El software de simulación como herramienta para el análisis de estructuras metálicas automotrices. pp. 44 - 61 /
Volumen 5, número 3 / DOI: https://doi.org/10.37431/conectividad.v5i3.146
Fecha de recepción: 07 / 06 / 2024
Fecha de aceptación: 04 / 07 / 2024
Fecha de publicación: 23 / 07 / 2024
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El software de simulación como herramienta para el análisis de estructuras
metálicas automotrices
Simulation software as a tool for the analysis of automotive steel structures
Victor Pachacama-Nasimba1 , Abrahan Jorque-Rea2 , Carlos Ulcuango-Moreno3 , Rodrigo
Passo-Guamangate4
1 Instituto Superior Tecnológico Ciudad de Valencia, victorpachacama@itscv.edu.ec, Quevedo, Ecuador
2 Instituto Superior Universitario Central Técnico, ajorque@istct.edu.ec, Quito, Ecuador
3 Instituto Superior Tecnológico Ciudad de Valencia, carlosulcuango@itscv.edu.ec, Quevedo, Ecuador
4 Instituto Superior Tecnológico Ciudad de Valencia, manuelpasso@itscv.edu.ec, Quevedo, Ecuador
Autor para correspondencia: victorpachacama@itscv.edu.ec
RESUMEN
La investigación se centra en analizar el uso de software de simulación en el análisis de
estructuras metálicas automotrices, con el objetivo de identificar las ventajas y diferencias
entre diversas herramientas para optimizar el diseño y la eficiencia de los vehículos. La
metodología cualitativa empleada incluye un análisis exhaustivo de documentos, artícu-
los académicos, estudios de caso y fuentes técnicas relacionadas con el tema, así como
entrevistas con expertos del sector. Se evalúan criterios como la precisión de resultados,
capacidades no lineales, usabilidad, costo y acceso en la nube de ocho softwares de simu-
lación. Esta investigación revela un panorama competitivo liderado por ANSYS, NAS-
TRAN y COMSOL, destacando por su precisión (100%, 93%, 93% respectivamente) y
métodos de análisis pioneros (100%, 100%, 93%). Abaqus y LS-Dyna, aunque altamente
precisos (93%, 100%), presentan métodos avanzados-intermedios. HyperWorks sobresale
en optimización (100%) y facilidad de uso (93%), mientras que SolidWorks ofrece bajo
costo (93%) y compatibilidad con AnyCAD (100%). SimSolid, con bajo requerimiento de
hardware (93%) y excepcional facilidad de uso (100%), muestra limitaciones en análisis y
optimización (86%, 79%). En conclusión, actualmente los softwares de simulación FEM
priorizan precisión, innovación y eficiencia, con un creciente uso de la nube para acceso
remoto y colaboración.
Palabras clave: Simulación estructural, Software de simulación, Análisis elementos fini-
tos, Estructuras metálicas automotrices
ABSTRACT
The research focuses on analyzing the use of simulation software in the analysis of automo-
tive metallic structures, with the objective of identifying the advantages and differences be-
tween various tools to optimize vehicle design and efficiency. The qualitative methodology
employed includes an exhaustive analysis of papers, academic articles, case studies and
technical sources related to the topic, as well as interviews with industry experts. Criteria
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such as accuracy of results, nonlinear capabilities, usability, cost, and cloud access of eight
simulation softwares are evaluated. This research reveals a competitive landscape led by
ANSYS, NASTRAN and COMSOL, standing out for their accuracy (100%, 93%, 93% res-
pectively) and pioneering analysis methods (100%, 100%, 93%). Abaqus and LS-Dyna, al-
though highly accurate (93%, 100%), present advanced-intermediate methods. HyperWor-
ks excels in optimization (100%) and ease of use (93%), while SolidWorks offers low cost
(93%) and compatibility with AnyCAD (100%). SimSolid, with low hardware requirements
(93%) and exceptional ease of use (100%), shows limitations in analysis and optimization
(86%, 79%). In conclusion, FEM simulation software currently prioritizes accuracy, inno-
vation and efficiency, with increasing use of the cloud for remote access and collaboration.
Key words: Structural simulation, Simulation software, Finite element analysis, Automo-
tive metallic structures
1. INTRODUCCIÓN
El software de simulación desempeña un papel importante en el análisis y la optimización
de las estructuras metálicas de los automóviles, ya que ofrece importantes ventajas en
términos de seguridad, eficiencia del diseño y reducción de costos. Herramientas como
ANSYS y SolidWorks se utilizan ampliamente para el modelado y el análisis de elementos
finitos (FEA) a fin de evaluar la resistencia a los choques y la integridad estructural de
los vehículos. Por ejemplo, ANSYS con su complemento LS-dyna se emplea para simular
choques frontales y analizar la tensión y la deformación en carrocerías fabricadas con ma-
teriales como el aluminio y el acero, lo que ayuda a comprender la absorción de energía y la
resistencia a los impactos durante las colisiones (Muhammad & Shanono, 2019; Terentyev
et al., 2020). Del mismo modo, SolidWorks se utiliza para el modelado 3D de componentes
automotrices, que luego se someten a análisis por elementos finitos para evaluar su rendi-
miento en diversas condiciones de carga (Arun et al., 2021; Choudhari et al., 2019).
