[ARTICULO] Comparativa en el mundo real: SolidWorks vs. SimSolid
En el presente artículo vamos a realizar una comparación real entre el popular software CAD SolidWorks y el solver de simulación estructural Altair Simsolid, que utiliza la teoría de Aproximaciones Externas, una generalización del Método de elementos finitos FEM.
Se tomará como base la publicación SimSolid “ Real World ” Validation Manual For Stress Accuracy (King, 2019) en la cual se realiza un manual con estudios de varias simulaciones comparadas entre SolidWorks y SimSolid, con la finalidad de resultados de un programa de auto mallado potente como Solidworks y con los resultados de SimSolid que ocupa un método expandido de análisis de elementos finitos.
SolidWorks posee un sistema de auto mallado eficaz y proporciona resultados fiables, sin embargo, el tiempo de ejecución de un análisis en este software es mucho mayor comparado a un software cuyo procedimiento se basa en sólidos, como lo es SimSolid, el cual es un software para realizar análisis estructurales en ensambles CAD con todas las funciones en corto tiempo, con una interfaz muy fácil de usar. Elimina la preparación de la geometría y el mallado: las dos tareas que requieren más tiempo, experiencia y son las más propensas a errores en una simulación estructural convencional.
Con estos dos programas utilizados como base en el estudio se analizan 18 casos de configuraciones geométricas de diferentes materiales y de diferentes geometrías, para el caso de SW con la capacidad de auto mallado y control de malla en zonas de relevancia y que requiere datos más precisos (Endo & Mc cannon, 2008), y que como consecuencia se requieren varias iteraciones de análisis, y por otro lado los análisis con SimSolid, cuyas corridas se realizan con mayor eficiencia.
El procedimiento que (King, 2019) recomienda es analizar a detalle la situación y centrar correctamente as condiciones de borde o frentera, cargas, materiales, restricciones, temperaturas y demás variables que pueden intervenir, consecuentemente se corre el análisis tomando en consideración la precisión de resultados que es modificable y el número de pases que se realiza a un estudio, al realizar más número de pases se tienen mejores resultas y más aproximados, sin embargo en ensamblajes grandes tomaría un poco más de tiempo realizar un análisis con alto número de pases, los pases se refiere a cuantas veces se ejecuta una simulación en correr un análisis de resultados.
A continuación se resume algunas de las pruebas realizadas:
Placa con agujero.
Se puede observar una placa sometida a esfuerzos axiales y claramente se observa la diferencia en el análisis pues la una se identifica el mallado con SolidWorks y la otra con SimSolid, el resultado de esfuerzo máximo no difiere significativamente y tiene un error de 1,2%.
Barra con filete
Al analizar el esfuerzo máximo al aplicar cargas sobre este elemento se determinó un error del 0,8% entre las dos soluciones, en el caso de la solución en SimSolid esta se obtuvo después de 4 análisis.
Placa con agujero elíptico
Porcentaje de error entre respuestas de esfuerzo máximo 1,5% después de 6 análisis en SimSolid.
Barra con muesca en el borde.
Porcentaje de error entre respuestas de esfuerzo máximo 1,6% después de 6 análisis en SimSolid.
Recipiente a presión esférico con salida.
Porcentaje de error entre respuestas de esfuerzo máximo 5,5% después de 5 análisis en SimSolid
Muestra sometida a carga de tracción de 100000N
Porcentaje de error entre respuestas de esfuerzo máximo 4,1% después de 4 análisis en SimSolid
Estructura conformada por placas y vigas delgadas
Porcentaje de error entre respuestas de esfuerzo máximo 7,4% después de 4 análisis en SimSolid
Viga suspendida
Porcentaje de error entre respuestas de esfuerzo máximo 2,6% después de 4 análisis en SimSolid
Modelo de barra pull up.
Porcentaje de error entre respuestas de esfuerzo máximo 3,5% después de 4 análisis en SimSolid
Estableciendo un ejemplo se ha elegido el caso 15 del análisis de (King, 2019) cuyas ilustraciones se encuentran en las imagenes a continuación, y se puede observar claramente como el refinamiento de malla sectorizado pertenece a un software mientras que el otro no tiene malla, la diferencia de error es del 2% y demuestra que a menor tamaño de elemento de malla resultados más exactos se obtienen, y se asemejan a los resultados de SimSolid.
La zona de interés para el refinamiento de malla se ha requerido por SW en el cambio de sección que presenta el elemento en voladizo de la imagen 2, y se concluye que a mayor numero de elementos en la malla, más resultados precisos se obtendrán, tal es que los resultados de SS del mismo caso y a las mismas condiciones presenta una variación de tan solo el 0.2% de error, en la tabla 1 se presenta los resultados obtenidos.
Las condiciones de borde y frontera son las mismas para ambos casos, y lo que se compara finalmente son los resultados de esfuerzos máximos, siendo 8.6% de diferencia de error entre el SW y SS, por otro lado, el mínimo error de todos los casos es 0.2%, y el promedio de error de esfuerzos de todos estos resultados es 2.76%. así se confirma también la información que obtiene (Symington, 2020) en sus ejemplos aplicativos, además que consideran que un valor porcentual aceptable está dentro del 10%.
En la imagen a continuación se encuentran los valores de error en estrés máximo de los resultados de los dos softwares en ejecución.
Como conclusión cabe resaltar que los ensayos realizados por (King, 2019) son de importancia relevante, con ese estudio realizado a diferentes configuraciones geométricas y a diferentes condiciones de frontera, y cuyos resultados permiten corroborar que los resultados de SimSolid respecto a los de SolidWorks son razonablemente cercanos y estadísticamente similares de acuerdo a criterios aceptados, por lo tanto, se concluye que SimSolid es un software altamente preciso, con gran facilidad de aplicación en un menor tiempo de ejecución y sin gasto computacional significante.
Bibliografía:
King, R. (2019). SimSolid “ Real World ” Validation Manual For Stress Accuracy.
Symington, I. (2020). Software –. January.
Endo, J. A., & Mc cannon, C. J. (2008). What ’ s New ? What ’ s New ? 2(3), 296–300.
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