Desarrollo de una nueva herramienta basada en redes neuronales para el diseño de protecciones ligeras cerámica-metal frente a impacto de alta velocidad

• Autores: David Fernández Fernández
• Directores de la Tesis: Ramón Zaera Polo (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Carlos III de Madrid ( España ) en 2007
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Carlos Navarro Ugena (presid.), José Fernández Sáez (secret.), Manuel Doblaré Castellano (voc.), Alexis Rusinek (voc.), Santiago Hernández (voc.)
• Materias:
  • Física
    • Mecánica
      • Mecánica de medios continuos
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: e-Archivo
• Resumen

  • Se ha desarrollado una nueva herramienta para el diseño de protecciones ligeras cerámica-metal frente a impacto de alta velocidad basada en Redes Neuronales Artificiales. La herramienta predice, en tiempo real, el comportamiento de la protección frente a un impacto de alta velocidad, determinando si se produce la parada del cuerpo impactador o la perforación de la protección, y en ese caso, la velocidad y la masa residuales del cuerpo.

    Para el entrenamiento y verifiación de la Red Neuronal se ha generado, mediante simulación numérica, un amplio conjunto de casos de impacto abarcando diferentes geométricas y materiales del cuerpo impactador y de la protección y diferentes velocidades de impacto, dentro del rango habitual de variación de estas variables en los problemas de impacto de alta velocidad.

    Para la simulación del comportamiento frente a impacto de la cerámica se han modificado las ecuaciones constitutivas del modelo de Cortés et al. y se han implementado éstas, junto con un algoritmo de integración desarrollado a tal efecto, en un código comercial de simulación numérica. Posteriormente se han ajustado los parámetros del modelo para diferentes materiales cerámicos y por último se ha validado éste, junto con el algoritmo de integración y el modelo de elementos finitos, para un amplio rango de energías de impacto.

    La Red Neuronal desarrollada ha mostrado una muy notable capacidad de predicción del comportamiento de protecciones ligeras frente a impacto, por lo que su uso puede constituir una alternativa para el diseño de estos sistemas.

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