Simulación estructural de espumas de aluminio a partir de imágenes 2D mediante la combinación de técnicas de homogeneización y machine learning

Abstract

En la industria actual, el uso de materiales resistentes, rígidos, de bajo peso y con buenas propiedades tanto acústicas como térmicas es de gran interés. Entre estos materiales encontramos las espumas de aluminio. Para su uso, es necesario conocer su comportamiento estructural. Para la obtención de la geometría de una espuma de aluminio se pueden plantear diversas técnicas, todas ellas basadas en que la información inicial proviene de una imagen obtenida mediante una Tomografía Axial Computarizada (TAC). Una posible metodología, conocida comúnmente como segmentación, consiste en generar un CAD a partir de la imagen y de ahí el modelo de Elementos Finitos (EF). Otra opción es usar técnicas como el CellFEM o el cgFEM, donde cierta cantidad de píxeles, que definen las propiedades del material, son embebidos en cada elemento. De entre los diversos métodos que existen para evaluar la matriz de propiedades del material, en este trabajo se propone el uso de técnicas de homogeneización aceleradas mediante técnicas de machine learning. Dicha técnica se ha aplicado a problemas reales obteniendo un elevado speed up sin sacrificar la precisión.

Keywords

• homogeneización
• espuma de aluminio
• red neuronal
• machine learning