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Os conceitos acerca da geometria fractal, padrão Fibonacci e morfologia das árvores norteiam os elementos formais para geração de alternativas (Figura 31).

Figura 31 – Geração de alternativas inspirada pela geometria fractal, série Fibonacci e morfologia das árvores.

Fonte: Autor.

76 Com a especulação de configurações que possam resultar em melhorias estruturais, tais premissas são aplicadas nas árvores de fundição, as quais compõem as amostras virtuais, AV, modeladas no software Rhino3D® (Figura 32, 33, 34, 35, 36, 37 e 38). A preparação das amostras virtuais, a serem exportadas e analisadas no software Click2Cast®, seguiu as especificações determinadas no capítulo 3.1. Tais amostras foram agrupadas, de modo a focar a análise, primeiramente, na base da árvore de fundição, posteriormente no canal de alimentação e por fim nos canais de ataque das estruturas. Já o processo de análise no software Click2Cast® seguiu os parâmetros determinados no capítulo 3.2. Enquanto que o refinamento de malha utilizado nas análises é o determinado no capítulo 4.1. Os resultados obtidos foram compilados nos Quadros 6, 7 e 8, os quais estão igualmente agrupados com o foco na análise da base, do canal de alimentação e dos canais de ataque, nessa ordem.

Importante destacar que os índices referentes a junta fria, porosidade e fração líquida não foram abordados na geração de alternativas. O software Click2Cast® disponibiliza tais resultados em caráter qualitativo, o que dificulta a comparação em larga escala com as diversas amostras virtuais. Entretanto, o comportamento das amostras virtuais para os três parâmetros foi observado, de modo a evitar que uma estrutura que tivesse um desempenho nitidamente inferior pudesse seguir no decorrer da pesquisa. Os resultados para junta fria, porosidade e fração líquida serão abordados posteriormente, o comparativo de imagens será aplicado nas amostras promissoras, aquelas selecionadas na geração de alternativa para posterior refinamento da estrutura. O comparativo por imagens é fundamental mesmo para índices quantitativos, a exemplo da mensuração da macro porosidade, pois mais vale um índice maior de macro porosidade alocado em áreas longe dos canais de ataque do que índices menores de macro porosidade alocados em regiões próximas aos canais de ataque.

Figura 32 – Amostras virtuais modeladas no software Rhino3D®, configuração da base da árvore de fundição inspirada na morfologia das bases dos troncos das árvores.

Fonte: Autor.

77 Figura 33 – Amostras virtuais modeladas no software Rhino3D®, configuração do canal de

alimentação da árvore de fundição inspirado na morfologia dos caules das árvores.

Fonte: Autor.

Figura 34 – Amostras virtuais modeladas no software Rhino3D®, configuração do canal de alimentação da árvore de fundição inspirado na geometria fractal e na espiral fibonacci.

Fonte: Autor.

78 Figura 35 – Amostras virtuais modeladas no software Rhino3D®, configuração dos canais de ataque

da árvore de fundição inspirada na filotaxia.

Fonte: Autor.

Figura 36 – Desenho técnico das amostras virtuais modeladas no software Rhino3D®, configuração da base da árvore de fundição inspirada na morfologia das bases dos troncos das árvores.

Fonte: Autor.

79 Figura 37 – Desenho técnico das amostras virtuais modeladas no software Rhino3D®, configuração

do canal de alimentação da árvore de fundição inspirado na morfologia dos caules das árvores.

Fonte: Autor.

Figura 38 – Desenho técnico das amostras virtuais modeladas no software Rhino3D®, configuração dos canais de ataque da árvore de fundição inspirada na inspirado na geometria fractal, na espiral

fibonacci.e na filotaxia.

Fonte: Autor.

80 Quadro 6 – Resultados da análise de geração de alternativas com foco na base das árvores de fundição, obtidos através do software Click2Cast®. As células com fundo na cor cinza enfatizam os

melhores índices para cada variável analisada.

Quadro 7 – Resultados da análise de geração de alternativas com foco no canal de alimentação das árvores de fundição, obtidos através do software Click2Cast®. As células com fundo na cor cinza

enfatizam os melhores índices para cada variável analisada.

Variação

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Quadro 8 – Resultados da análise de geração de alternativas com foco nos canais de ataque das árvores de fundição, obtidos através do software Click2Cast. As células com fundo na cor cinza

enfatizam os melhores índices para cada variável analisada.

Variação

Os resultados obtidos nas amostras virtuais na etapa de geração de alternativa permitem observar que:

 Das amostras virtuais com foco no redesenho da base da árvore de fundição, (Figura 32) e Quadro 6, AV5 se destacou, obtendo os melhores resultados no somatório dos índices avaliados. A menor variação na velocidade de fluxo do metal foi constatada em AV1 com mensuração de 3,87x10-6 m/s a 2,08 m/s.

