Para embarcaciones con desplazamiento de hasta 12 mil toneladas

maquina-de-combate.com – Especialistas de United Engine Corporation (UEC) se han abocado al desarrollo de un gemelo digital de la turbina de siguiente generación para navíos con un desplazamiento de hasta 12 000 toneladas métricas.

Según resalta Rostec, el proyecto permitirá un mejor control sobre el ciclo de vida de la planta de potencia, incrementará la confiabilidad y competitividad de los motores navales de origen ruso. El diseño del gemelo digital se habrá completado en el año 2023.

El gemelo digital es el modelo matemático de un dispositivo que contiene toda la data para simular la operación del dispositivo, incluyendo la interacción al detalle entre todos sus componentes. El gemelo digital permite predecir el desempeño real de diversos elementos estructurales en todas las etapas del ciclo de vida del dispositivo replicado en el mundo virtual.

El gemelo digital será desarrollado por UEC-Saturn, Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, Skoltech y CIAM.

“La digitalización reduce el tiempo y costos relacionados al diseño de varias plantas de potencia, tales como turbinas a gas de siguiente generación, ayudando a implementar las requeridas características de diseño, optimiza los costos de manufactura de prototipos, así como el testeo y afinamiento de motores. El gemelo digital también nos permitirá ofrecer a nuestros clientes un servicio muy costo-efectivo en un contrato de ciclo de vida completo que incluya suministros y mantenimiento de motores en todas sus etapas de su operación”, afirmó el director general adjunto y diseñador en jefe de UEC, Yury Shmotin.

El proyecto de investigación y desarrollo comprende la creación de modelos matemáticos de alta precisión de la turbina a gas y su caja de transmisión para un motor naval básico de 20.2 MW y un motor de siguiente generación de 25 MW con caja de transmisión RO55. El proyecto también considera el desarrollo de un sistema de gestión de requerimientos técnicos, configuraciones de los motores y modelos predictivos del desempeño del producto.

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