Simulador de Presión Electroestática

Un sistema integrado de simulación y optimización para el análisis de propulsores electroestáticos basados en la presión de Maxwell.

Descripción

Este proyecto implementa un simulador completo para el análisis de sistemas de propulsión electroestática, incluyendo geometrías de aguja-placa y placas paralelas. El sistema permite simular, optimizar y analizar dinámicamente el comportamiento de estos dispositivos.

Características Principales

🔬 Simulación Electroestática

Solución de la ecuación de Laplace por diferencias finitas
Múltiples geometrías: agujas, placas paralelas
Análisis de corona y breakdown
Cálculo de presión electroestática y empuje
Soporte para diferentes materiales dieléctricos

🧬 Optimización Genética

Algoritmo genético para maximización de empuje
Optimización multi-objetivo (empuje, eficiencia, seguridad)
Rangos de parámetros personalizables
Base de datos de resultados
Exportación de mejores diseños

⚡ Simulación Dinámica

Análisis temporal con modulación de voltaje
Señales PWM, sinusoidales, triangulares
Análisis de frecuencia (FFT)
Espacio de fases
Integración con diseños optimizados

🖥️ Interfaz Gráfica

Menú principal integrado
Visualización en tiempo real
Exportación de resultados
Interfaz intuitiva con Tkinter

Instalación

Dependencias

pip install numpy scipy matplotlib tkinter

Estructura del Proyecto

PresionElectroestatica/
├── main_menu.py           # Menú principal
├── gui.py                 # Simulación básica
├── optimization_gui.py    # Optimización genética
├── dynamic_gui.py         # Simulación dinámica
├── solver.py              # Motor de simulación
├── optimization_engine.py # Motor de optimización
├── dynamic_solver.py      # Solver dinámico
├── geometries.py          # Definición de geometrías
├── materials.py           # Propiedades de materiales
├── visualizer.py          # Visualización de resultados
└── propulsion_analyzer.py # Análisis de propulsión

Uso

Inicio Rápido

python main_menu.py

Simulación Individual

python gui.py

Optimización

python optimization_gui.py

Simulación Dinámica

python dynamic_gui.py

Ejemplos de Aplicación

Configuración Aguja-Placa

Longitud aguja: 1-100 mm
Distancia aguja-placa: 1-200 mm
Voltaje: 100-50,000 V
Materiales: Aire, Teflón, Vidrio, etc.

Configuración Placas Paralelas

Ancho placas: 10-500 mm
Separación: 1-200 mm
Voltaje diferencial: 100-50,000 V

Resultados

El simulador proporciona:

Empuje en micro-Newtons (µN)
Eficiencia empuje/potencia
Factor de seguridad vs. breakdown
Distribuciones de campo eléctrico
Mapas de presión electroestática

Tecnologías

Python 3.x: Lenguaje principal
NumPy/SciPy: Cálculos numéricos
Matplotlib: Visualización científica
Tkinter: Interfaz gráfica
SQLite: Base de datos de resultados

Contribución

El proyecto está diseñado de forma modular para facilitar extensiones:

Nuevas geometrías en geometries.py
Materiales adicionales en materials.py
Algoritmos de optimización en optimization_engine.py
Métodos de visualización en visualizer.py

Licencia

MIT

mdblabs / SuitePE