11 Dic 2017

Isaac Prada presenta en un webinar organizado por ANSYS USA y por GOMPUTE la aplicación del algoritmo MOST-HDS combinado con CFD al diseño de objetos y dispositivos

KeelWit aplica su metodología de Multi-Objective Structured Hybrid Direct Search (MOST-HDS) que introduce algoritmos de optimización en la exploración de las combinaciones más idóneas de los valores de las diferentes variables de una función de gran complejidad para encontrar el valor óptimo de la misma en sus proyectos de CFD. De esta manera ha obtenido importantes mejoras en la función objetivo en el diseño de túneles de viento, toboganes acuáticos, inyectores, canalizaciones de los gases de escape de turbinas, etc. En el webinar Isaac explicó el salto cuántico que supone el uso de esta metodología a la hora de diseñar componentes, que permite aplicar fases sucesivas de optimización sobre cientos de posibles combinaciones de valores de las variables, frente al sistema habitual de prueba y selección de 3 a 4 configuraciones diferentes, orientadas casi exclusivamente por el know-how obtenido de diseños anteriores. El uso de las capacidades que ofrece la supercomputación en la nube de GOMPUTE junto a la potencia del software de simulación de ANSYS han permitido a KeelWit introducir mejoras que han rondado entre el 18% y el 77% en la función objetivo en el diseño de dispositivos de diferentes...
10 Nov 2017

Encargo de un túnel de viento para ensayos aerodinámicos

Con el fin de equiparse con la tecnología más moderna y constituir un centro de referencia en el sector de la docencia en la rama de ingeniería de los automóviles de competición, un nuevo centro que abrirá sus puertas en 2018 ha encargado a KeelWit el diseño y fabricación de un túnel de viento para ensayos aerodinámicos. Una vez confeccionado el cuaderno de especificaciones del dispositivo, se está procediendo a la aplicación del algoritmo MOST-HDS, desarrollado por KeelWit, para la optimización de su diseño respecto a las características de la sala donde se va a alojar y los índices de velocidad que se le...
17 Oct 2017

Artículo de KeelWit en la prestigiosa revista científica DYNA sobre optimización de calderas para ciclos combinados

KeelWit ha publicado un artículo titulado Optimización del diseño de la geometría del conducto de entrada de calderas de plantas de ciclo combinado. Fundada en 1926, DYNA es una de las revistas de ingeniería más influyentes y prestigiosas del mundo, como lo reconoce Thomson-Reuters en la edición anual de su informe JCR y, sin duda, es una referencia de las publicaciones científicas en español. La contribución de este trabajo es doble: por un lado, muestra que existe un potencial sustancial para mejorar el diseño de la forma de los conductos de entrada de los generadores de vapor  por recuperación de calor (HRSG, en sus siglas en inglés), logrando una menor caída de presión, una mayor uniformidad de velocidad y una reducción importante del coste global de la caldera y por otro lado, muestra cómo la aplicación del algoritmo Multi Objective Structured Hybrid Direct Search (MOST-HDS), puede encontrar estos diseños mejorados. El algoritmo es aplicable en muchos campos para la optimización aerodinámica de geometrías, permitiendo grandes variaciones de las variables, obteniendo resultados que pueden ser bastante poco convencionales y no intuitivos. El algoritmo MOST-HDS combina inteligencia genética, de búsqueda de gradiente y de búsqueda de enjambre en cada iteración. Los resultados obtenidos para las dos familias de HRSG presentadas muestran que hay puntos óptimos de diseño con reducciones simultáneas en la caída de presión de hasta el 20-25%, en superficie lateral (y coste del material) de hasta el 38% y en longitud del tramo de entrada a la caldera de hasta el 16%, manteniendo niveles de uniformidad de velocidad comparables a diseños existentes. Enlace al artículo en abierto:...
15 Sep 2017

KeelWit vuelve a ser seleccionada por ANSYS para explicar sus proyectos avanzados en un artículo de su revista Advantage

La metodología de optimización de KeelWit, que emplea algoritmos de optimización combinados con el módulo de CFD de ANSYS, ha sido seleccionada para la versión mundial de la revista que ANSYS reparte a todos sus clientes mostrando las mejores aplicaciones de sus paquetes de software. El artículo presenta un resumen de esta metodología aplicada a la optimización de la geometría de los conductos de entrada en calderas de ciclos combinados, consiguiéndose mejoras combinadas en las variables objetivo de un 24%. Esta metodología y los algoritmos desarrollados son parte de la tesis doctoral de Isaac Prada, en la que obtuvo una calificación de “Cum Laude”. ANSYS ha decidido presentar estos resultados ya que muestran una amplia variedad de aplicaciones distintas donde este procedimiento de ingeniería se podría aplicar. Esta misma metodología también se ha empleado en la mejora de la geometría de túneles de viento, dónde los resultados obtenidos dan una reducción en las pérdidas de carga de hasta un 60%. Para leer el artículo completo pinche en el siguiente enlace: picking-up-steam-aa-V11-I2 ANSYS...
4 Sep 2017

KeelWit desarrolla un proyecto CFD para una compañía líder en el diseño y construcción de atracciones acuáticas

KeelWit ha aplicado su algoritmo Multi Objective Structured Hybrid Direct Search (MOST-HDS), desarrollado internamente, combinado con Dinámica de Fluidos Computacional a un proyecto desarrollado para una compañía líder en el mercado mundial de los parques acuáticos. Gracias al know-how del equipo de ingenieros de KeelWit se ha obtenido una reducción superior al 50% en el consumo de energía en una de las atracciones de toboganes de agua más exitosas de esta compañía, mediante el empleo de algoritmos de optimización para la mejora de la geometría de ciertos...
Logo Keelwit
Logo ENISA
Síguenos LinkedIn
KeelWit Robust & Dreamlike Technology