Optimización de una tobera aerospike de tipo toroidal empleando algoritmos evolutivos

Abstract

Este proyecto se centró en la optimización de una tobera aerospike toroidal empleando dinámica de fluidos computacional y algoritmos evolutivos. El problema abordado surge de las limitaciones de las toberas de campana tradicionales, cuya geometría fija genera pérdidas de empuje significativas durante las diferentes etapas de vuelo debido a los cambios de presión atmosférica. Como alternativa, el diseño aerospike permite una compensación de altitud natural al dejar que los gases se expandan contra el aire exterior, siendo la presión atmosférica la que regula el grado de expansión de los gases. El objetivo general de este proyecto es optimizar la geometría de una tobera aerospike toroidal mediante el uso de algoritmos evolutivos y dinámica de fluidos computacional (CFD), con el fin de minimizar las pérdidas de empuje. Para ello, se desarrolló un entorno de automatización en Python que integra, en un ciclo cerrado, el algoritmo genético con la parametrización geométrica mediante curvas de Bézier, el mallado en GMSH y las evaluaciones de CFD en ANSYS Fluent bajo el modelo de turbulencia k-ω SST. Se tomó como referencia la geometría reportada por Fadigati et al. (2025), estudio que sirvió simultáneamente para la validación de los resultados numéricos. La optimización se realizó utilizando un algoritmo genético del Framework Pymoo, evaluando una población de 12 individuos por generación a lo largo de 10 generaciones. Como resultado, la geometría óptima logró un incremento del 3,17 % en el empuje, pasando de 15471 N a 15962 N respecto al diseño base.