Verificación, validación y benchmarking en el análisis por elementos finitos

El análisis por elementos finitos es una técnica ampliamente utilizada en la ingeniería para simular y predecir el comportamiento de estructuras y materiales bajo diversas condiciones. Para garantizar la precisión y fiabilidad de los resultados obtenidos, es fundamental llevar a cabo procesos de verificación, validación y benchmark. En este artículo, exploraremos las diferencias, ventajas y desventajas de estos tres métodos, con ejemplos prácticos para ayudar a los ingenieros que inician su camino en simulaciones computacionales a entender mejor estos conceptos.

¿Qué es la verificación de un modelo FEA?

La verificación es un proceso que tiene como objetivo asegurar que el modelo matemático implementado en el software de FEA está resolviendo las ecuaciones correctamente. 

En otras palabras, la validación se trata de comprobar que el software (o código) funciona según lo previsto y que no hay errores en su programación o en la implementación del modelo. 

La verificación se lleva a cabo mediante la comparación de los resultados obtenidos mediante el modelo de elementos finitos con soluciones analíticas conocidas o con resultados obtenidos mediante otros métodos numéricos. Un ejemplo clásico de verificación, es revisar la magnitud de las reacciones en soportes para un caso estático estructural, esperamos que se cumplan las condiciones de equilibrio en un modelo y que el modelo representa adecuadamente lo que esperamos obtener, el equilibrio de fuerzas!

La verificación es importante porque permite asegurar que el modelo de elementos finitos se ha implementado correctamente y que los resultados son precisos y confiables. Además, la verificación también ayuda a identificar errores y limitaciones del modelo de elementos finitos.

Por ejemplo, si los resultados obtenidos mediante el modelo de elementos finitos no coinciden con las soluciones analíticas conocidas:

• Es posible que exista un error en la implementación del modelo,
• o que el modelo no sea lo suficientemente preciso,
• o que simplemente hubo un error humano durante la configuración de un modelo (pasa casi el 99% de las veces tiempo, creeme, me pasa). 

Si, el proceso de verificación te puede ayudar a detectar fallas cuando ingresas los datos del modelo, pero siempre teniendo en cuenta que debes tener un patrón de referencia contra el cual vas a comparar.

La verificación está limitada por la calidad de las soluciones analíticas o semi-analíticas utilizadas como referencia. Además, la verificación no garantiza que el modelo sea adecuado para representar el fenómeno real, ya que solo verifica si el software está funcionando correctamente.

¿Qué significa "validar" un modelo FEA?

La validación es un proceso que implica comparar los resultados obtenidos del análisis por elementos finitos con datos experimentales o resultados teóricos previamente conocidos. 

El objetivo es determinar si el modelo utilizado es lo suficientemente preciso y representa adecuadamente el fenómeno real que se está estudiando. La validación puede realizarse a través de la comparación de los resultados de FEA con datos experimentales obtenidos en ensayos de laboratorio, pruebas de campo o mediciones realizadas en situaciones reales. 

También es posible validar un modelo comparándolo con otros modelos teóricos o semiempíricos difundidos en la literatura técnica. La validación ayuda a establecer la confiabilidad y la aplicabilidad del modelo en un rango específico de condiciones y a identificar posibles mejoras en el modelo o en las técnicas de simulación empleadas.

La validación es importante porque permite asegurar que el modelo de elementos finitos se ha desarrollado de manera adecuada y que los resultados son representativos del comportamiento real de la estructura o del material. Además, la validación también ayuda a identificar limitaciones del modelo de elementos finitos en relación al mundo real.

Por ejemplo, si los resultados obtenidos mediante el modelo de elementos finitos no coinciden con los datos experimentales, es posible que el modelo carezca de alguna característica importante en dicho estudio. Es responsabilidad del analista de simulaciones incoporar las variables necesarias para garantizar una buena correlación entre los resultados de un modelo FEA con los obtenidos en experimentos o mediciones físicas reales.

