OBJECTIUS Per tal de validar nous dissenys de turbines eòliques, cal realitzar simulacions amb un model que els representi i analitzar si hi ha alguna força problemàtica involucrada. Aquest anàlisi es realitza mitjançant un postprocessador que avalua en quines condicions es troben els diferents elements del model en tot moment de la simulació i en remarca els més extrems per tal que l'usuari dictamini si entren dins dels marges raonables o bé si caldria fer un canvi en el disseny. Aquest postprocessador ja havia estat dissenyat amb anterioritat, però malgrat el seu correcte funcionament, els temps d'execució són inviables per tal de realitzar canvis cíclics al model per a adaptar-se als resultats de les simulacions. Per aquest motiu, cal optimitzar-lo mitjançant les eines necessàries. METODOLOGIA Per a dur a terme aquestes optimitzacions, cal realitzar un anàlisi sobre les parts més taxants del postprocessador per tal d'enfocar-ne els recursos. Per tal de millorar-ne els temps d'execució, es substitueixen les estructures de dades ja existents al programa per d'altres més eficients per a les feines que els calgui realitzar. També s'aprofitaran els recursos hardware de la màquina al fragmentar les tasques per a executar-les en paral·lel. RESULTATS Els resultats es recullen en taules de temps d'execució, les quals es comparen amb les del postprocessador original per a veure si hi ha hagut millora en aprofitar millor els recursos i les estructures. CONCLUSIONS La comparació de les taules de temps d'execució ha permès determinar que les millores proposades han estat efectives i han permès un speedup de 8'89 en el cas comprovat, el qual demostra que hi ha hagut una reducció efectiva en el temps d'execució i permetrà agilitzar el cicle de disseny i comprovació.

OBJECTIVES To accept new wind turbine designs, it is compulsory and regulated by law that a certain number of simulations is executed to analyze the forces applied by the environment. This analysis is performed by a postprocessor that evaluates in which conditions each of the different elements of the model are and highlights the most extreme ones, such that the user can rule whether the parameters fall within acceptable margins or if a change in design is needed. This postprocessor had already been designed, and although its results were satisfactory, its execution time was extensive. This lead to the inability to benefit from a cycle of designing and updating, as many hours, even days, had to pass until the results were available. This is the reason behind the optimization of the postprocessor. METHODOLOGY To carry out these optimizations, an analysis of the most time-consuming tasks must be made. In order to improve the execution times, existing data structures are substituted by others that fit their role better. Moreover, some tasks are executed in parallel so that the hardware resources are exploited to their greatest potential. RESULTS The results are gathered in tables, which show how much time it has taken to execute a certain fragment of code. Those tables are then used to compare the new postprocessors' execution times to the old execution times to check whether the structures used and the implemented parallelism reduce the execution times. CONCLUSIONS The execution time tables' comparison yields a speedup of 8'89, which proves that the execution times have diminished by an important factor, which in turn should allow swiftness in the design and modification cycle.