Resumen: Este artículo presenta un método novedoso para la detección predictiva de anomalías en simulaciones de transferencia de calor conjugada CHT mediante Regresión basada en Procesos Neuronales NPR. A diferencia de los métodos tradicionales de verificación, costosos y dependientes de la intuición experta, la propuesta entrena un modelo NPR con un conjunto amplio de simulaciones CHT para predecir salidas frente a variaciones en parámetros de entrada como geometría, condiciones de contorno y propiedades de materiales. Las desviaciones entre la predicción y el resultado real se consideran anomalías, proporcionando un control de calidad rápido y adaptable que mejora la fiabilidad y acelera ciclos de desarrollo. En un caso de referencia se demuestra detección de anomalías con una precisión >95% y una reducción de tiempos de verificación de aproximadamente 3x frente a técnicas tradicionales de refinado de malla.

Contexto y motivación: Las simulaciones CHT que combinan transferencia de calor en sólidos y fluidos son críticas en sectores como aeroespacial, automoción y electrónica. Errores en modelos CHT pueden causar fallos graves. Métodos clásicos como análisis de sensibilidad a la malla y comparación exhaustiva con herramientas CFD implican repetir simulaciones de alta fidelidad, con alto coste computacional y dependencia de pericia humana. La necesidad de verificación continua y automatizada impulsa soluciones basadas en aprendizaje que cuantifiquen incertidumbre y detecten resultados atípicos de forma fiable.

Propuesta técnica: Se emplea Regresión por Procesos Neuronales NPR, una arquitectura bayesiana que aprende una distribución sobre funciones y entrega predicciones con incertidumbre asociada. Un codificador de contexto transforma parámetros de entrada en una representación latente z y una red de regresión condicional produce una distribución p(y | x, z) con media mu y varianza s2, modelada localmente como gaussiana. La función de pérdida principal es la log verosimilitud negativa NLL. La detección de anomalías se define mediante una puntuación AnomScore = |y - mu| / s y se marca una anomalía cuando AnomScore > k, siendo k un umbral calibrado con datos de validación.

Generación de datos y metodología experimental: Los datos de entrenamiento provienen de simulaciones CHT de alta fidelidad ejecutadas en un solver comercial. Estudios paramétricos variaron geometrías, condiciones de contorno y propiedades materiales para cubrir un amplio dominio operativo. Se realizaron estudios de independencia de malla para garantizar fidelidad. El dataset se organizó en tripletas de entrada y salida y se dividió en conjuntos de entrenamiento y validación. El entrenamiento del NPR se implementó en TensorFlow o PyTorch con optimización bayesiana de hiperparámetros para aprender tasa de aprendizaje, dimensión latente y arquitectura de red. Métricas clave incluyeron NLL de validación, precisión de detección de anomalías y tiempo de verificación.

Procedimiento de verificación online: Para una nueva simulación con parámetros a primos, el NPR predice mu y s, y se ejecuta la simulación de referencia generando y real. Se obtiene AnomScore = |y real - mu| / s y se compara con un umbral dinámico. Si AnomScore excede el umbral, se etiqueta como anomalía y se dispara una acción de verificación adicional como re-mallado automático, revisión de condiciones de contorno o consulta a especialistas.

Resultados experimentales: Se seleccionó como caso de referencia un intercambiador de calor 2D tipo fin-and-tube con seis parámetros influyentes. Las simulaciones se realizaron en Fluent ANSYS 22 con refinado de malla y estudios de convergencia. El modelo NPR alcanzó una precisión de detección de anomalías >95% en un conjunto de validación independiente y mostró prácticamente ausencia de falsos positivos en el estudio reportado. El tiempo de verificación se redujo en alrededor de 3x comparado con análisis tradicionales de sensibilidad de malla. Visualizaciones incluyeron diagramas de dispersión predicho vs real con anomalías resaltadas y comparativas de tiempos de verificación entre métodos.

Limitaciones y direcciones futuras: El rendimiento del NPR depende de la calidad y diversidad del conjunto de entrenamiento; la extrapolación fuera del dominio explorado puede degradar la exactitud. Futuras líneas de trabajo incluyen integrar priors físicos para mejorar generalización, estrategias de active learning para seleccionar inteligentemente nuevas simulaciones de entrenamiento, extensión a simulaciones CHT 3D y fusión con métodos de modelado reducido ROM. También es relevante adaptar el sistema a condiciones de incertidumbre dinámica y a flujos transitorios.

Contribución práctica y casos de uso: Este enfoque permite a equipos de ingeniería acelerar ciclos de diseño y validar resultados de forma casi instantánea, reduciendo recursos necesarios para verificación y potenciando decisiones tempranas en diseño. Empresas que desarrollan componentes térmicos, sistemas de refrigeración o electrónica de potencia pueden integrar esta solución para detectar errores de modelado o configuraciones de simulación inapropiadas antes de invertir en prototipado físico.

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Conclusión: La aplicación de Regresión por Procesos Neuronales a la verificación predictiva de simulaciones CHT representa un avance significativo hacia flujos de trabajo de simulación más autónomos y eficientes. Al combinar predicciones con cuantificación de incertidumbre, el método facilita la detección temprana de anomalías, reduce costes de verificación y acelera el ciclo de desarrollo. Q2BSTUDIO está preparada para implementar estas tecnologías en proyectos reales, integrando software a medida, inteligencia artificial y despliegues cloud para transformar la verificación y optimización de modelos térmicos en la industria.

Apéndice matemático y referencias: Se incluye la derivación de la pérdida NLL usada en el entrenamiento y fórmulas de fusión de puntuaciones. Para referencias y bibliografía sobre procesos neuronales, modelado CHT y prácticas de verificación consulte la documentación técnica asociada y contacte con nuestro equipo para una asesoría personalizada.