La validación puede verse limitada por la calidad y cantidad de datos experimentales o resultados teóricos disponibles para comparar con los resultados de FEA. También puede ser difícil determinar si las diferencias entre los resultados de FEA y los datos de referencia se deben a la imprecisión del modelo o a errores en los datos de referencia. Al realizar la validación, los ingenieros deben asegurarse de que los datos experimentales o teóricos utilizados sean aplicables al problema real que se está estudiando y sean confiables. 

En mi canal de youtube tengo algunos ejemplos que te pueden dar una idea del proceso de validación de un modelo FEA:

¿y el Benchmarking?

Este término se traduce del inglés como "evaluación comparativa" y en efecto así es. En nuestro contexto el benchmark es un proceso que consiste en comparar el rendimiento de un software FEA con otros softwares similares o con resultados teóricos de referencia.

Este proceso permite evaluar la eficacia y precisión del software en cuestión y, por tanto, facilita la elección del mejor software para una aplicación específica. El benchmark puede involucrar la comparación de la velocidad de cálculo, la precisión de los resultados, la facilidad de uso y la versatilidad del software, así como su capacidad para manejar problemas complejos y de gran escala. El benchmark se realiza utilizando problemas de referencia bien establecidos en la literatura técnica o problemas propuestos por organizaciones y comités especializados (como la NASA o la NAFEMS).

Al realizar un benchmark entre dos herramientas de análisis por elementos finitos (FEA), pueden presentarse varios inconvenientes o dificultades. Algunos de los desafíos más comunes incluyen:

• Selección de problemas de referencia: Encontrar problemas de referencia adecuados y representativos que permitan evaluar de manera justa y efectiva el rendimiento de ambas herramientas puede ser complicado. Estos problemas deben ser relevantes para las aplicaciones y condiciones en las que se utilizarán las herramientas.
• Diferencias en las características y funcionalidades: Las herramientas de FEA pueden tener diferencias en cuanto a características, funcionalidades, algoritmos y enfoques de solución. Estas diferencias pueden complicar la comparación directa de los resultados y el rendimiento de las herramientas.

El benchmarking es importante porque permite comparar y evaluar el rendimiento y la precisión del modelo de elementos finitos en relación con otros modelos de elementos finitos y/o con los resultados experimentales bien establecidos. Además, el benchmarking también ayuda a identificar las fortalezas y debilidades del modelo de elementos finitos en comparación con otros modelos.

Sin embargo, el benchmarking está más asociado a prácticas comerciales para "erróneamente" concluir si una herramienta es "mejor" o "peor" que otra, muy parecido cuando se compara el rendimiento de un procesador intel con un procesador AMD y que es realizado generalmente por casas fabricantes de procesadores. Como ingenieros, podemos apoyarnos en el benchmark si debemos seleccionar una herramienta respecto a otra o si estamos en proceso de adquisición (y estamos indecisos), pero en general es la practica que menos he hecho en mi experiencia trabajando con simulaciones computacionales. Finalmente, una herramienta no necesariamente hace al ingeniero ni hace que nuestros modelos sean mejores.

Si deseas ejecutar un proceso de Benchmark con tu herramienta de preferencia, puedes usar el siguiente tutorial paso-a-paso que tengo disponible en mi canal. Coméntame ¿como te fue? ¿que dificultades obtuviste? ¿te pareció sencillo?

Conclusión

En conclusión, la verificación, validación y benchmarking son procesos esenciales en el análisis por elementos finitos (FEA) para garantizar la precisión, confiabilidad y aplicabilidad de los resultados obtenidos en el mundo real.

Al seguir las mejores prácticas y considerar las limitaciones y desafíos asociados con la verificación, validación y benchmarking, los ingenieros pueden aumentar la confianza en sus modelos FEA y garantizar que las decisiones basadas en estos análisis sean sólidas y estén respaldadas por datos experimentales y análisis rigurosos. Finalmente, esto permitirá el diseño y desarrollo de productos y estructuras más seguros, eficientes y eficaces, impulsando la innovación y el progreso en diversas industrias y aplicaciones.