RESUMEN
Los polímeros de tipo caucho son valorados por sus propiedades mecánicas únicas, pero predecir su fractura sigue siendo un reto debido a la compleja dinámica a microescala de las redes poliméricas. Esta dificultad se acentúa en los cauchos naturales, donde la cristalización inducida por deformación aumenta la tenacidad. Este trabajo presenta un modelo multiescala para predecir la fractura tanto en cauchos con cristalización inducida por deformación como en cauchos que no cristalizan. A microescala, el modelo emplea estadística no gaussiana para representar el comportamiento entrópico de las cadenas, teniendo en cuenta al mismo tiempo las distorsiones de los enlaces moleculares y la evolución de los cristalitos. Estos efectos se trasladan a la macroescala mediante un modelo de microesferas no afín adaptado al daño. A continuación, se utiliza un enfoque macroscópico de campo de fase para simular la fractura, asumiendo que el daño se origina por la rotura de las cadenas y que la cristalinidad local lo dificulta. La comparación con datos experimentales valida la precisión del modelo y su capacidad para reproducir los mecanismos de aumento de la tenacidad de distintos materiales de tipo caucho.
PONENTE
El profesor Christian Linder es el investigador principal del Computational Mechanics of Materials Lab. Es profesor de Ingeniería Civil y Ambiental y, por cortesía, profesor de Ingeniería Mecánica. También es miembro afiliado del profesorado del Institute for Computational & Mathematical Engineering de Stanford. Se doctoró en Ingeniería Civil y Ambiental en la UC Berkeley, obtuvo un máster en Matemáticas en la UC Berkeley, un máster en Mecánica Computacional en la University of Stuttgart y el título de Dipl.-Ing. en Ingeniería Civil en la TU Graz. Antes de incorporarse a Stanford en 2013, fue profesor júnior de Micromecánica de Materiales en el Applied Mechanics Institute de la University of Stuttgart, donde también obtuvo la habilitación en Mecánica. Entre sus reconocimientos más destacados figuran una beca Fulbright, el Richard-von-Mises Prize de 2013, el ICCM International Computational Method Young Investigator Award de 2016, el NSF CAREER Award de 2016, el Presidential Early Career Award for Scientists and Engineers (PECASE) de 2019 y el Friedrich Wilhelm Bessel-Forschungspreis de 2026 de la Alexander von Humboldt-Stiftung.