Escola Politécnica da Universidade de São Paulo

Departamento de Engenharia Mecatrônica e de Sistemas Mecânicos

Av. Prof. Mello Moraes, 2231

05508-030 - São Paulo - SP - Brasil

LSA – Laboratório de Sistemas de Automação www.pmrlsa.poli.usp.br

PMR3507

Fábrica digital

Projeto como centro

Pro

jeto

mecânic

o

Pro

jeto

mecânic

o

CA

D –

Com

pute

r A

ided D

esig

n

• CNC inspirou o surgimento do CAD

– CNC permitia a geração de códigos para usinagem das peças

– Usuário se baseava no desenho técnico para gerar o código – exercício de abstração

– Especialista necessitava conhecer o material da peça, material da ferramenta, geometria da peça e características da máquina

– E se o código pudesse ser gerado a partir de um modelo computacional?

• Desenho precisaria ser 3D

• Ferramenta computacional precisaria ter uma base

de dados de materiais, ferramentas, e

características de máquinas

CA

D –

Com

pute

r A

ided D

esig

n

• Sistemas CAD são usados para definir

– Geometria de componentes mecânicos

– Geometria de estruturas

– Layouts – planejamento do processo

– Componentes do projeto do produto

– Componentes do projeto do processo de fabricação

CA

D –

Com

pute

r A

ided D

esig

n

• Sistemas CAD evoluíram com o próprio

computador

– Inicialmente formas básicas 1D e 2D

– Modelos 2D são na maioria dos casos similares aos

projetos convencionais feitos em prancheta

– Representados na forma de projetos técnicos com

informações de linhas, simbologias de usinagem,

anotações, lista de especificações e cotas

– Maior poder de processamento e melhores placas

gráficas – passaram a permitir a modelagem 3D

– Modelagem por fio de arame (wireframe) - MFA

– Modelagem por superfícies - MSU

– Modelagem por sólidos - MSO

CA

D –

Com

pute

r A

ided D

esig

n

• Modelagem por fio de arame (wireframe) – MFA

– Representa o objeto pelas linhas e pontos

característicos

– Possibilita ao usuário manipular o modelo

modificando a posição das linhas e pontos

– Descrição matemática – lista de equações de

curvas, coordenadas dos pontos, e informações de

conectividade das linhas e pontos

– Fácil utilização

– Podem surgir interpretações ambíguas para alguns

modelos, bem como modelos inconsistentes – não é

possível determinar faces internas e externas do

modelo

CA

D –

Com

pute

r A

ided D

esig

n

• Modelagem por superfícies – MSU

– Descrição matemática correspondente ao modelo

virtual inclui informações da superfície

– Podem ser criados modelos inconsistentes

CA

D –

Com

pute

r A

ided D

esig

n

• Modelagem por sólidos – MSO

– Modela formas geométricas que tenham um volume

fechado

– Garante que o modelo seja consistente e não

ambíguo

Pro

tótipo v

irtu

al

• Substituição dos protótipos físicos

• Ambiente computacional deve ser capaz de realizar os mesmos ensaios que seriam realizados no protótipo físico

– Deve proporcionar forte senso de realidade

– Simulação de propriedades físicas em ambiente virtual

• Modelo computacional permite ao usuário

– Observar

– Manipular

– Testar / analisar / avaliar características específicas de um projeto candidato

– Treinar

– Inovar

Pro

tótipo v

irtu

al

• Protótipo não tem que ter todas as características

do produto final, mas deve ter as principais para

testar o produto frente a seus requisitos

• Permite que pessoas com conhecimentos técnicos

distintos interajam com o produto e analisem suas

funcionalidades em um ambiente virtual

• Pode ser gerado rapidamente e modificado

frequentemente nos primeiros estágios do projeto

Pro

tótipo v

irtu

al

• Comparado ao protótipo físico

– Produto pode ser otimizado tendo-se uma visão sistêmica

– Pode-se utilizar engenharia concorrente

– Os estágios do projeto do produto podem ser rapidamente analisados e várias opções de projeto podem ser comparadas para determinar o seu impacto, prever o produto em condições de uso e medir suas respostas, até se atingir o desempenho desejado

– Menor custo de desenvolvimento

– Menor ciclo de desenvolvimento

– Produtos de melhor qualidade

– Pode suprir parte ou toda a demanda pelo protótipo físico

– Protótipo físico é necessário onde não se tem informações sobre o produto analisado

CA

E –

Com

pute

r A

ided

En

gin

ee

rin

g

• Transformação de um modelo físico em um modelo

matemático capaz de representar, por meio de

suas variáveis, parâmetros e forças, o

comportamento e as características deste modelo

físico

• Permite

– Cálculos

– Verificação e simulação

– Análises de engenharia (cinemática, dinâmica,

reação à forças externas, deformações, condução

de calor, etc.)

