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Pelotón de vehículos autónomos ecológicos sobre las vías del tren
Vagones impulsados por batería transportan mercancías de forma más limpia, rápida y segura
Las crecientes emisiones de la industria del transporte han desencadenado una carrera para descarbonizar el movimiento de mercancías a través de soluciones de ingeniería innovadoras. A medida que las empresas buscan formas de aplicar tecnologías de vanguardia, como vehículos autónomos y sistemas optimizados, Parallel Systems, una empresa que crea vehículos ferroviarios autónomos eléctricos a batería, cree que aplicar estos avances al ferrocarril revolucionará la logística al tiempo que descarbonizará el transporte.
"Queremos mover las cosas de una manera más limpia, más rápida, más segura y más rentable que como se mueven actualmente", dice Jon Goh, ingeniero principal de software de vehículos de Parallel Systems.
Parallel Systems, fundada por ex ingenieros de SpaceX, planea lograrlo combinando tecnología de vehículos ferroviarios autónomos a batería con un concepto nuevo de terminal y menos costoso y un modelo operativo flexible. Si bien el sistema de Parallel también es compatible con las terminales existentes, el nuevo diseño de infraestructura permite construir terminales más pequeñas y menos costosas más cerca de los transportistas y clientes, abriendo efectivamente nuevos mercados.
En lugar de adherirse al modelo convencional de trenes de mercancías largos, el enfoque modular de Parallel Systems emplea un sistema de pelotones con menos vehículos ferroviarios. Este enfoque permite movimientos más aerodinámicos y ágiles.
Los vehículos individuales no se acoplan físicamente como los vagones de ferrocarril estándar. En vez, operan en estrecha proximidad, iniciando contacto con topes en los extremos de los vagones para crear un pelotón. Una vez formada, cada unidad mantiene una fuerza de empuje determinada contra el vehículo hacia delante. Con un espacio mínimo entre vehículos, la resistencia aerodinámica disminuye y aumenta la eficiencia energética.
El enfoque modular de Parallel emplea un sistema de pelotones donde los vagones se acoplan y desacoplan de manera automática y sin problemas. (Crédito del vídeo: Parallel Systems)
Los vagones individuales se separan de forma autónoma del pelotón principal, lo que permite la distribución de mercancías a múltiples destinos desde un único punto para distribuir los repartos. Abordar los antiguos desafíos logísticos de último kilometro le da a la industria ferroviaria las herramientas para convertir parte de la sobrecargada industria del transporte por carretera de los Estados Unidos, valorada en 940 mil millones de dólares, al ferrocarril. Hacerlo con vehículos de cero emisiones también es un logro para el medio ambiente.
Parallel Systems espera complementar el transporte ferroviario de mercancías estableciendo una red de terminales intermodales pequeñas y localizadas, ya que los principales patios ferroviarios son pocos y están alejados entre sí. Esto significa que la carga que llega a un patio ferroviario debe viajar largas distancias en camión hasta su destino final. La instalación de numerosas terminales más pequeñas más cerca de almacenes y tiendas permite servicios ferroviarios de corta distancia que son económicamente más viables, reduciendo los tiempos de tránsito para repartos fundamentales de último kilómetro.
"Esperamos permitir que los ferrocarriles amplíen su gama de rutas y servicios y transporten cosas que normalmente no podrían transportarse por ferrocarril", dice Goh.
Modelado de vagones ferroviarios
Demostrar que los sistemas ferroviarios autónomos funcionan de forma segura y según lo diseñado es una de las prioridades técnicas más importantes de Parallel Systems. "Es fundamental realizar pruebas y validaciones rigurosas con Simulink®", dice Goh.
"Nuestras pruebas coincidieron con el comportamiento del engranaje simulado por Simscape Driveline".
Parallel Systems confía en Simulink para evaluar las estrategias del sistema de control en todos sus subsistemas, como transmisiones y frenos. Utiliza Simulink Control Design™ para desarrollar y simular algoritmos de control que deben funcionar de manera confiable en diversas condiciones y variables de operación, incluidas la temperatura y las viscosidades del fluido. Las simulaciones de alta fidelidad en una variedad de condiciones ambientales y escenarios operativos permiten al equipo de Parallel Systems validar de manera sólida los algoritmos de control que se diseñaron primero utilizando modelos de orden reducido.
