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Publicación internacional de estudiante Luiguie Sagastegui, en ESSS.

Escrito por:
UTEC
04 February 2019

Luiguie Sagastegui, estudiante de la carrera de Ingeniería Mecánica presentó su tema de tesis en “Simulaciones del proceso de limpieza de la máquina aerodinámica limpiadora de trigo a través de acoples DEM-CFD”. Este trabajo ha sido realizado con los softwares ANSYS y Rocky. El trabajo de Luiguie ha sido tomado como caso de estudio por parte de ESSS. La publicación de Luiguie la puede encontrar en  https://rocky.esss.co/blog/ y https://rocky.esss.co/blog/wheat-cleaning-machine-simulation-through-dem-cfd/

Felicitaciones, Luiguie!

 

Introducción del proyecto

Existe una falta de estudios fundamentales acerca de las técnicas numéricas computacionales y sus aplicaciones en la ingeniería moderna, como es el caso de las simulaciones acopladas entre DEM y CFD (Método de elementos discretos y fluidos dinámicos computacionales), las cuales explican la teoría y el aspecto técnico del proceso de limpieza aerodinámica de la máquina aerodinámica limpiadora de trigo, evitando en gran medida, las pruebas experimentales en base a prueba y error, las cuales anteriormente se realizaban constantemente para lidiar con los problemas históricos de la máquina tales como: Bajo rendimiento de limpieza, pérdida de granos alimenticios y sobredemanda de energía del motor del ventilador centrifugo.

De acuerdo con la literatura, las causas de estos problemas mencionados líneas arriba se atribuyen a factores operativos y de diseño, por ejemplo, entre los más comunes tenemos: Una mala calibración entre los flujos aire-partícula y las dimensiones del conducto neumático. En este sentido, a través de las simulaciones acopladas DEM-CFD mencionadas anteriormente, los factores tanto operativos como de diseño se pueden variar libremente con el fin de comprender el comportamiento de las partículas de trigo y broza (paja corta) bajo la influencia de un flujo de aire forzado dentro de la máquina aerodinámica limpiadora de trigo y lograr parámetros optimizados a una fracción del costo y esfuerzos de las pruebas convencionales.