Modelagem Multidisciplinar e Multi-fidelidade da Aerodinâmica de Aeronaves

O projeto 3M2A tem como objetivo central o desenvolvimento de metodologias inovadoras de simulação que melhorem significativamente a precisão na previsão de cargas aeronáuticas e reduzam o conservadorismo estrutural que conduz a aeronaves mais pesadas e menos eficientes. Através da integração de modelos multifidelidade de aerodinâmica não estacionária, incluindo fenómenos de formação de gelo (aero-icing) e aero-servo-elasticidade, o projeto pretende oferecer ferramentas aplicáveis desde as fases conceptuais até ao desenho detalhado de aeronaves, promovendo uma nova geração de processos digitais de conceção e certificação. Para alcançar este objetivo global, foram definidos três objetivos específicos: (O1) – Reforçar a robustez computacional e a precisão dos fluxos de trabalho completos de aero-icing, garantindo uma modelação mais fiável e representativa dos fenómenos físicos complexos associados à formação de gelo em condições atmosféricas variáveis. (O2) – Desenvolver e implementar modelos multifidelidade de aero-servo-elasticidade, otimizados para computação de alto desempenho (HPC) e computação de alto rendimento (HTC), recorrendo à aceleração por GPU e a estratégias avançadas de paralelização que assegurem eficiência e escalabilidade ao longo de todo o processo de simulação. (O3) – Explorar as capacidades de próxima geração da HPC, tirando partido de arquiteturas híbridas CPU/GPU e de algoritmos numéricos avançados em todas as etapas do fluxo de conceção, de modo a potenciar o desempenho computacional e a integração contínua entre modelação, otimização e validação. Em conjunto, estes objetivos pretendem posicionar o 3M2A como um projeto de referência no domínio da simulação digital para a aeronáutica, promovendo a conceção de aeronaves mais leves, seguras e energeticamente eficientes, alinhadas com os desafios tecnológicos e ambientais da aviação do futuro. Para garantir o cumprimento dos objetivos propostos, foram definidos quatro objetivos SMART claros e mensuráveis: (1) Desenvolver uma plataforma unificada de Gémeo Digital e Modelação Multifidelidade, que integre fenómenos de aero-icing, aeroelasticidade e aero-servo-elasticidade num único fluxo de simulação, utilizando o software CHAMPS. Pretende-se melhorar a precisão das previsões aerodinâmicas em pelo menos 30% e reduzir o tempo de iteração de conceção em 30%, alcançando o TRL 5 até ao mês 33; (2) Integração de Computação de Alto Desempenho e IA Acelerada por GPU, que visa migrar os solvers CHAMPS e NL-VLM de arquiteturas baseadas em CPU para GPU, aproveitando a infraestrutura HPC da ATLAR e a experiência da Universidade do Porto. O objetivo é alcançar uma aceleração de cinco vezes, reduzir em 30% o custo computacional por simulação e atingir uma eficiência de utilização da GPU superior a 80% até ao mês 30, promovendo a escalabilidade industrial e a transição digital; (3) Convergência Espaço-Aeronáutica, que tem como meta transferir pelo menos três algoritmos ou frameworks provenientes de aplicações espaciais (como o SST-PT) para o domínio aeronáutico, criando pelo menos um demonstrador intersetorial até ao mês 36. Esta ação reforçará as sinergias entre os setores espacial e aeronáutico, ampliando a presença tecnológica de Portugal em ambos os domínios; e (4) Certificação por Análise Baseada em IA, que desenvolverá modelos substitutos baseados em IA para substituir mais de 20% dos ensaios físicos de certificação (gelo, flutter e cargas), com uma precisão alvo de R2 = 0,95 face aos dados experimentais. Esta inovação está alinhada com os enquadramentos de certificação da FAA e da EASA e apoia a transição para processos de certificação mais preditivos, eficientes e sustentáveis.