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AIMEN lidera una investigación europea para desarrollar un ecosistema de simulación que permitirá reducir las emisiones de CO2 en aviación

AIMEN lidera una investigación europea para desarrollar un ecosistema de simulación que permitirá reducir las emisiones de CO2 en aviación

En el marco del proyecto CAELESTIS se investigará el potencial de los gemelos digitales para acelerar la innovación en el ámbito de la aeronáutica y contribuir a alcanzar los objetivos climáticos de Europa para 2050.

Los resultados del proyecto permitirán reducir las emisiones de CO2 procedentes de la aviación, disminuir los costes y riesgos en el diseño y la fabricación de los nuevos modelos de aeronaves y acortar los plazos de innovación de los aviones más eficientes del futuro.

El proyecto, en el que participan 11 socios de 7 países europeos, está financiado por la Agencia Ejecutiva Europea de Infraestructuras Climáticas y Medio Ambiente (CINEA) en el marco del programa Horizonte Europa y cuenta con un presupuesto de casi 6 millones de euros.


O Porriño, 7 de septiembre de 2022.- AIMEN Centro Tecnológico lidera el proyecto europeo CAELESTIS que tiene como principal objetivo el desarrollo de un Ecosistema de Simulación Interoperable (ISE) para digitalizar todo el proceso de diseño y fabricación de piezas aeroespaciales.

En el marco de esta iniciativa se investigará el potencial de los gemelos digitales para acelerar la innovación en el ámbito de la aeronáutica y contribuir a alcanzar los objetivos climáticos de Europa para 2050. Los resultados del proyecto permitirán reducir las emisiones de CO2procedentes de la aviación, disminuir los costes y riesgos en el diseño y la fabricación de los nuevos modelos de aeronaves y acortar los plazos de innovación de los aviones más eficientes del futuro.

El ecosistema desarrollado posibilitará el flujo de datos en toda la cadena de valor de la aeronave, vinculando aún más la ingeniería, el diseño y la fabricación, al integrar y ejecutar de forma autónoma flujos de trabajo de simulación para respaldar el diseño multidisciplinario, la optimización y la cuantificación de la incertidumbre.

Este ecosistema será impulsado por infraestructuras “High Performance Computing” (HPC) para ejecutar predicciones y ofrecer diseños optimizados, e incluirá gemelos digitales basados ​​en modelos de alta fidelidad que cubrirán varias etapas de la producción. Asimismo, se emplearán herramientas de aprendizaje automático para mejorar la detección de defectos de fabricación y la cuantificación de su influencia en la integridad estructural, así como también para identificar diseños que tengan en cuenta la fabricabilidad.

CAELESTIS fomentará la implementación de prototipos virtuales en toda la industria aeronáutica de la Unión Europea para impulsar así la innovación en la fabricación de aeronaves con un enfoque multiactor. Esta investigación podría repercutir en la industria aeroespacial introduciendo el marco digitalizado que conectará el diseño con la fabricación e integrará algoritmos de simulación y aprendizaje automático en un marco informático de alto rendimiento con el fin de optimizar las soluciones y los requisitos de las piezas aeroespaciales.

El proyecto está financiado por la Agencia Ejecutiva Europea de Infraestructuras Climáticas y Medio Ambiente (CINEA) en el marco del programa Horizonte Europa y cuenta con un presupuesto de casi 6 millones de euros y un plazo de 42 meses para su desarrollo.

Consorcio

El consorcio europeo liderado por AIMEN Centro Tecnológico está compuesto por 11 socios de 7 países europeos: Universitat de Girona (España); Addcomposites (Finlandia); ESI Group (Francia); Institut de Recherche Tecnologique Jules Verne (Francia); Instituto Tecnológico de Aragón (España); Centro de Supercomputación de Barcelona (España); Technische Universiteit Delft (Países Bajos); y EBOS Techonlogies (Chipre); GKN Aerospace (Suecia) y RTDS Association (Austria).

AIMEN, además de coordinar todo el proyecto, lidera las actividades de smart manufacturing que incluyen la fabricación de materiales compuestos, la monitorización del proceso on-line, la integración de dispositivos de computación edge y la creación de datos sintéticos para alimentar los modelos de aprendizaje automático.

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