Mejora en la predicción de la resistencia mediante la detección de anomalías multimodales y redes neuronales informadas por física

Resumen ejecutivo: Presentamos un enfoque novedoso que integra datos multimodales de sensores incluyendo presión, deformación y velocidad con redes neuronales informadas por la física PINNs para predecir el coeficiente de resistencia con mayor precisión en regímenes turbulentos y frente a anomalías fluctuantes. La metodología combina detección bayesiana de anomalías sobre lecturas de galgas extensométricas con un PINN personalizado que incorpora las ecuaciones de Navier Stokes, validado con ensayos en túnel de viento y pruebas en campo sobre un perfil NACA 0012. Los resultados muestran mejoras de precisión del 15-20 por ciento frente a CFD tradicionales y una reducción sustancial en tiempo de cómputo.

Innovación técnica: La originalidad radica en la fusión de detección de anomalías y aprendizaje físico guiado. Un modelo bayesiano identifica regiones con comportamiento inesperado o alta turbulencia a partir de datos de strain y presión, orientando el entrenamiento del PINN para que preste especial atención a esas zonas críticas. Así se logra que el PINN respete las leyes físicas y, al mismo tiempo, sea sensible a irregularidades reales que las aproximaciones empíricas o CFD medias suelen pasar por alto.

Descripción del método: Sensores de presión distribuidos y galgas extensométricas capturan firmas espaciales de la carga aerodinámica; sensores de velocidad complementan la información del campo. Un Bayesian Neural Network estima incertidumbres y detecta anomalías locales, marcando dominios donde la física no lineal es dominante. Esos dominios alimentan al PINN que incluye las ecuaciones de Navier Stokes como términos de regularización en la función de pérdida. La optimización minimiza RMSE y maximiza R cuadrado frente a datos experimentales en números de Reynolds entre 10^5 y 10^6.

Validación y métricas: La verificación se realizó comparando predicciones con datos de túnel de viento y ensayos en vuelo sobre el NACA 0012. Métricas empleadas RMSE y R2 demostraron consistencia estadística de la mejora en precisión. Por ejemplo, en condiciones con fuerte separación de flujo el sistema redujo el error medio respecto a CFD de referencia y mantuvo robustez ante ruido sensorial gracias a la evaluación probabilística del detector bayesiano.

Escalabilidad y despliegue: En el corto plazo la solución se integra con flujos CAD y CAE existentes para acelerar iteraciones de diseño. En el medio plazo contemplamos una plataforma predictiva en la nube, y a largo plazo estimamos capacidades de estimación y control en tiempo real para aerodinámica adaptativa. La formación y la inferencia de los PINNs se diseñaron para ejecutarse en arquitecturas GPU distribuidas y complementarse con computación en el borde para procesado rápido de sensores embarcados.

Impacto industrial: La mejora del 15-20 por ciento en la predicción de resistencia tiene consecuencias directas en eficiencia de combustible y rendimiento, afectando mercados CAE de automoción y aeroespacial valorados en miles de millones. El ahorro de tiempo en simulaciones permite iteraciones de diseño mucho más rápidas, facilitando decisiones tempranas que optimizan costes y consumo energético.

Contribución práctica y casos de uso: Aplicaciones concretas incluyen optimización de perfiles alares, evaluación rápida de carenados de vehículo y soporte a pruebas de prototipos en fases tempranas. Ingenieros de diseño pueden usar la herramienta para priorizar cambios aerodinámicos con información física y diagnósticos de anomalías, acelerando la ruta al prototipo funcional.

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Conclusión: La integración de detección multimodal de anomalías con PINNs representa una evolución práctica en la predicción aerodinámica, aportando mayor fidelidad física, robustez ante ruido y aceleración de procesos de diseño. Q2BSTUDIO está preparada para llevar esta tecnología del laboratorio a la línea de producción, apoyando a clientes en automoción y aeroespacial con soluciones personalizadas y escalables que mejoran la eficiencia y reducen tiempos de desarrollo.