Mejora del proceso de calibración numérica de un modelo constitutivo de material para la simulación del springback en estampación metálica

• Autores: Cesar Aguado Vela
• Directores de la Tesis: Ana de Juan de Luna (dir. tes.), Miguel Iglesias Santamaría (codir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Cantabria ( España ) en 2025
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Numerical calibration process improvement of a constitutive material model for springback simulation in sheet metal forming
• Tribunal Calificador de la Tesis: Fernando Viadero Rueda (presid.), Aitzol Lamikiz Mentxaka (secret.), Alfonso Hernández Frias (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Ingeniería Industrial: Tecnologías de Diseño y Producción Industrial por la Universidad de Cantabria
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Simulación
    • Análisis numérico
      • Construcción de algoritmos
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en:  TESEO  UCrea 
• Resumen
  • español

    En el conformado de chapa metálica, el springback constituye uno de los fenómenos más complejos y críticos para garantizar la precisión dimensional. Esta tesis propone su incorporación al ciclo de diseño mediante simulación virtual, buscando la equivalencia entre resultados numéricos y experimentales, un reto tanto técnico como económico. Para ello, se desarrolla un enfoque que integra experimentación y simulación, apoyado en un dispositivo y procedimiento capaces de generar estados de deformación representativos, junto con técnicas de visión artificial para construir una base de datos de calibración. Sobre esta, se aplica una estrategia inversa de optimización que permite identificar parámetros con eficacia. Las comparaciones entre ensayo y simulación muestran una alta capacidad predictiva del modelo calibrado, lo que reduce la necesidad de pruebas físicas, agiliza decisiones de diseño y ofrece pautas para procesos más precisos y eficientes desde sus etapas iniciales.

  • English

    In sheet metal forming, springback is one of the most complex and critical phenomena for ensuring dimensional accuracy. This thesis proposes its integration into the design cycle through virtual simulation, aiming for equivalence between numerical and experimental results—an undertaking that represents both a technical and economic challenge. To achieve this, an approach is developed that combines experimentation and simulation, supported by a device and procedure capable of generating representative deformation states, together with computer vision techniques to build a calibration database. Based on this, an inverse optimization strategy is applied to efficiently identify material parameters. Comparisons between experiments and simulations demonstrate the strong predictive capability of the calibrated model, reducing the need for physical testing, accelerating design decisions, and providing guidelines for more precise and efficient processes from the earliest development stages.