La tendencia del software de simulación para el análisis de estructuras automotrices se
inclina cada vez más hacia la integración de herramientas y metodologías computacionales
avanzadas para mejorar la eficiencia, la precisión y la optimización en los procesos de di-
seño. Los sistemas de simulación modernos, como el descrito por Zhang Ping, incorporan
módulos para la generación 3D, actuadores virtuales y sensores, lo que mejora significati-
vamente la eficiencia de la transferencia de datos y la extracción de resultados dentro del
sistema (Hussain, 2021). El uso del análisis de elementos finitos (FEA) es frecuente, como
se ve en los trabajos de Mohd Arif Hussain y Yanbo Wang, quienes utilizaron ANSYS y
SolidWorks para modelar y analizar la integridad estructural y el rendimiento de los com-
ponentes automotrices, como los chasis y las carcasas diferenciales (Ping, 2017; Wang,
2022).
La integración de los paquetes de software PTV VISSIM y SSAM permite simular la segu-
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ridad en los cruces de carreteras, lo que permite evaluar estructuras hipotéticas y diseños
alternativos sin esperar a que se produzcan accidentes reales (Vitan et al., 2020). Además,
el uso de la dinámica de fluidos computacional (CFD) en ANSYS contribuye al análisis
aerodinámico, que es crucial para optimizar el diseño del vehículo a fin de reducir la resis-
tencia aerodinámica y mejorar la eficiencia del combustible (Pan et al., 2022).
El enfoque en el diseño liviano y la optimización estructural es fundamental, como desta-
caron Aisha Muhammad e Ibrahim Haruna Shanono, quienes analizaron los impactos de
los choques utilizando el módulo de dinámica explícita en ANSYS para evaluar la tensión
y la deformación en diferentes escenarios de choques (Walia, 2017). Además, el comporta-
miento dinámico de los chasis de los automóviles, incluidas las frecuencias naturales y las
formas modales, se estudia mediante el uso de la tecnología FEA para evitar la resonancia
y mejorar la rigidez, como demostró Rohit Walia (Muhammad & Shanono, 2019). Como
lo mencionan A. Gauchía y otros autores, las técnicas de optimización son fundamentales
para lograr un equilibrio adecuado entre la rigidez y el peso del vehículo. Este balance es
crucial para garantizar tanto la seguridad como el rendimiento del mismo. En este sentido,
la optimización permite explorar diferentes combinaciones de materiales y estructuras para
encontrar la solución que mejor se adapte a las necesidades específicas de cada vehículo.
(Gauchía et al., 2014).
Hui Gao subraya aún más el papel de la tecnología de simulación en el software estructu-
ral, destacando su creciente importancia debido a los avances en la tecnología informática
(Gao, 2017). Sandeep Shetty y Simone Vizzini destacaron la necesidad de realizar análisis
dinámicos detallados y utilizar la sub estructuración dinámica para gestionar modelos gran-
des de manera eficiente, reduciendo el tiempo de simulación y manteniendo la precisión
(Shetty, 2017; Vizzini, 2014). Por último, P. R. Marur y S. Srinivas presentaron una técnica
de análisis por elementos finitos de orden reducido para predecir el comportamiento en
caso de colisión, lo que demuestra la tendencia hacia métodos de análisis más eficientes y
localizados (Marur & Srinivas, 2008).
La fiabilidad de estas simulaciones se valida aún más comparando los resultados numéricos
con los datos experimentales, lo que garantiza la precisión a la hora de predecir el com-
portamiento de las estructuras metálicas en diferentes condiciones (Konopatskiy & She-
vchuk, 2022; Wang, 2022). Además, la aplicación de la dinámica explícita en el software
FEA ayuda a comprender el comportamiento de deformación y fallo de los chasis durante
las colisiones, lo que proporciona información sobre la selección de materiales y el diseño
estructural para mejorar la seguridad (Ariffin et al., 2022).
La simulación por elementos finitos permite evaluar el comportamiento de componentes
y estructuras bajo diversas condiciones de carga, reduciendo significativamente la necesi-
dad de costosos y complejos prototipos físicos (Faster Capital, 2024). Tradicionalmente,
programas como ANSYS, NASTRAN y COMSOL han dominado este campo debido a sus
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capacidades robustas y versátiles para el análisis estructural y multifísico. Sin embargo, la
evolución tecnológica y las crecientes demandas de la industria automotriz han impulsado
el desarrollo y adopción de nuevas herramientas de simulación que prometen optimizar aún
más el diseño y análisis de estructuras metálicas automotrices.
En este contexto, la investigación de alternativas a los softwares tradicionales resulta esen-
cial para identificar herramientas que ofrezcan ventajas competitivas en términos de pre-
cisión, eficiencia y usabilidad. Software como Abaqus, LS-DYNA, y Altair HyperWorks
están ganando reconocimiento por sus avanzadas capacidades de simulación y análisis.
