter como condições de contorno, em todas as paredes do tubo e da válvula, a condição de não deslizamento (fluido adere à superfície) junto de uma vazão fixa de fluido em um dos lados do tubo e uma pressão fixa na outra (respeitando as condições de operação).


2.2 Definir o programa e método de cálculo da simulação


Depois que a física, condições de contorno/iniciais e precisão estão definidas pode-se escolher qual será o programa usado para realizar os cálculos. Programa é uma palavra ampla, que pode significar um código de 50 linhas escrito em uma linguagem de programação ou um software comercial cuja licença custa milhares de reais por ano, tudo vai depender das perguntas respondidas na etapa 2.1. Além disso, é possível usar um programa muito elaborado para um problema simples, mas isso pode significar um aumento de custo por requerer trabalhadores mais qualificados e também pelo valor do programa em si (pode-se usar um helicóptero para percorrer somente 300 metros mas ir caminhando é mais barato, simples e garante o mesmo resultado).


No exemplo:

Utilizar CFD (fluidodinâmica computacional, explicada a fundo aqui) em um software como o OpenFOAM deve ser capaz de resolver o problema. Dentro de um software desse tipo, deve ser selecionado um simulador que englobe todo o detalhamento necessário. Por exemplo, para um caso com turbulência é essencial que o simulador seja compatível com modelos matemáticos de tal fenômeno.

Normalmente, softwares de CFD recebem como entrada uma geometria subdividida em vários volumes menores, a malha computacional, que precisa ser feita com muito detalhamento e quanto maior a precisão requerida no resultado, mais detalhada será essa malha. É essencial a configuração correta do simulador para as condições iniciais e condições de contorno do problema.


3. Calcular


Essa é a única etapa totalmente sem interação humana. Após o programa ser corretamente configurado para executar os cálculos necessários, basta esperar que esses cálculos acabem. O tempo pode variar muito: Para um caso muito simples, pode demorar décimos de segundo em um computador caseiro, enquanto para um extremamente complexo pode chegar a demorar anos em um supercomputador. Ou seja, há uma limitação grande nesse ponto se o hardware disponível for um notebook simples, não faz sentido executar problemas elaborados demais, já que o tempo de cálculo pode tornar a simulação inviável. Ter um computador mais poderoso sempre será benéfico para o tempo de simulação.


No exemplo:

Uma simulação desse tipo no OpenFOAM pode demorar minutos ou meses, dependendo do tamanho da malha computacional e complexidade do problema.


4. Pós processar e interpretar os resultados


Normalmente, o resultado da simulação são dados brutos, que ainda precisam ser tratados para ilustrar o fenômeno em questão. Essa etapa pode ser simples, como no caso de uma simulação do valor de um ativo financeiro em algum momento no futuro, o próprio resultado da simulação já é o valor que precisa ser obtido. Outros casos, como por exemplo para encontrar a força resultante em uma simulação estrutural, podem ser mais complexos, requerendo softwares específicos para pós-processamento de simulações.


No exemplo:

Nesse caso, para obter a queda de pressão, é necessário calcular a pressão média no tubo antes e depois da válvula. Esses dados normalmente não são resultado direto do simulador e por conta disso os dados podem ser tratados em um software próprio para isso, como o ParaView, fazendo cortes nas seções do tubo logo antes e logo depois da válvula, com o posterior cálculo da pressão média na área.


5. Os principais benefícios da simulação computacional


5.1 Reduzir custos e tempo de prototipagem


Principalmente em produtos mecânicos, normalmente é necessário fazer protótipos para realizar testes de segurança e funcionalidade. A simulação permite reduzir a quantidade de protótipos necessários, por permitir analisar qualquer modo de falha previamente, evitando ao máximo a necessidade de experimentos. Isso reduz muito o custo e tempo gasto, já que muitas vezes, os protótipos são muito custosos.


5.2 Otimizar processos e produtos


Com simulações é possível obter a geometria de um produto que possui a menor massa, dada as condições de segurança. Esse tipo de problema, chamado otimização computacional, garante que o resultado será o melhor possível nas condições dadas de limite de funcionamento do produto. Isso não só melhora a performance final como também reduz custos, já que o mínimo possível de recursos serão usados na fabricação do produto.


Da mesma forma, esses mesmos princípios podem ser usados para obter a trajetória de um avião que consuma menos combustível, dada as condições meteorológicas ou a melhor posição de perfuração em uma montanha, para fazer um túnel. A quantidade de problemas sujeitos à otimização é enorme e engloba praticamente todo tipo de indústria.


5.3 Fazer análises que não são possíveis fazer em tamanho real


O comportamento de sistemas grandes e complexos, como as vibrações em um prédio de 100 andares, é algo inviável de ser analisado com experimentos simples ou cálculos à mão. A simulação permite obter um comportamento aproximado de problemas desse tipo a um custo baixo, sobretudo em físicas mais complexas, como a fluidodinâmica.


5.4 Estimar comportamentos futuros


Máquinas e equipamentos precisam de manutenção periódica para garantir um bom funcionamento. A simulação computacional aliada com a aquisição constante de dados de uma máquina pode ajudar a prever o tempo óptimo para a máquina ser parada para manutenção, mantendo sempre a segurança das pessoas e dos equipamentos em primeiro lugar. Dessa forma, o tempo que uma indústria tem que parar por manutenção pode reduzir e consequentemente a sua produtividade aumentar.


5.5 Analisar processos de natureza estocástica


Modelos estocásticos são aqueles que consideram como entrada um conjunto de variáveis aleatórias. Um exemplo é o funcionamento de barco cargueiro, que a carga e duração das viagens varia aleatoriamente. Isso é muito útil dado que na maior partes dos sistemas reais, as condições de entrada não são totalmente determinadas e exatas, e sim podem variar aleatoriamente, o que pode mudar completamente o resultado final (sistemas caóticos).

6. Conclusão


Em suma, a simulação computacional é uma ferramenta essencial para o desenvolvimento científico atual. O passo a passo necessário para a sua execução pode ser muito simples ou complexo, dependendo do tipo de simulação, condições da mesma e a precisão necessária. São inúmeros os benefícios que esse método pode proporcionar para seu projeto ou empresa, assim, a sua utilização pode ser um notório diferencial estratégico.


7. Referências

1. https://www.britannica.com/science/simulation

2. https://www.openfoam.com/

3. https://www.jles.com.br/2020/12/08/simulacao-computacional/

4. https://www.paragon.com.br/academico/o-que-e-simulacao/


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