Simscape Driveline™ permite a Parallel Systems capturar con precisión fenómenos como el juego de engranajes que serían difíciles de codificar desde cero. Los ingenieros de la empresa validan los diseños de subsistemas frente a criterios de rendimiento antes de la implementación física. La capacidad de simulación de la dinámica única involucrada en los sistemas ferroviarios es invaluable para realizar la ingeniería correctamente desde el principio.
"Nuestro trabajo no es escribir un nuevo software de simulación de reacción", dice Goh. "Así no es como creamos valor para nuestros clientes. Nuestro trabajo es diseñar y construir vehículos y escribir software para controlarlos. Nuestras pruebas coincidieron con el comportamiento del engranaje simulado por Simscape Driveline".
Modelado de baterías y pruebas de componentes
Además de las simulaciones de subsistemas de alta fidelidad en Simulink, los ingenieros de Parallel Systems utilizan MATLAB® para modelar el comportamiento de la batería y proyectar la autonomía general del vehículo para diferentes operaciones. Han desarrollado simulaciones de vehículos completos en MATLAB para analizar cómo fluctúan los niveles de carga de la batería en función de variables como la topografía de la ruta, las condiciones del viento y otros factores ambientales. MATLAB permite ejecutar escenarios que evalúan el rendimiento esperado de la batería y los impactos en el alcance.
"Valoramos la versatilidad y flexibilidad que MATLAB proporciona a nuestro proceso de desarrollo único".
Cuando se diseña un sistema de pelotón, Parallel Systems adquiere prototipos de componentes de amortiguadores de parachoques de distintos fabricantes. Las empresas de pruebas reciben estos componentes y generan archivos de datos que contienen los perfiles de fuerza medidos de los amortiguadores a diferentes velocidades y desplazamientos.
La capacidad de MATLAB y Signal Processing Toolbox™ para analizar diversos formatos de archivos de datos permite a los ingenieros de Parallel Systems importar y analizar estos datos de prueba. Aprovechan las capacidades de análisis de datos para construir modelos de tablas de búsqueda que mapean las fuerzas del amortiguador en función de los parámetros de distancia y velocidad.
Luego, Parallel Systems integra estos modelos de amortiguadores de componentes en simulaciones de Simulink. Esto permite a Parallel Systems evaluar cómo podría funcionar todo el sistema de vehículos de pelotón en diferentes escenarios y estrategias de control utilizando modelos de alta fidelidad derivados de los datos reales del hardware físico. Este flujo de trabajo de circuito cerrado con MATLAB y Simulink es clave para perfeccionar el diseño del sistema de pelotón antes de la implementación.
El sistema de parachoques que conecta cada vagón autónomo permite una formación de pelotones compacta. (Crédito de imagen: Parallel Systems)
"Valoramos la versatilidad y flexibilidad que MATLAB proporciona a nuestro proceso de desarrollo único", afirma Goh.
Aceleración de iteraciones de diseño mediante simulación
Antes de construir un producto mínimo viable (MVP), Parallel Systems utilizó MATLAB para modelar y simular rápidamente varias configuraciones de vehículos ajustando variables para explorar el espacio de diseño y las características de rendimiento previstas. Este trabajo de simulación inicial fue fundamental para determinar qué diseño de MVP elegir.
"Antes de invertir dinero, cortar piezas de acero o comprar un producto, es mejor crear un modelo y ver cómo funcionaría en la práctica".
Con sus prototipos iniciales, Parallel Systems encontró problemas como juego en el sistema de eje accionado por cadena que afectaba el rendimiento del control. El diseño posterior se evaluó utilizando Simscape Driveline, lo que ayudó a aumentar la confianza en el diseño. El uso de MATLAB para modelar y analizar datos resultó invaluable para caracterizar y cuantificar el efecto de reacción. El equipo de diseño utilizó MATLAB para mejorar y validar los algoritmos de control en su modelo de Simulink. Luego, el equipo trasladó estos cambios de algoritmo al código utilizado en el prototipo físico. Esto permitió a Parallel Systems trabajar en la mejora de los algoritmos de control en el prototipo existente a través de actualizaciones de software.
Al mismo tiempo, la empresa utiliza simulaciones para determinar las tolerancias máximas permitidas y examinar posibles rediseños para eliminar el problema en futuras iteraciones. Este ciclo iterativo de construcción de modelos y prototipos, análisis de datos, actualización de diseños y estrategias de control a través de simulaciones y repetición permitió un rápido aprendizaje y optimización.
