Análisis y caracterización de materiales compuestos y aditivos a través de fotogrametría, termografía y métodos numéricos
- Autores: Javier Pisonero Carabias
- Directores de la Tesis: Diego González Aguilera (dir. tes.), Roberto José García Martín (codir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Salamanca ( España ) en 2025
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Luis Javier Sánchez (presid.), Jorge López Rebollo (secret.), Paula Villanueva Llauradó (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Geotecnologías Aplicadas a la Construcción, Energía e Industria por la Universidad de Salamanca y la Universidad de Vigo
- Materias:
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- Resumen
- español
A lo largo de la historia, la industria ha ido evolucionando de manera escalonada de cara a la mejora de los procesos de fabricación y calidad de los productos, así como la eficiencia de estos. Cuando aparece un desarrollo que cambia drásticamente estos procesos se denomina revolución industrial. Actualmente, la industria está inmersa en la cuarta revolución industrial, también conocida como Industria 4.0, en la que aparecen una gran cantidad de elementos que, en su conjunto, forman una evolución notable tanto en procesos de fabricación, como en la calidad del producto y también en la relación humano-máquina.
Dentro de esta revolución unas de sus bases son los nuevos materiales y métodos de fabricación avanzados, como es la fabricación aditiva, donde la Comunidad Científica se está volcando para mejorar su eficiencia y poder integrarlos en la industria. Estos sistemas cuentan con diferentes aspectos clave a tratar para su mejora. Dentro del campo de los nuevos materiales, aparecen los materiales compuestos combinando resinas poliméricas con fibras de alto rendimiento como pueden ser las de aramida, carbono y vidrio. Estos materiales dependen de múltiples variables, como son las constantes elásticas o valores límite, cuya configuración afecta notablemente al desempeño final, donde aparece un material heterogéneo y anisótropo difícil de caracterizar mecánicamente. Además, el diseño mecánico con este tipo de materiales también ha evolucionado, ya que tradicionalmente se aplicaba un enfoque determinista, el cual no es válido ni eficiente debido al alto grado de variabilidad del mismo.
Por otro lado, las técnicas de fabricación aditiva, y concretamente, la deposición fundida, están viviendo un auge para conseguir posicionarse como técnicas importantes en la nueva industria, lo cual resulta especialmente relevante en un contexto donde la sociedad está cada vez más concienciada con el medio ambiente, y el aprovechamiento de material es una pieza clave en este sentido. Este tipo de fabricación permite que el deshecho sea mínimo o incluso nulo, a diferencia de otros métodos más tradicionales de fabricación en el que se elimina material. Sin embargo, al ser una técnica novedosa, sigue presentando diferentes problemas en la fase de fabricación. En ciertos casos, aparecen defectos de carácter interno, por lo que la inspección visual no sería efectiva. También, esta fabricación emplea generalmente materiales poliméricos que son interesantes en diversas aplicaciones, siendo una de ellas la conformación de productos dedicados a la absorción de impactos. Si estos impactos se generan en zonas de difícil acceso, tampoco sería sencillo caracterizar dichos defectos provocados, por lo que es necesario aplicar técnicas que permitan detectar defectos sin poder acceder a la superficie afectada.
Para ambos casos, las técnicas visuales de campo completo son idóneas para poder caracterizar mecánicamente los materiales compuestos y poder detectar defectología en piezas fabricadas por deposición fundida. Siendo diferentes espectros los que se registran, visible e infrarrojo, es necesario el uso de cámaras y procesados de imágenes para ambos casos. Para la caracterización mecánica, la Correlación Digital de Imágenes dentro del espectro visible permite realizar una caracterización de campo completo para materiales compuestos. Para la detección de defectos e impactos, la técnica de termografía activa infrarroja es idónea de cara a poder localizarlos sin que estén en la superficie visible o estando en un punto interno del material.
Aunque estas técnicas no destructivas son muy útiles para la caracterización mecánica y defectológica de materiales, no son suficientes para poder llevar a cabo diferentes tareas de diseño o de metrología. Para completar esta carencia, otra de las bases de la industria 4.0 es la simulación numérica. El Método de los Elementos Finitos es uno de los más respaldados por la Comunidad Científica debido a su capacidad de simplificar sistemas complejos en pequeñas partes discretas, facilitando cálculos precisos y eficientes. Sin embargo, en ocasiones debido a la complejidad del comportamiento y la naturaleza heterogénea de determinados materiales, se tiene que recurrir a métodos probabilísticos o estocásticos más complejos basados en la metamodelización.
En la presente Tesis Doctoral, se presenta una investigación en la que se tiene en cuenta todo lo anteriormente presentado para intentar dar una respuesta a esta problemática incipiente en la industria moderna. Por un lado, se presenta una validación de la metodología de correlación digital de imágenes para caracterizar mecánicamente materiales compuestos, seguido de un método de simulación numérica estocástico para realizar un diseño optimizado, basado en la ingeniería robusta aplicable a cualquier producto fabricado con este tipo de materiales.