Quanto ao aprisionamento de ar, todas estruturas tiveram aprisionamento em sua base e nos 24 canais de ataque presentes em cada uma, entretanto em AV2, AV3 e AV5 o topo da árvore de fundição ficou livre do aprisionamento de ar. Obviamente que o foco está na eliminação ou redução do aprisionamento de

82 ar nos canais de ataque, pois esses conduzem o metal para as peças a serem fundidas. Entretanto a ausência de ar aprisionado no topo de AV2, AV3 e AV5 é algo a ser considerado. O menor tempo de preenchimento da estrutura é de AV3, em 0,27 segundos. Entretanto, destaca-se, a maior preocupação em obter a menor diferença do tempo de preenchimento dos canais de ataque alocados no topo da árvore para com os próximos a base. Nesse caso, AV5 possui um desempenho um pouco melhor que os demais, com a diferença de tempo de 0,038 segundos. Observa-se que, apesar do tempo de preenchimento entre os diversos patamares para todas estruturas ser rápido, abaixo da casa dos segundos, pequenas variações poderão resultar em mensurações significativas quando estiverem sendo avaliadas estruturas com capacidade máxima de canais de ataque e peças fixadas. Quanto a pressão, AV5 obteve os maiores índices, tanto nas áreas de baixa pressão, mensurado em 2625,3 Pa, quanto de alta pressão, mensurado em 42822 Pa, o que facilita o preenchimento das peças. Já os melhores resultados para macro porosidade pertencem a AV3 com a mensuração mínima no canal de alimentação, em 1,91mm3 e AV5 com o índice mínimo na base, 87,13 mm3. Importante destacar que, em todas amostras não foram encontrados índices de macro porosidade nos canais de ataque, as quais são as regiões de maior interesse;

 Das amostras virtuais voltadas para a reconfiguração do canal de alimentação, (Figura 33 e 34) e Quadro 7, pode se destacar AV13, a qual obteve melhor resultado quanto ao aprisionamento de ar, no tempo de preenchimento da estrutura, na diferença de tempo entre o preenchimento dos canais de ataque e no índice mínimo de pressão. A variação mais baixa na velocidade de fluxo do metal foi verificada em AV7, de 1,05x10-5 m/s a 2,07 m/s. Na questão referente ao aprisionamento de ar, todas estruturas tiveram aprisionamento em sua base, bem como nas extremidades dos canais de ataque, mas em AV7, AV8, AV10 e AV13 o topo da estrutura ficou livre. O menor tempo de preenchimento da estrutura é de AV11 e AV13, em 0,35 segundos. Porém, evidencia-se a diferença de 0,015 segundos, mensurada em AV13, no tempo de preenchimento dos canais de ataque situados no topo da árvore para com os próximos a base.

Esse índice proporciona um preenchimento muito próximo ao simultâneo, entre os diversos patamares dos canais de ataque. Referente a pressão, AV13 obteve o maior índice nas áreas de baixa pressão, mensurado em -1,88 Pa e AV11 o maior valor nas áreas de alta pressão, mensurado em 423650 Pa. Quanto a macro porosidade, não foram identificados em AV6 a ocorrência no canal de alimentação. Já o menor índice de macro porosidade na base, de 89,82mm3 foi constatado em AV11;

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 Das amostras virtuais com estudo no rearranjo dos canais de ataque, (Figura 35) e Quadro 8, AV15 se destaca, com menor variação na velocidade de fluxo, menor diferença de tempo entre o preenchimento dos canais de ataque, maior índice máximo de pressão e menor acometimento por macro porosidade na base. A menor variação da velocidade de fluxo foi mensurada em AV15, com índice de 4,88x10-6 m/s a 2,14 m/s. AV14 e AV15 obtiveram os mesmos índices para aprisionamento de ar, o qual foi identificado na base, no topo bem, como nos 128 canais de ataque. Ambas amostras virtuais possuem o mesmo tempo de preenchimento da estrutura, 0,42 segundos. Porém, a diferença do tempo de preenchimento dos canais de ataque localizados no topo da árvore em relação aos próximos a base é um pouco menor em AV15, 0,068 segundos. Quanto a pressão, AV14 tem o maior índice nas áreas de baixa pressão, mensurado em -1746,3 Pa e AV15 o maior índice nas áreas de alta pressão, mensurado em 29970 Pa. Por fim, na avaliação da macro porosidade, AV15 tem o menor índice na região da base, 25,36mm3, enquanto que AV14 o menor índice no canal de alimentação, 0,03mm3, e em ambas amostras virtuais não há ocorrência de macro porosidade nos canais de ataque.