Abaqus, por ejemplo, es conocido por su amplio rango de soluciones no lineales y su ca-
pacidad para simular comportamientos complejos de materiales y estructuras (Simulia,
2020). LS-DYNA, por otro lado, es ampliamente utilizado en análisis de impacto y segu-
ridad automotriz debido a su capacidad para realizar simulaciones altamente detalladas y
precisas (LSTC, 2020). Altair HyperWorks ofrece una suite integral de herramientas que
no solo abarcan el análisis FEA, sino también optimización topológica y análisis dinámico,
lo cual es crucial para el desarrollo de estructuras más livianas y resistentes (Altair, 2021).
Además de estas alternativas, la aparición de software como SimScale y SimSolid está
cambiando el panorama de la simulación estructural. SimScale ofrece una plataforma de
simulación en la nube, lo cual facilita el acceso y colaboración en proyectos complejos, eli-
minando la necesidad de hardware costoso (SimScale, 2021). SimSolid, en cambio, se dis-
tingue por su capacidad para realizar análisis estructurales de alta precisión sin necesidad
de una malla fina tradicional, reduciendo significativamente los tiempos de preparación y
simulación (Altair, 2021).
A priori; el software de simulación que se aplica en estructuras automotrices presenta un
desafío crucial; que se evidencia como la necesidad de diversificar las opciones disponibles
más allá de los softwares tradicionales como ANSYS, NASTRAN y COMSOL. Si bien es-
tas herramientas ofrecen un alto rendimiento, su elevado costo y la falta de flexibilidad en
algunos casos limitan su accesibilidad para investigadores y pequeñas empresas.
Esta situación genera la necesidad de explorar alternativas que brinden un balance entre
precio, funcionalidad y facilidad de uso, sin comprometer la precisión y confiabilidad de
los resultados. La búsqueda de estas alternativas es fundamental para impulsar la innova-
ción en el diseño y análisis de estructuras automotrices, democratizando el acceso a herra-
mientas de simulación de última generación y que además apoyen el desarrollo de diseños
livianos y duraderos, satisfaciendo así las crecientes demandas de seguridad, economía y
comodidad de los vehículos (Rao & Kumar, 2022).
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2. MATERIALES Y MÉTODOS
El enfoque cualitativo de esta investigación se centrará en un análisis exhaustivo y detallado
de documentos, 18 artículos académicos, estudios de caso y fuentes técnicas relacionadas
con el uso de software de simulación para el análisis de estructuras metálicas automotrices.
Estos insumos se obtendrán de bases de datos indexadas de libre acceso que tengan relación
con la mecánica de los materiales, ciencias de la ingeniería y mecánica automotriz. Adi-
cionalmente, las fichas técnicas del software serán de gran valía para extraer información
específica de los recursos de hardware de los 8 software evaluados. Este enfoque permitirá
una comprensión profunda y contextualizada de las capacidades y limitaciones de diversos
programas de simulación.
La recolección de datos cualitativos incluirá la revisión de literatura existente sobre el uso
de softwares de análisis por elementos finitos (FEA) en la industria automotriz, informes
técnicos de fabricantes de software, la aplicación de una encuesta y entrevistas con 20 inge-
nieros y expertos del sector. La encuesta y entrevista se diseñará para obtener información
sobre la experiencia práctica, las ventajas percibidas, y los desafíos encontrados al utilizar
diferentes softwares de simulación en proyectos reales. Además, se analizarán documentos
que comparen estudios de validación y verificación de resultados obtenidos con diferentes
herramientas, enfocándose en la precisión, la eficiencia y la aplicabilidad en escenarios
específicos de diseño automotriz.
Para seleccionar los artículos académicos que sustentarán el tema de investigación, se de-
ben considerar criterios como la relevancia del estudio para el análisis de estructuras me-
tálicas automotrices, la metodología utilizada, la credibilidad de las fuentes, la actualidad
de la publicación, y los resultados obtenidos. Las preguntas clave incluyen: ¿El artículo
aborda el uso de software de simulación en la industria automotriz? ¿Presenta comparacio-
nes entre diferentes herramientas de simulación? ¿La metodología es rigurosa y aplicable
a nuestro estudio? ¿Los hallazgos son relevantes y contribuyen al avance del conocimiento
en este campo?
La evaluación cualitativa de los softwares se determinará en base a los siguientes pará-
metros detallados en la tabla 1: precisión de resultados, método de análisis, capacidades
no lineales, simulación multifísica, optimización, usabilidad, recursos de hardware, costo,
integración AnyCad y acceso en la nube.
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Tabla 1. Descripción y valoración de parámetros
Parámetro Valor Escala Descripción
Precisión de
resultados
0,1 Excelente Los resultados son excepcionales y superan las expectativas.
0,09 Muy bueno Los resultados son altamente precisos y conables en todos los
casos.
0,08 Bueno Los resultados son precisos y conables en la mayoría de los
casos.
0,07 Regular Los resultados son generalmente precisos, pero con algunas
inconsistencias.
0,06 Insuciente Los resultados son imprecisos y no conables.
Método de
análisis
0,1 Pionero El método de análisis es único y establece nuevos estándares en el
campo.
