Otimização de processos fluidodinâmicos: Integração do Computational Fluid Dynamics com Machine Learning e Meta-heurística

O Computational Fluid Dynamics (CFD) é uma ferramenta essencial para análise computacional de fluidos e suas interações com superfícies sólidas. Apesar de oferecer vantagens como a redução de custos de fabricação, flexibilidade e integração tecnológica, enfrenta desafios, como a necessidade de profissionais experientes e longos tempos de simulação. A integração com Machine Learning (ML) e meta-heurísticas (MH) oferece soluções avançadas para resolver esses desafios. O ML, ao compreender os problemas, gera modelos para previsão de resultados, enquanto as MH encontram valores ótimos de saída com a melhor configuração dos parâmetros de entrada. Essa integração, observada em diversos estudos, proporciona soluções eficazes e confiáveis. Alinhando-se aos princípios da Indústria 4.0, promove-se a transformação digital, automação e customização nos processos industriais. O método proposto, aplicado em um estudo de caso de um ventilador centrífugo industrial, apresenta resultados eficientes, promovendo uma abordagem inteligente e adaptável para lidar com desafios complexos na indústria.