Como os projetistas de jumbo desenvolvem materiais resilientes para fuselagens modernas, enquanto ainda estão realizando seus projetos dentro do prazo e do orçamento? Antes de fazerem o protótipo de um novo material, eles dependem muito de simulações de computador para indicar como será o desempenho - e os cientistas do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) estão tornando essas simulações mais eficazes.

Uma equipe que inclui cientistas do NIST encontrou uma maneira de melhorar o processo de simulação do início da falha nos materiais usados ​​para construir asas de avião. Entender esse ponto de iniciação é fundamental para prever quando e como as asas falham. Seu método mostra aos projetistas como colocar uma amostra específica em uma série de cenários de estresse para determinar com eficiência a quantidade de alongamento que fará com que ela se quebre.

A abordagem, de acordo com o físico do NIST Paul Patrone, poderia ajudar a resolver um dos principais fatores que reduzem a eficácia das simulações - a incerteza na previsão da força da asa.

"Provavelmente, a propriedade material mais dramática com a qual os engenheiros aeroespaciais e o público se preocupam é o quanto uma asa pode dobrar antes de quebrar, "disse Patrone." Historicamente, as simulações têm feito um trabalho pobre em prever isso porque você precisa de informações detalhadas sobre a estrutura atômica do material em grandes distâncias. Os computadores simplesmente não são poderosos o suficiente para simular tais sistemas, portanto, esperamos que essa nova abordagem forneça uma solução alternativa. "

O desenvolvimento de um novo composto de alto desempenho é um processo trabalhoso. As empresas aeroespaciais sonham com um grande número de ingredientes candidatos, reduza a lista a alguns poucos promissores, e, em seguida, misture-os em combinações que possam fornecer o material mais forte. Mas um departamento de P&D não pode misturar todos ou executar testes de estresse em muitos. Por isso, às vezes recorrem ao NIST para encontrar maneiras de obter resultados eficazes rapidamente.

Uma abordagem tem sido simular diretamente a força necessária para dobrar uma amostra, mas não de uma asa inteira feita dele - apenas de alguns milhares de átomos. "É possível executar 50 dessas simulações por semana em um supercomputador, "Patrone disse, "e, em princípio, isso ajuda os engenheiros a se concentrarem nas combinações que valem a pena testar no laboratório. O problema é que temos que inferir a iniciação do dano indiretamente a partir das forças simuladas, que simplesmente não funciona bem para sistemas tão pequenos. "

O artigo da equipe mostra às empresas uma maneira melhor de projetar essas simulações. Eles tiveram uma ideia simples, mas eficaz:simular a deformação desse pequeno pedaço de material aumentando as quantidades e tornar possível salvar o estado da simulação em qualquer ponto determinado. A vantagem de salvar o estado, Patrone disse, é que você pode ver o que acontece se o material puder relaxar.

"É como levar o material por uma estrada com diferentes bifurcações e observar o que acontece em cada uma, "disse ele." Pausamos a simulação em diferentes pontos ao longo do caminho e perguntamos, 'Se eu parasse de tentar dobrar isso, o que aconteceria? Ficaria dobrado, ou voltar à sua forma original? ' Temos a capacidade de explorar todas essas bifurcações, o que nos permite afirmar com mais precisão quando o material foi danificado pela primeira vez. "

Como um novo jato jumbo pode gerar vários bilhões de dólares em custos de desenvolvimento, Patrone disse, melhorias como essa podem ajudar as empresas a confiar na confiabilidade de suas abordagens de modelagem antes de se comprometerem com etapas mais caras que envolvem materiais do mundo real.

"Nossa abordagem fornece um novo 'sinal' para o ponto de ruptura de um material que, esperançosamente, melhorará a confiabilidade das simulações, "disse ele." Isso também nos permitiu quantificar estatisticamente nossa confiança em suas previsões. Precisamos disso, se as simulações devem ser usadas como um proxy para experimentos. "