0,09 Muy avanzado El método de análisis es de vanguardia y ofrece soluciones
innovadoras.
0,08 Avanzado El método de análisis es sosticado y capaz de manejar problemas
complejos.
0,07 Intermedio El método de análisis es adecuado para la mayoría de las
aplicaciones, pero puede tener algunas limitaciones.
0,06 Básico El método de análisis es simple y limitado en su capacidad.
Capacidades
no lineales
0,1 Excepcionales El software puede manejar cualquier tipo de problema no lineal.
0,09 Amplias El software puede manejar problemas no lineales complejos.
0,08 Moderadas El software puede manejar una variedad de problemas no lineales.
0,07 Limitadas El software puede manejar algunos problemas no lineales simples.
0,06 Nulas El software no tiene capacidades para manejar problemas no
lineales.
Simulación
multifísica
0,1 Completa El software ofrece capacidades de simulación multifísica para
cualquier tipo de fenómeno acoplado.
0,09 Avanzada El software ofrece capacidades de simulación multifísica para una
amplia gama de fenómenos acoplados.
0,08 Intermedia El software ofrece capacidades de simulación multifísica para
algunos fenómenos acoplados.
0,07 Básica El software ofrece capacidades de simulación multifísica
limitadas.
0,06 No disponible El software no tiene capacidades de simulación multifísica.
Optimización
0,1
Herramientas de
optimización de
última generación
El software ofrece herramientas de optimización de última
generación que son líderes en la industria.
0,09
Herramientas
de optimización
avanzadas
El software ofrece herramientas de optimización avanzadas que
pueden ser utilizadas para problemas complejos.
0,08
Herramientas
de optimización
moderadas
El software ofrece herramientas de optimización que pueden ser
utilizadas para una variedad de problemas.
0,07
Herramientas
básicas de
optimización
El software ofrece herramientas básicas de optimización que
pueden ser útiles para algunos problemas simples.
0,06 Sin capacidades
de optimización
El software no tiene herramientas para optimizar el rendimiento o
el diseño.
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Usabilidad
0,1 Excepcionalmente
usable
El software es excepcionalmente fácil de usar y ofrece una
experiencia de usuario impecable.
0,09 Muy usable El software es fácil de aprender y usar, y la interfaz es intuitiva.
0,08 Moderadamente
usable
El software es algo fácil de aprender y usar, pero puede tener
algunas dicultades.
0,07 Poco intuitiva La interfaz del software no es intuitiva y es difícil de navegar.
0,06 Compleja El software es difícil de aprender y usar, y requiere una formación
extensa.
Recursos de
hardware
0,1
Mínimos
requerimientos de
hardware
El software puede funcionar con recursos de hardware mínimos.
0,09
Muy baja
demanda de
recursos
El software requiere una cantidad muy baja de recursos de
hardware para funcionar correctamente.
0,08 Baja demanda de
recursos
El software requiere una cantidad baja de recursos de hardware
para funcionar correctamente.
0,07
Demanda
moderada de
recursos
El software requiere una cantidad moderada de recursos de
hardware para funcionar correctamente.
0,06 Demanda alta de
recursos
El software requiere una gran cantidad de recursos de hardware
para funcionar correctamente.
Costo
0,1 Gratuito El software es gratuito y está disponible para cualquier persona.
0,09 Bajo El software tiene un precio bajo que lo hace asequible para la
mayoría de los usuarios.
0,08 Moderado El software tiene un precio moderado que es accesible para la
mayoría de los usuarios.
0,07 Alto El software tiene un precio elevado que puede ser una barrera para
algunos usuarios.
0,06 Muy alto El software tiene un precio muy elevado que puede ser prohibitivo
para algunos usuarios.
Integración
AnyCAD
0,1 Buena
compatibilidad El software tiene una buena compatibilidad
0,09 Compatibilidad
parcial
El software tiene una compatibilidad parcial con AnyCAD, pero
puede haber algunas limitaciones.
0,08 Compatibilidad
limitada El software tiene una compatibilidad limitada con AnyCAD.
0,07 No compatible El software no es compatible con AnyCAD.
Disponibilidad
de acceso en la
nube
0,1 Avanzado
El software ofrece una experiencia completa de acceso en la nube,
con todas las funcionalidades necesarias para trabajar de forma
remota de manera eciente.
0,09 Intermedio
El software ofrece funcionalidades de acceso en la nube
más avanzadas, como la colaboración en tiempo real y el
almacenamiento de datos en la nube.
0,08 Básico El software está disponible en la nube, pero solo ofrece funciones
básicas de acceso remoto.
0,07 No disponible El software no está disponible en la nube y solo se puede ejecutar en
equipos locales.
Fuente: Autores
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Este enfoque cualitativo permitirá identificar tendencias emergentes, prácticas óptimas y pers-
pectivas críticas que no se capturan fácilmente mediante métodos cuantitativos. Al integrar
estos conocimientos cualitativos con los resultados cuantitativos de las simulaciones, se ob-
tendrá una visión más holística y fundamentada del impacto y potencial de las herramientas de
simulación en el diseño y análisis de estructuras automotrices, ofreciendo así recomendaciones
basadas en evidencia tanto para investigadores como para profesionales del sector.
