{"id":32075,"date":"2024-12-13T11:11:00","date_gmt":"2024-12-13T10:11:00","guid":{"rendered":"https:\/\/inlab.fib.upc.edu\/projecte\/arco-improvement\/"},"modified":"2025-12-16T12:31:22","modified_gmt":"2025-12-16T11:31:22","slug":"arco-improvement","status":"publish","type":"projecte","link":"https:\/\/inlab.fib.upc.edu\/es\/projecte\/arco-improvement","title":{"rendered":"ARCO Improvement para SEAT"},"content":{"rendered":"","protected":false},"author":1273,"featured_media":32073,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"experteses":[27],"tencnologies":[492,510,1154,1155,503,1156,1157,480,1158],"class_list":["post-32075","projecte","type-projecte","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","experteses-knowledgeyserviceengineering-es","tencnologies-c-es","tencnologies-docker-es","tencnologies-eigen-es","tencnologies-gitlab-ci-es","tencnologies-numpy-es","tencnologies-openmpi-es","tencnologies-petsc-es","tencnologies-python-es","tencnologies-scipy-es"],"acf":{"minidescripcio":"SEAT se ha puesto en contacto con inLab FIB y LaC\u00e0N para plantearles la posibilidad de desarrollar un proyecto juntos en donde se pueda escalar el uso de ARCO y la librer\u00eda ePGD, actualmente validada para modelos sencillos, para resolver problemas param\u00e9tricos de NVH con una geometr\u00eda realista de un coche.","ordre_prioritat":43,"descripcio":"

SEAT S.A., fabricante de autom\u00f3viles con sede en Catalu\u00f1a y subsidiaria del grupo Volkswagen, tiene como objetivo desarrollar ARCO, una herramienta basada en la metodolog\u00eda de Machine Learning Proper Generalized Decomposition (PGD) para el an\u00e1lisis param\u00e9trico NVH (Noise, Vibration and Harshness) de la carrocer\u00eda de un veh\u00edculo, teniendo en cuenta variables de dise\u00f1o de material y geom\u00e9tricas. Este an\u00e1lisis es cr\u00edtico para asegurar que el producto cumpla los criterios de ruido y vibraci\u00f3n, mejorando el confort, la calidad y la satisfacci\u00f3n del cliente. El proyecto es la continuaci\u00f3n natural de desarrollos previos realizados en Matlab entre SEAT y LaC\u00e0N, utilizando la librer\u00eda ePGD desarrollada por inLab FIB en C++ y Python, escalada en paralelo con PETSC y OpenMPI. <\/p>\n

El primer paquete de trabajo consiste en la automatizaci\u00f3n del proceso de entrada de datos y c\u00f3mputo del m\u00f3dulo PGD desarrollado previamente durante el proyecto ARCO, con la tarea de automatizar todo el flujo desde el preprocesamiento hasta la soluci\u00f3n final, estableciendo la estructura l\u00f3gica del c\u00f3digo, las clases y los m\u00e9todos, generando las matrices de datos y los archivos de configuraci\u00f3n, introduciendo un validador para asegurar la correcta generaci\u00f3n de los datos extra\u00eddos de Nastran, a\u00f1adiendo un optimizador de la soluci\u00f3n final y garantizando la mantenibilidad y escalabilidad del c\u00f3digo.<\/p>\n

El segundo paquete de trabajo tiene como objetivo incrementar la dimensionalidad, comenzando con la definici\u00f3n de los par\u00e1metros a considerar y la estrategia de muestreo en m\u00faltiples dimensiones, estudiando la localizaci\u00f3n espacial del efecto de cada par\u00e1metro y dise\u00f1ando un conjunto inicial de muestras para verificar el comportamiento, seguido de la generaci\u00f3n de las matrices correspondientes al muestreo definido y la construcci\u00f3n de los tensores separados, y finalmente la resoluci\u00f3n del problema param\u00e9trico y la construcci\u00f3n del surrogate PGD en varias dimensiones, con el objetivo de generalizar el proceso a otras geometr\u00edas y par\u00e1metros en el futuro.

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