El trabajo presentado en este artículo está orientado a la obtención de simulaciones en tiempo real de sistemas multicuerpo de gran tamaño y complejidad, con particulares aplicaciones en el campo de la automoción. La complejidad de las operaciones numéricas necesarias crece significativamente en sistemas multicuerpo con cadenas cerradas y un elevado número de sólidos rígidos, apareciendo sistemas de ecuaciones lineales redundantes pero compatibles. Estos sistemas se suelen resolver mediante el método de los mínimos cuadrados y la factorización QR, pero esta metodología es muy ineficiente para aplicaciones de tiempo real. El objetivo de este articulo es describir la implementación de dos formas diferentes de resolver este sistema de ecuaciones redundantes pero compatibles, obteniendo importantes reducciones en los tiempos de ejecución e incrementando así la eficiencia y robustez del programa. Ambos procedimientos están basados en la factorización LU. El primer método considera los sistemas de ecuaciones con matrices densas que se resuelven utilizando unas funciones de programación de bajo nivel conocidas como BLAS. Es importante resaltar al respecto que LAPACK, una de las librerías numéricas más ampliamente utilizadas, no contiene funciones para resolver el problema mencionado. El segundo método utilizado para aumentar la eficiencia tiene en cuenta la baja densidad de elementos no nulos en la matriz Jacobiana del sistema, tratándola como matriz sparse y utilizando para su resolución funciones de alta eficiencia como la MA48, provista por Harwell SL. Ambas metodologías han sido implementadas en la simulación de un modelo de cabeza tractora de camión con semi-remolque, sistema que posee 40 grados de libertad, 81 sólidos rígidos y 89 pares cinemáticos. En ambos casos se obtienen mejoras muy significativas, del orden del 50% del tiempo total de simulación.
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