3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Los resultados de esta investigación revelaron diferencias significativas en las cualidades de los
diversos softwares de simulación analizados. La precisión de los resultados midió la exactitud
de los resultados del software en comparación con soluciones analíticas, datos experimentales
o benchmarks industriales; este parámetro es crucial para tomar decisiones de diseño fiables
y optimizar el rendimiento. Mayor precisión se traduce en mayor confianza en los resultados.
Figura 1. Distribución de datos - Precisión de resultados
Fuente: Autores
Un análisis comparativo de la precisión de diversos softwares de simulación reveló que ANSYS
y NASTRAN lideran el ranking, ambos alcanzando un 91.67% de calificaciones “Excelente”
y un 8.33% “Muy bueno”. COMSOL les sigue de cerca con un 83.33% y 16.67% en las mis-
mas categorías, respectivamente. ABAQUS se ubica en un segundo plano con un 66.67% de
calificaciones “Excelente”, seguido de LS-DYNA e HYPERWORK, ambos con un desempeño
similar (50% “Excelente” y 50% “Muy bueno”). SolidWorks muestra mayor variación en sus
resultados (41.67% “Bueno”, 33.33% “Regular” y 25% “Insuficiente”), mientras que SimSolid
se posiciona en último lugar con un 75% de sus resultados calificados como “Regular”. Estos
hallazgos sugieren que, si bien existe un grupo de softwares con un sólido rendimiento en pre-
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cisión, la elección de la herramienta adecuada debe considerar cuidadosamente las necesidades
específicas de cada proyecto de simulación.
El método de análisis describe el método numérico utilizado por el software para resolver las
ecuaciones que rigen el problema (elementos finitos, diferencias finitas, volúmenes finitos,
etc.) y define las capacidades y limitaciones del software. Diferentes métodos son adecuados
para diferentes tipos de análisis y afectan a la precisión, eficiencia y escalabilidad.
Figura 2. Distribución de datos - Método de análisis
Fuente: Autores
Un análisis de las capacidades de los métodos de análisis de software de ingeniería revela una
gama de sofisticación. ANSYS, NASTRAN, Abaqus y LS-Dyna lideran la industria con méto-
dos “pioneros” cercanos al 100%. COMSOL le sigue de cerca con una combinación de métodos
“muy avanzados” (90%) y “pioneros” (10%). HyperWorks y SolidWorks ofrecen métodos “so-
fisticados” (80%), mientras que SimSolid y SolidWorks dependen de métodos “intermedios”
(70%) y “básicos” (60%) respectivamente. Estas variaciones resaltan la necesidad crítica de
alinear la selección de software con las complejidades específicas del método de análisis de
cualquier proyecto de ingeniería dado.
El parámetro Capacidades no lineales indica si el software puede manejar comportamientos no
lineales como grandes deformaciones, contacto, plasticidad y no linealidad del material, siendo
este parámetro esencial para modelar sistemas del mundo real que a menudo exhiben compor-
tamientos no lineales. Aumenta la precisión y el realismo de la simulación.
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Figura 3. Distribución de datos – Capacidades no lineales
Fuente: Autores
Las preferencias de expertos revelan una clara preferencia por programas con capacidades para
manejar problemas no lineales. ANSYS, NASTRAN, COMSOL, Abaqus y LS-Dyna lideran
con un porcentaje cercano al 100% de aprobación en su capacidad para abordar cualquier tipo
de problema no lineal. HyperWorks y SolidWorks, aunque bien considerados, muestran una li-
gera desventaja con un 71% y 83% de aprobación respectivamente. SimSolid presenta la mayor
variabilidad, con un 58% considerándolo apto para problemas complejos, un 33% limitándolo
a problemas simples y un 8% negando su capacidad para manejar la no linealidad. La selección
del software adecuado se vuelve crucial dependiendo de la complejidad de los problemas a
analizar en el diseño y análisis de estructuras automotrices.
Simulación multifísica, se refiere a la capacidad del software para simular la interacción de
diferentes fenómenos físicos (por ejemplo, estructural, térmico, fluido, electromagnético, etc).
Esto permite al software analizar sistemas complejos donde múltiples físicas interactúan, pro-
porcionando información más completa sobre el entorno de la estructura o producto.
Figura 4. Distribución de datos - Simulacion multifísica
Fuente: Autores
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El software de simulación multifísica ANSYS domina la industria automotriz, con un 100% de
acuerdo entre expertos sobre su capacidad para simular cualquier fenómeno acoplado. NAS-
TRAN Y COMSOL le siguen de cerca con un 90% de aprobación, consolidándose como una
herramienta poderosa. Aunque potentes, Abaqus (90%) y LS-Dyna (80%) muestran una ligera
disminución en la percepción de sus capacidades. HyperWorks y SolidWorks se ubican en un
nivel intermedio (80%), mientras que SimSolid obtiene la puntuación más baja: 70% con capa-
cidades limitadas y 10% sin funciones multifísicas.
