Resumen de Metodología para la localización inteligente del punto de inyección basada en algoritmos geométricos y topologías discretas para entornos virtuales de gemelo digital
Cristina Martín Doñate, Jorge Manuel Mercado Colmenero, Abelardo Torres Albaorcid
La implementación de modelos de diseño inteligente revoluciona el uso de gemelos digitales en el diseño de productos, incorporando algoritmos inteligentes. Esto es especialmente relevante para piezas plásticas moldeadas por inyección, un proceso complejo que a menudo requiere conocimientos expertos y software costoso de simulación no accesible para todas las empresas. Presentamos una metodología para localizar el punto de inyección en piezas moldeadas por inyección utilizando modelos inteligentes con algoritmos geométricos para topologías discretas. El primer algoritmo calcula el centro de masas del modelo discreto basado en el centro de masas de cada faceta triangular en el sistema, garantizando una distribución uniforme de plástico fundido durante el llenado del molde. Dos subalgoritmos evalúan la geometría y la ubicación óptima del punto de inyección. El primero genera una matriz geométrica basada en una cuadratura nodal bidimensional adaptada a la pieza. El segundo proyecta la matriz nodal y áreas circulares asociadas de forma ortogonal en la superficie de la pieza a lo largo de la dirección de desmoldeo. La ubicación óptima del punto de inyección se determina minimizando la distancia al centro de masas según los resultados del primer algoritmo. Esta metodología se ha validado mediante simulaciones reológicas en seis casos de estudio con geometrías complejas, demostrando una distribución uniforme del plástico fundido con una pérdida de presión mínima durante el llenado. Lo más importante es que esta metodología no requiere expertos, reduciendo tiempo y costos en el diseño del sistema de alimentación del molde de inyección. Además, es adaptable a diferentes entornos de diseño y sistemas de gemelos virtuales, sin necesidad de un software CAD específico. Los resultados validados superan el estado del arte, ofreciendo una opción ágil para gemelos digitales en el diseño de nuevos productos, reduciendo la dependencia de expertos, facilitando la capacitación de diseñadores y, en última instancia, reduciendo costos
