Desenvolver novas formas de medir fluxos turbulentos que sejam mais eficientes e confiáveis ​​é o objetivo principal do projeto de pesquisa NEXTFLOW da Universidade Carlos III de Madrid (UC3M), financiado por uma subvenção inicial ERC da União Europeia. Essas técnicas, que usam novos desenvolvimentos em inteligência artificial e mineração de dados, pode ser usado para melhorar a aerodinâmica dos meios de transporte e reduzir seu impacto ambiental.

Um dos desafios atuais que a aerodinâmica enfrenta é melhorar as técnicas para caracterizar e controlar o comportamento de fluxos turbulentos (o movimento do fluido que ocorre em torno de uma asa de avião, por exemplo). "Eles são caóticos, com dinâmicas complexas que tornam difícil entender completamente seu comportamento usando as técnicas atualmente disponíveis para nós, "explica o coordenador do projeto NEXTFLOW, Stefano Discetti, do Departamento de Bioengenharia e Engenharia Aeroespacial da UC3M.

A otimização de estratégias para medir fluxos turbulentos é um elemento-chave na indústria de hoje devido ao papel crítico que a turbulência desempenha em muitas aplicações industriais. A respeito disso, obter informações mais precisas sobre sua dinâmica nos permitiria usá-lo em contextos da vida real, como no setor de transportes. Os fluxos turbulentos afetam as forças que se opõem ao movimento de todos os tipos de veículos, por exemplo, como carros, aviões ou navios, então, entendê-los melhor pode ajudar a melhorar seu desempenho e reduzir seu impacto no meio ambiente, observam os pesquisadores.

Por enquanto, técnicas para medir o fluxo turbulento em experimentos fornecem apenas "uma descrição parcial de sua velocidade, temperatura, ou pressão, "afirma Stefano Discetti. Este novo projeto ERC tem como objetivo utilizar inteligência artificial e técnicas de mineração de dados para desenvolver uma nova geração de ferramentas de medição para que se possa obter uma descrição mais completa do seu comportamento dinâmico, e ter mais informações sobre como controlá-los.

Um dos métodos usados ​​é a velocimetria de imagem de partícula volumétrica, o que torna possível obter uma reconstrução 3D do movimento de um fluido seguindo o movimento das partículas, tornado visível por uma luz laser. No âmbito desta pesquisa, os cientistas esperam usar dados fornecidos por sondas pontuais de alta frequência de amostragem para complementar a descrição 3D com dinâmica no tempo. Além disso, algoritmos baseados em inteligência artificial serão desenvolvidos para melhorar a precisão da técnica de velocimetria de imagens de partículas. Em um trabalho recente publicado por esses pesquisadores da UC3M no Ciência Experimental de Fluidos e Térmicos Diário, eles apresentaram uma nova abordagem baseada em mineração de dados para atingir esse objetivo.

Medições de alta precisão e resolvidas no tempo serão usadas para obter campos de pressão aplicando equações fundamentais da mecânica dos fluidos. Com isso, eles esperam definir modelos compactos que podem ser usados ​​para descrever o comportamento dos fluxos com precisão e desenvolver lógicas de controle. "Esses resultados podem fornecer novas ferramentas que têm o potencial de preencher a lacuna entre experimentos de laboratório e caracterização e controle de fluxos em aplicações da vida real, o que poderia levar a uma melhoria nos processos e reduzir o impacto ambiental de diferentes setores da indústria, especialmente a indústria aeronáutica, "observa Stefano Discetti.