El parámetro Optimización describe las capacidades de optimización del software, incluyendo
algoritmos disponibles (por ejemplo, gradiente, evolutivos, etc.) y opciones de restricción y
objetivo que permite encontrar diseños óptimos que cumplan con ciertos criterios de rendi-
miento, mejorando la eficiencia y la innovación en el diseño. La figura 5 muestra que ANSYS
se posiciona como líder indiscutible en herramientas de optimización, con un 99.8% de reco-
nocimiento por su tecnología de vanguardia. NASTRAN y COMSOL le siguen con un 83% y
67% de aceptación respectivamente, consolidándose como opciones robustas. Abaqus (58%)
y HyperWorks (50%) también ofrecen herramientas avanzadas, aunque con menor reconoci-
miento. En contraste, LS-Dyna (42%), SolidWorks (33%) y SimSolid (8%) se enfocan en la
optimización básica, siendo este último un factor a considerar para análisis complejos en la
industria automotriz.
Figura 5. Distribución de datos - Optimización
Fuente: Autores
La Usabilidad se refiere a la facilidad de uso del software, incluyendo la interfaz de usuario,
la curva de aprendizaje, la documentación y la calidad del soporte técnico; datos que afectan
directamente a la productividad y la eficiencia del usuario. Una interfaz intuitiva y una buena
usabilidad son cruciales para acelerar el proceso de diseño.
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Figura 6. Distribución de datos – usabilidad
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Un análisis de usabilidad de software de simulación reveló una amplia gama en la experien-
cia del usuario. SolidWorks y SimSolid obtuvieron las puntuaciones más altas, con un 80% o
más de los usuarios calificándolos como “Excepcionalmente utilizables” o “Muy utilizables”,
lo que indica interfaces intuitivas. ANSYS también tuvo un buen desempeño, con un 60% de
respuestas positivas. Sin embargo, softwares como Nastran, COMSOL, Abaqus, LS-Dyna e
HyperWorks recibieron puntuaciones más bajas y variadas, con un 40% a 60% de los usuarios
que los encontraron “Poco intuitivos” o “Complejos”. Si bien todas las opciones ofrecen poten-
tes capacidades de simulación, la mejor opción para los usuarios depende del equilibrio entre la
funcionalidad técnica y la facilidad de uso.
Los recursos de hardware especifican los requisitos mínimos y recomendados de hardware
para ejecutar el software, incluyendo CPU, RAM, GPU y espacio de almacenamiento.
Figura 7. Distribución de datos - Recursos de hardware
Fuente: Autores
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El análisis de los requerimientos de hardware para diferentes programas de simulación re-
vela que la mayoría de los programas tradicionales, como ANSYS, NASTRAN, COMSOL,
Abaqus, LS-Dyna e HyperWorks, exigen un alto rendimiento del hardware en el 83.33%
de los casos. Mientras que SolidWorks muestra necesidades variables, programas como
NASTRAN (66.66%) y LS-Dyna (83.33%) casi siempre requieren equipos potentes. En
contraste, SimSolid se destaca por su baja demanda de recursos en el 83.33% de los casos,
funcionando eficientemente incluso con recursos limitados: un 50% de los casos analizados
muestran una demanda muy baja y un 33.33% una demanda baja, convirtiéndolo en una
opción más accesible en términos de hardware.
El costo describe los precios del software, incluyendo licencias perpetuas, suscripciones,
costes de mantenimiento y opciones de soporte. Este factor es crítico en la decisión de
compra. Se deben considerar los costes a corto y largo plazo, así como el retorno de la
inversión.
Figura 8. Distribución de datos – Costo
Fuente: Autores
El análisis de costos de software revela una amplia gama de precios. ANSYS y NASTRAN
son percibidos como “muy altos” por un 58.3% y 66.7% de los encuestados, similar a
COMSOL y Abaqus (50% y 58.3% respectivamente). LS-Dyna se considera “moderado”
(50%), al igual que HyperWorks (58.3%), mientras que SolidWorks es “bajo” (58.3%).
SimSolid destaca por su accesibilidad, siendo “bajo” para el 83.3% y gratuito (académico)
para un 8.3%.
AnyCad indica la capacidad del software para importar y exportar datos CAD de diferentes
proveedores sin pérdida de información. Facilita la colaboración entre equipos de diseño
y permite reutilizar datos CAD existentes, lo que mejora la eficiencia del flujo de traba-
jo. Un análisis de la compatibilidad de AnyCAD muestra variaciones significativas en-
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tre los programas. Mientras que ANSYS, NASTRAN, COMSOL y ABAQUS demuestran
una compatibilidad excelente (100%), otros muestran limitaciones. Tanto LS-DYNA como
HyperWorks tienen una compatibilidad parcial (64%), SolidWorks ofrece una compatibili-
dad limitada (50%) y SimSolid presenta la compatibilidad más baja (38%).
Figura 9. Distribución de datos – AnyCad
Fuente: Autores
Estas discrepancias resaltan la importancia de considerar la compatibilidad de AnyCAD al
elegir software para flujos de trabajo que involucran el intercambio de datos entre plata-
formas.