Por otro lado, se presenta un estudio sobre diferentes técnicas de termografía activa en diferentes productos conformados por fabricación aditiva por deposición fundida realizados con diversos materiales para poder caracterizar defectos. El uso de algoritmos de Machine Learning y modelos numéricos permite no solo detectar estos defectos, sino también cuantificar geométricamente los mismos.
Finalmente, la combinación de todas estas técnicas se aplica en entornos industriales reales, fabricando un prototipo de recipiente para elementos presurizados de altas prestaciones que permita mejorar el desempeño en comparación con otros recipientes tradicionales añadiendo una mejora de portabilidad. También, se integran en este prototipo sensores procedentes del internet de las cosas, permitiendo su monitorización en tiempo real, lo que facilita las labores de mantenimiento, implementando técnicas avanzadas en este campo como es el mantenimiento predictivo.
- English
Throughout history, industry has evolved in stages in order to improve manufacturing processes and product quality, as well as product efficiency. When a development appears that drastically changes these processes, it is called the industrial revolution. Industry is currently immersed in the fourth industrial revolution, also known as Industry 4.0, in which a large number of elements appear which, as a whole, form a notable evolution in manufacturing processes, product quality and also in the human-machine relationship.
Within this revolution, one of its bases are the new materials and advanced manufacturing methods, such as additive manufacturing, where the scientific community is working to improve their efficiency and to be able to integrate them into industry. These systems have different key aspects to be addressed in order to improve them. Within the field of new materials, there are composite materials combining polymer resins with high performance fibres such as aramid, carbon and glass. These materials depend on multiple variables, such as elastic constants or limit values, whose configuration notably affects the final performance, where a heterogeneous and anisotropic material appears that is difficult to characterise mechanically. In addition, mechanical design with this type of materials has also evolved, as traditionally, a deterministic approach was applied, which is neither valid nor efficient due to the high degree of variability of the same.
On the other hand, additive manufacturing techniques, and specifically fused deposition, are experiencing a boom in order to position themselves as important techniques in the new industry.
Society is becoming increasingly aware of the environment, and the use of materials is a key factor in this regard. This type of manufacturing allows waste to be minimal or even non-existent, unlike other more traditional manufacturing methods in which material is eliminated. However, as a new technique, it still presents a number of problems in the manufacturing phase. In certain cases, defects of an internal nature appear, making visual inspection ineffective. Also, this manufacturing technique generally uses polymeric materials that are of interest in various applications, one of them being in the manufacture of products dedicated to shock absorption. If these impacts are generated in areas that are difficult to access, it would not be easy to characterise the defects caused, so it is necessary to apply techniques that allow defects to be detected without being able to access the affected surface.
For both cases, full-field visual techniques are ideal to mechanically characterise composite materials and to detect defectology in parts manufactured by fused deposition. As different spectra are recorded, visible and infrared, the use of cameras and image processing is necessary for both cases. For mechanical characterisation, Digital Image Correlation within the visible spectrum allows full-field characterisation of composite materials. For the detection of defects and impacts, the technique of active infrared thermography is ideal in order to locate them without them being on the visible surface or being in an internal point of the material.
Although these non-destructive techniques are very useful for the mechanical and defectological characterisation of materials, they are not sufficient to carry out different design or metrology tasks. To fill this gap, another of the foundations of Industry 4.0 is numerical simulation. The finite element method is one of the most widely supported by the scientific community due to its ability to simplify complex systems into small discrete parts, facilitating accurate and efficient calculations. However, sometimes, due to the complexity of behaviour and the heterogeneous nature of certain materials, it is necessary to resort to more complex probabilistic or stochastic methods based on metamodelling.
In this Doctoral Thesis, research is presented which takes into account all of the above to try to provide an answer to this incipient problem in modern industry. On the one hand, a validation of the digital image correlation methodology is presented to mechanically characterise composite materials, followed by a stochastic numerical simulation method to carry out an optimised design, based on robust engineering, applicable to any product manufactured with this type of materials.
On the other hand, a study is presented on different techniques of active thermography in different products formed by additive manufacturing by fused deposition made with different materials in order to characterise defects. The use of Machine Learning algorithms and numerical models allows not only to detect these defects, but also to quantify them geometrically.
Finally, the combination of all these techniques is applied in real industrial environments, manufacturing a prototype vessel for high-performance pressurised elements that improves performance compared to other traditional vessels by adding an improvement in portability. Also, sensors from the internet of things are integrated in this prototype, allowing real-time monitoring, which facilitates maintenance work, implementing advanced techniques in this field such as predictive maintenance.
- español
