Esta investigación presenta un enfoque novedoso para optimizar el diseño del plato inyector de cohetes que usan oxígeno líquido LOX e hidrógeno líquido LH2 mediante técnicas de modelado sustituto multiobjetivo. La idea central combina un modelo físico de orden reducido con un sustituto estadístico basado en Gaussian Process Regression GPR para explorar de forma eficiente un espacio de diseño muy amplio y balancear objetivos conflictivos como la calidad de mezcla y la caída de presión.
En términos prácticos, el problema es multiobjetivo: maximizar la eficiencia de mezcla y minimizar la pérdida de presión, manteniendo la uniformidad de la inyección y la robustez frente a variaciones operativas. El modelo de orden reducido captura los fenómenos físicos dominantes de mezcla sin resolver totalmente cada remolino o estructura turbulentas, lo que permite evaluaciones rápidas. El GPR actua como un mapa probabilístico del espacio de diseño que aprende la relación entre parámetros geométricos del inyector y métricas de desempeño a partir de un número limitado de simulaciones de alta fidelidad.
El flujo metodológico es el siguiente: 1) Generar un conjunto inicial de simulaciones CFD para cubrir diversos puntos del espacio de diseño. 2) Entrenar el modelo GPR con los pares parametros de diseño versus métricas de desempeño. 3) Ejecutar la optimización multiobjetivo sobre el sustituto, por ejemplo usando optimización bayesiana o algoritmos evolutivos, para obtener candidatos prometedores. 4) Validar los mejores diseños con simulaciones CFD completas y, si procede, ajustar el sustituto con los nuevos datos.
Desde el punto de vista matemático se parte de la relación Rendimiento = f Parametros de diseño donde Rendimiento incluye eficiencia de mezcla y caída de presión y Parametros de diseño engloba diametros de orificio, angulos, numero y distribucion de inyectores. El GPR aproxima f y aporta estimaciones de incertidumbre que son claves para dirigir la exploracion eficiente entre explotar regiones prometedoras y explorar regiones poco muestreadas.
Las ventajas son claras: reduccion significativa del tiempo de diseño y la capacidad de explorar muchas mas configuraciones frente a optimizaciones puramente basadas en CFD. Las limitaciones dependen de la calidad del modelo de orden reducido y de la fidelidad de los datos de entrenamiento. Un sustituto mal entrenado o un modelo de orden reducido excesivamente simplificado pueden conducir a soluciones suboptimas, por eso la fase de validacion y retraining es indispensable.
En los experimentos tipo se utiliza una malla fina, modelos de turbulencia adecuados y condiciones de contorno reales en los ensayos CFD. El analisis de datos incluye estadistica descriptive, regresion y evaluacion de error mediante metricas como RMSE para cuantificar la fidelidad del sustituto. La representacion grafica del espacio de diseno y del frente de Pareto ayuda a visualizar compensaciones entre eficiencia de mezcla y caida de presion y a selecionar soluciones segun prioridades de la mision.
La aplicabilidad industrial de esta metodologia es alta. Empresas aeroespaciales y desarrolladores de motores pueden integrar este flujo en herramientas CAD y de simulacion para acelerar ciclos de diseño y reducir costes. Un sistema desplegable podria ofrecer una interfaz donde el ingeniero define objetivos y restricciones, lanza la optimizacion sobre el modelo GPR y recibe un ranking de soluciones con predicciones y niveles de incertidumbre.
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En resumen, la combinacion de modelos fisicos de orden reducido y sustitutos estadisticos como GPR permite optimizar platos inyectores LOX/LH2 de manera mas rapida y eficiente, manteniendo la fiabilidad mediante validacion iterativa. Integrar estas tecnicas con servicios cloud, ciberseguridad y herramientas de inteligencia de negocio ofrece un paquete completo para llevar diseños avanzados del laboratorio al banco de pruebas con confianza.
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