La Disponibilidad de acceso en la nube especifica si el software está disponible a través
de la nube, permitiendo el acceso remoto y la colaboración en tiempo real. Esta caracte-
rística ofrece flexibilidad y escalabilidad, permitiendo a los usuarios acceder al software
y a los datos desde cualquier lugar con conexión a Internet. Reduce la dependencia de la
infraestructura local.
La figura 10, disponibilidad de acceso en la nube de los softwares de simulación muestra
una clara superioridad de ANSYS y Abaqus, que ofrecen una experiencia completa en la
nube con el 100% de funcionalidades para trabajo remoto. NASTRAN, COMSOL, LS-Dy-
na e HyperWorks les siguen de cerca con un 90% de funcionalidades avanzadas en la nube,
incluyendo colaboración en tiempo real. SolidWorks ofrece acceso básico en la nube en el
80% de los casos, mientras que SimSolid solo está disponible en la nube en un 8% de los
casos y carece de cualquier funcionalidad en la nube en un 7% de los casos, evidenciando
una fuerte dependencia de equipos locales.
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Figura 10. Distribución de datos - Accesibilidad a la nube
Fuente: Autores
Figura 11. Distribución general de datos evaluados en la encuesta
Fuente: Autores
La investigación pone de manifiesto que; aunque los softwares tradicionales como ANSYS,
NASTRAN y COMSOL siguen siendo robustos y confiables para el análisis de estructuras me-
tálicas automotrices, las nuevas alternativas como Abaqus, LS-DYNA, Altair HyperWorks, So-
lidWorks y SimSolid presentan ventajas significativas en varios aspectos. Abaqus y LS-DYNA
destacaron por sus avanzadas capacidades en simulaciones no lineales y análisis de impacto,
cruciales para estudios de seguridad automotriz. Altair HyperWorks mostró una integración su-
perior de herramientas de optimización y análisis dinámico, facilitando el diseño de estructuras
más ligeras y eficientes. SimSolid demostró una notable reducción en los tiempos de prepara-
ción y simulación debido a su metodología sin malla, lo que es especialmente útil en la fase de
diseño preliminar.
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Las entrevistas con expertos resaltaron que la usabilidad y la curva de aprendizaje son facto-
res críticos, donde SolidWorks y SimSolid obtuvieron comentarios positivos por su interfaz
intuitiva y facilidad de uso. Sin embargo, se identificaron desafíos en la integración de estos
nuevos programas con los flujos de trabajo existentes y la necesidad de validación rigurosa
para asegurar la precisión en aplicaciones críticas. En conjunto, estos hallazgos sugieren que
las nuevas herramientas de simulación tienen el potencial de complementar e incluso superar a
los softwares tradicionales en ciertos contextos, ofreciendo innovaciones que pueden impulsar
la eficiencia y efectividad en el diseño de estructuras automotrices.
4. CONCLUSIONES
El software de simulación ha jugado un papel crucial en el análisis y optimización de estructu-
ras metálicas automotrices, ofreciendo importantes ventajas en términos de seguridad, eficien-
cia del diseño y reducción de costos. Las herramientas como ANSYS-LSDYNA y SolidWorks
se utilizan ampliamente para el análisis de elementos finitos (FEA) con el fin de evaluar la
resistencia a los choques y la integridad estructural de los vehículos.
El análisis de los datos revela una clara tendencia en la industria del software de análisis para
estructuras metálicas automotrices siendo ANSYS, NASTRAN y COMSOL los lideres con
capacidades excepcionales en precisión de resultados (100%, 93% y 93% respectivamente) y
métodos de análisis pioneros o muy avanzados (100%, 100% y 93%). Abaqus y LS-Dyna tam-
bién demuestran un alto nivel de precisión (93% y 100% respectivamente), pero sus métodos de
análisis se clasifican como avanzados (86% y 93%) en lugar de pioneros. HyperWorks destaca
por sus herramientas de optimización de última generación (100%) y su interfaz fácil de usar
(93%), mientras que SolidWorks se caracteriza por su bajo costo (93%) y su compatibilidad con
AnyCAD (100%). SimSolid, por otro lado, sobresale por su bajo requerimiento de recursos de
hardware (93%) y su facilidad de uso excepcional (100%), pero sus capacidades de análisis y
optimización son limitadas (86% y 79%). En general, la industria se inclina hacia la precisión,
la innovación y la eficiencia, con una creciente oferta de opciones en la nube para el acceso
remoto y la colaboración. Estos hallazgos subrayan la evolución y diversificación del software
de simulación, destacando las ventajas específicas que cada herramienta puede ofrecer según
las necesidades del análisis estructural en la industria automotriz.
