In che modo i progettisti di jumbo jet sviluppano materiali resilienti per le cellule moderne, pur continuando a portare i loro progetti in tempo e nel budget? Prima di prototipare un nuovo materiale, dipendono fortemente dalle simulazioni al computer per indicare come funzionerà e gli scienziati del National Institute of Standards and Technology (NIST) stanno rendendo queste simulazioni più efficaci.
Un team di scienziati del NIST ha trovato un modo per migliorare il processo di simulazione dell'insorgenza di guasti nei materiali utilizzati per costruire le ali degli aeroplani. Comprendere questo punto di inizio è fondamentale per prevedere quando e come le ali si guastano. Il loro metodo mostra ai progettisti come sottoporre un particolare campione a una serie di scenari di stress per determinare in modo efficiente la quantità di stiramento che ne causerà la rottura.
L'approccio, secondo il fisico del NIST Paul Patrone, potrebbe aiutare ad affrontare uno dei fattori chiave che riduce l'efficacia delle simulazioni:l'incertezza nella loro previsione della forza dell'ala.
"Probabilmente la proprietà materiale più drammatica di cui gli ingegneri aerospaziali e il pubblico si preoccupano è quanto un'ala può piegarsi prima di rompersi, " disse Patrone. "Storicamente, le simulazioni hanno fatto un pessimo lavoro nel prevedere questo perché sono necessarie informazioni dettagliate sulla struttura atomica del materiale su grandi distanze. I computer semplicemente non sono abbastanza potenti per simulare tali sistemi, quindi speriamo che questo nuovo approccio fornisca una soluzione alternativa".
Lo sviluppo di un nuovo composito ad alte prestazioni è un processo laborioso. Le aziende aerospaziali sognano un gran numero di ingredienti candidati, restringere l'elenco a pochi promettenti, e poi mescolali insieme in combinazioni che potrebbero dare il materiale più forte. Ma un dipartimento di ricerca e sviluppo non può mescolarli tutti o eseguire stress test su moltissimi. Quindi a volte si rivolgono al NIST per trovare modi per ottenere rapidamente risultati efficaci.
Un approccio è stato quello di simulare direttamente la forza necessaria per piegare un campione, ma non di un'intera ala fatta di esso, solo di poche migliaia di atomi. "È possibile eseguire 50 di queste simulazioni a settimana su un supercomputer, "Patrono ha detto "e in linea di principio, che aiuta gli ingegneri a concentrarsi sulle combinazioni che vale la pena testare in laboratorio. Il problema è che dobbiamo dedurre l'inizio del danno indirettamente dalle forze simulate, che semplicemente non funziona bene per sistemi così piccoli."
Il documento del team mostra alle aziende un modo migliore per progettare queste simulazioni. Hanno avuto un'idea semplice ma efficace:simulare la deformazione di questo minuscolo pezzo di materiale aumentandone le quantità e rendere possibile salvare lo stato della simulazione in un dato punto. Il vantaggio del risparmio statale, Patrono ha detto, è che puoi vedere cosa succede se al materiale viene permesso di rilassarsi.
"È un po' come portare il materiale lungo una strada con diverse biforcazioni e guardare cosa succede in ciascuno di essi, " ha detto. "Mettiamo in pausa la simulazione in diversi punti lungo il percorso e chiediamo, 'Se smettessi di provare a piegare questo, cosa succederebbe? rimarrebbe piegato, o tornare alla sua forma originale?' Abbiamo la capacità di esplorare tutte queste forcelle, che ci consente di stabilire con maggiore precisione quando il materiale è stato danneggiato per la prima volta."
Perché un nuovo jumbo jet può comportare diversi miliardi di dollari in costi di sviluppo, Patrono ha detto, miglioramenti come questo possono aiutare le aziende a fidarsi dell'affidabilità dei loro approcci di modellazione prima di impegnarsi in passaggi più costosi che coinvolgono materiali del mondo reale.
"Il nostro approccio fornisce un nuovo "segnale" per il punto di rottura di un materiale che, si spera, migliorerà l'affidabilità delle simulazioni, " ha detto. "Ci ha anche permesso di quantificare statisticamente la nostra fiducia nelle loro previsioni. ne abbiamo bisogno, se le simulazioni devono essere utilizzate come proxy per gli esperimenti."