• Resulta em auxílio à tomada de decisão com

relação à função, desempenho, etc.

CA

E –

Com

pute

r A

ided

En

gin

ee

rin

g

• Sistemas CAE utilizam métodos numéricos

• O modelo físico precisa ser transformado em um

modelo lógico (discreto)

• Métodos numéricos comumente empregados

– Diferenças finitas (MDF)

– Volumes finitos (MVF)

– Elementos finitos (MEF)

CA

E –

Com

pute

r A

ided

En

gin

ee

rin

g

• Método das diferenças finitas (MDF)

– Transformação do modelo físico em um modelo

lógico ocorre distribuindo os nós em uma malha

estruturada, sobreposta ao modelo físico

– Uma equação diferencial é descrita para cada um

dos nós (ponto a ponto) do modelo lógico

– Equações diferenciais substituídas por diferenças

finitas

– Determinadas condições de contorno e os

parâmetros que caracterizam o problema de

engenharia

CA

E –

Com

pute

r A

ided

En

gin

ee

rin

g

• Método das diferenças finitas (MDF)

CA

E –

Com

pute

r A

ided

En

gin

ee

rin

g

• Método dos volumes finitos (MVF)

– Transformação do modelo físico em um número

finito de volumes

– Definidos volumes de controle a fim de determinar

as variáveis desconhecidas

– União de todos os volumes de controle deve

abranger todo o volume físico, e assim, representar

o seu comportamento

CA

E –

Com

pute

r A

ided

En

gin

ee

rin

g

• Método dos elementos finitos (MEF)

– Transformação do modelo físico em lógico pela

divisão do modelo físico em regiões (elementos)

– Para cada região é desenvolvida uma solução

aproximada por equações diferenciais

– Necessário garantir a continuidade das soluções nas

fronteiras entre as regiões

CA

E –

Com

pute

r A

ided

En

gin

ee

rin

g

Problema de Engenharia

Melhoria do modelo

Refinamento da análise Interpretação dos

resultados

Avaliação da precisão da

solução

Discretização e solução

do modelo matemático

Modelo matemático (CAE) (Equações diferenciais)

Modelo físico (CAD)

Refinar malha, condições

de contorno, parâmetros,

etc.

Melhoria do modelo

matemático

Mudança do modelo físico

CA

M –

Com

pute

r A

ided

Ma

nu

factu

rin

g

• Operações feitas no CAD convertidas em instrução

de máquina

• Conjunto de operações que devem ser realizadas

direta ou indiretamente, da peça bruta ao produto

acabado, no processo de fabricação

CA

PP

– C

om

pute

r A

ided P

rocess

Pla

nn

ing • CAD alavancou também o planejamento do

processo produtivo

– Informações do CAD são transformadas em

informações quanto ao processo de fabricação e

regras de fabricação

• As máquinas são combinadas e ordenadas

conforme o processo produtivo, seu scheduling, e

estágio do trabalho

• Máquinas de corte, fixação, e medição são

selecionadas

• São determinados para cada etapa:

– Parâmetros de corte

– Tempos de operação

– Tempos auxiliares (ex. setup, transferência)

Questõ

es

• CAD permite

– Análises de engenharia (CAE)

– Geração de código para CNC (CAM)

– Planejamento do processo (CAPP)

• Que outras informações podem ser obtidas do

CAD?

• Quais as necessidades de uma aplicação CAx

para viabilizar o processo de desenvolvimento

digital?

• Além do que já foi apresentado, que outras

finalidades podem ser datas ao CAD do produto e

do processo?

Questõ

es

• Desde sua criação o CAD está em constante

evolução.

• Quais podem ser os próximos passos para a

evolução do CAD?

• O conceito de CAE só se restringe às análises

feitas sobre o modelo CAD?