El 21 de febrero dentro de las prestigiosas jornadas organizadas en la E.T.S. de Ingeniería Aeronáutica y del Espacio de la Universidad Politécnica de Madrid, por la Asociación Internacional de Ingeniería, Modelado, Análisis y Simulación Numérica NAFEMS, en el Seminario sobre Optimización Automática en la Ingeniería, el ingeniero de DBVservices Daniel Albes presento una ponencia bajo el título “MDO to Improve Anti-mine Behaviour on Military Armoured Vehicles” basada en su experiencia en el comportamiento de diferentes blindajes (suelo de barcazas) ante la explosión de minas anticarro convencionales.
Durante su exposición pudo demostrar que, mediante el uso de simulación numérica clásica de elementos finitos, mejorada para economizar recursos computacionales mediante la creación de modelos subrogados, a su vez basados en la utilización de redes neuronales con autoaprendizaje íntimamente ligado a diferentes algoritmos genéticos, se puede conseguir una sustancial mejora de diversas variables de gran importancia, haciendo innecesarias costosísimas y peligrosas pruebas reales con prototipos a tamaño real.
Se llegan a conseguir porcentajes cercanos a un 70% de mejora en cuanto a la resistencia del blindado antes explosiones y de un 60% de mejora en cuanto a los daños sufridos por los ocupantes del vehículo debido a su exposición a la onda expansiva de la explosión.
Durante el turno de ruegos y preguntas fue felicitado por varios expertos en simulación numérica clásica ante la innovación en cuanto a la utilización de modelos subrogados por su facilidad de implementación y escaso consumo de recursos computacionales frente a iteraciones sobre modelos complejos clásicos, así mismo fue considerado de importancia por empresas participantes la brillante utilización por parte de Daniel Albes de múltiples datos de salida que conllevan resultados de paretos óptimos muy elevados, lo que permitiría al diseñador del blindado optar por poner en valor bien la supervivencia de los ocupantes, bien la supervivencia del vehículo o bien el coste del mismo por unidad.