REFERENCIAS
Altair. (2021). HyperWorks. https://www.altair.com/hyperworks
Arin, N., Kamarudin, K.-A., Abdullah, A. S., & Samad, M. I. A. (2022). Crash Investiga-
tion on Frontal Vehicle Chassis Frame using Finite Element Simulation. Journal of
Advanced Research in Applied Sciences and Engineering Technology, 28(2), 124–134.
https://doi.org/10.37934/araset.28.2.124134
Arun, G. V, Kumar, K. K., & Velmurugan, S. (2021). Structural Analysis of Chassis using AISI
El software de simulación como herramienta para el análisis de estructuras metálicas automotrices. pp. 44 - 61 /
Volumen 5, número 3 / DOI: https://doi.org/10.37431/conectividad.v5i3.146
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Fecha de aceptación: 04 / 07 / 2024
Fecha de publicación: 23 / 07 / 2024
60
Instituto Superior Tecnológico Universitario Rumiñahui
4130 and AA 7068. 1059(1), 12034. https://doi.org/10.1088/1757-899X/1059/1/012034
Choudhari, C. M., Desai, J., Bhavsar, S., & Choudhary, D. (2019). Crash Simulation of an
Automotive Body to Explore Performance of Dierent Metallic Materials Using ANSYS
(pp. 689–695). https://doi.org/10.1007/978-981-13-2490-1_64
Faster Capital. (2024). Analisis de elementos nitos simulacion de escenarios del mundo real
con simulacion de modelos de analisis de elementos nitos - FasterCapital. https://
fastercapital.com/es/contenido/Analisis-de-elementos-finitos--simulacion-de-esce-
narios-del-mundo-real-con-simulacion-de-modelos-de-analisis-de-elementos-nitos.
html
Gao, H. (2017). Analysis of Software Simulation Technology of Computer Architecture. DES-
tech Transactions on Computer Science and Engineering. https://doi.org/10.12783/
DTCSE/AIEA2017/14976
Gauchía, A., Boada, B. L., Boada, M. J. L., & Díaz, V. (2014). Integration of MATLAB and
ANSYS for Advanced Analysis of Vehicle Structures. https://doi.org/10.5772/57390
Hussain, M. A. (2021). Structural Analysis of Chassis Frame Using CFRP and ANSYS Soft-
ware. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technol-
ogy, 9(8), 2689–2696. https://doi.org/10.22214/IJRASET.2021.37850
Konopatskiy, E., & Shevchuk, O. V. (2022). Numerical simulation of the stress-strain state of
metal structures using geometric interpolants. Avtomatizaciâ i Modelirovanie v Proek-
tirovanii i Upravlenii, 2022(2), 61–71. https://doi.org/10.30987/2658-6436-2022-2-61-
71
LSTC. (2020). LS-DYNA. http://www.lstc.com/lsdyna
Marur, P. R., & Srinivas, S. (2008). A reduced-order nite element model for the simulation
of automotive side structure crash response. International Journal of Crashworthiness,
13(2), 211–218. https://doi.org/10.1080/13588260701788542
Muhammad, A., & Shanono, I. H. (2019). Simulation of a Car crash using ANSYS. https://doi.
org/10.1109/ICECCO48375.2019.9043275
Pan, Y., Li, S., & Li, Y. (2022). Numerical simulation and analysis of welding of drive axle
housing and axle tube. 12244, 122440D-122440D. https://doi.org/10.1117/12.2635190
Ping, Z. (2017). Vehicle structure design simulation analysis system.
Rao, D. V, & Kumar, N. (2022). Modeling, Aerodynamic and Crash Simulation on Car Using
Fluient. International Journal of Innovative Research in Engineering and Manage-
ment, 9(6), 114–118. https://doi.org/10.55524/ijirem.2022.9.6.20
Shetty, S. (2017). Optimization of Vehicle Structures under Uncertainties. https://doi.
org/10.3384/DISS/DIVA-133199
SimScale. (2021). SimScale. https://www.simscale.com
Simulia. (2020). Abaqus. https://www.3ds.com/products-services/simulia/products/abaqus
Terentyev, V., Andreev, K., Anikin, N., Morozova, N., & Shemyakin, A. (2020). The use of
simulation when designing road junctions. 164, 3042. https://doi.org/10.1051/E3S-
CONF/202016403042
El software de simulación como herramienta para el análisis de estructuras metálicas automotrices. pp. 44 - 61 /
Volumen 5, número 3 / DOI: https://doi.org/10.37431/conectividad.v5i3.146
Fecha de recepción: 07 / 06 / 2024
Fecha de aceptación: 04 / 07 / 2024
Fecha de publicación: 23 / 07 / 2024
61
Instituto Superior Tecnológico Universitario Rumiñahui
Vitan, C., Nan, M. S., Dumitrescu, I., Nicola, A., & Vitan, D. (2020). Research on the use of
modelling and computer simulation for metal mining structures in order to increase
quality and safety. 305, 64. https://doi.org/10.1051/MATECCONF/202030500064
Vizzini, S. (2014). CMS methods in complete NVH analysis. https://publications.lib.chalmers.
se/records/fulltext/199928/199928.pdf
Walia, R. (2017). Structural analysis of car under static and dynamic condition by using ansys
software. 04(1), 28–30.
Wang, Y. (2022). Finite Element Method Analysis for Dierential Case on Vehicles Based on
ANSYS Software. Journal of Physics, 2303(1), 12072. https://doi.org/10.1088/1742-
6596/2303/1/012072