Los vagones individuales se separan de forma autónoma del pelotón principal, lo que permite la distribución de mercancías a múltiples destinos desde un único punto para distribuir los repartos. (Crédito del vídeo: Parallel Systems)
"Antes de invertir dinero, cortar piezas de acero o comprar un producto, es mejor crear un modelo y ver cómo funcionaría en la práctica", dice Goh.
Modelado de la viabilidad operativa
La capacidad de simulación va más allá de evaluar los diseños de vehículos y las características de rendimiento. Los ingenieros de sistemas paralelos utilizan MATLAB y Simulink para simular posibles escenarios comerciales e implicaciones financieras. Cuando se modelan variables como la masa del vehículo, los costes, las rutas, las velocidades y los ingresos, pueden estimar los gastos operativos y las proyecciones de rentabilidad, y analizar la viabilidad general de su concepto en diferentes configuraciones. Esta capacidad de ejecutar rápidamente simulaciones evaluando muchos puntos de diseño y escenarios operativos diferentes es fundamental.
"Las simulaciones de Simulink nos permiten evaluar si nuestros planes de transporte ferroviario de mercancías son económicamente viables antes de realizar inversiones significativas. "Las simulaciones demuestran que, con los parámetros vehiculares adecuados, podemos lograr operaciones rentables a gran escala y, al mismo tiempo, generar un impacto importante en el transporte de carga".
"Las simulaciones de Simulink nos permiten evaluar si nuestros planes de transporte ferroviario de mercancías son económicamente viables antes de realizar inversiones significativas", afirma Goh. "Las simulaciones demuestran que, con los parámetros vehiculares adecuados, podemos lograr operaciones rentables a gran escala y, al mismo tiempo, generar un impacto importante en el transporte de carga".
Validar la parte autónoma también es fundamental para la visión de la empresa. Los ingenieros de Parallel Systems están desarrollando mapas de alta fidelidad de vías ferroviarias con datos de GPS para la localización inicial y aproximada de sus trenes autónomos. Aprovechan MATLAB para ejecutar simulaciones en conjuntos de datos de prueba registrados que incorporan GPS. Esto permite iterar rápidamente en diseños de algoritmos evaluando el rendimiento en datos reales.
También planean incorporar técnicas de localización basadas en visión, aprovechando la red ferroviaria fija. Los trenes en una red fija simplifican el problema de localización en comparación con vehículos autónomos en carreteras abiertas. Una ventaja clave es que el estado seguro de un tren está bien definido: simplemente hay que detenerlo. Incluso con un problema más sencillo de resolver que los vehículos autónomos, Parallel Systems valida rigurosamente sus sistemas autónomos antes de ampliar la implementación, apoyándose en sistemas de frenado avanzados para garantizar la seguridad.
Futuros proyectos
Mientras avanza con su novedoso concepto de ferrocarril de carga, Parallel Systems está investigando la posibilidad de construir más componentes de vagones ferroviarios en lugar de integrar piezas disponibles en el mercado. Esto incluye el desarrollo de diseños de motores eléctricos personalizados optimizados para aplicaciones ferroviarias autónomas. Con este enfoque, MATLAB y Simulink son fundamentales para las nuevas necesidades de modelado y validación.
Parallel Systems también planea adoptar el diseño basado en modelos para diseño del desarrollo de sistemas críticos para la seguridad de vehículos de próxima generación.
Las capacidades de Simulink para el modelado de sistemas multidominio permiten realizar pruebas virtuales integrales de diseños de motores junto con otros elementos estrechamente acoplados, como transmisiones y sistemas de control. Toolboxes como Simscape™ ayudan a analizar la física y la dinámica detalladas involucradas.
Parallel Systems también planea adoptar el diseño basado en modelos para diseño del desarrollo de sistemas críticos para la seguridad de vehículos de próxima generación. Cuando se vinculan los requisitos y las pruebas con el modelado del sistema, Parallel Systems busca validar la solidez y la confiabilidad de manera más rigurosa desde las primeras etapas de diseño a través de un flujo de trabajo integrado basado en simulación.
"Mucho de lo que hemos hecho es aprender cómo construir un tren", dice Goh. "La siguiente fase de la empresa es construir un producto que pueda realizar un servicio regular, cumpla con los requisitos del cliente y pueda verificarse desde un punto de vista regulatorio y de seguridad".
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