Clúster de investigación
Ingeniería aeronáutica, naval, de automoción y energética
Persona de contacto
Xavier Martínez
Líderes académicos
Gabriel Bugeda, Xavier Martinez, Lucía G. Barbu, Jordi Pons-Prats, Borja Serván, Enrique Ortega, Alex Ferrer, Fermín Otero.
Asesores externos
Spencer Sherwin, Michael Kleiber, Josef Eberhardsteiner

Grupos de investigación
- Aeronáutica
Jordi Pons Prats - Ingeniería Marítima y Offshore
Borja Serván Camas - Compuestos y Materiales Avanzados para Estructuras Multifuncionales (CAMMS)
Xavier Martinez Garcia
Visión general
Miembros
Proyectos
Publicaciones
El Clúster de Investigación en Ingeniería Aeronáutica, Marina, de Automoción y Energética desarrolla modelos numéricos para retos aeroespaciales, marinos, de automoción y energéticos mediante simulaciones estructurales termomecánicas, interacción fluido-estructura y optimización del rendimiento para crear soluciones de transporte medioambientalmente sostenibles.
El clúster está especializado en el desarrollo de marcos numéricos avanzados para abordar retos complejos en los sectores aeroespacial, de ingeniería oceánica y marina, automoción y energía. Su experiencia abarca el análisis termomecánico, la interacción fluido-estructura y la optimización del rendimiento para crear soluciones innovadoras que equilibren la excelencia técnica con la sostenibilidad medioambiental.
Entre los logros recientes se incluyen el desarrollo de modelos digitales para convertidores de energía oceánica, formulaciones avanzadas para simular materiales compuestos, técnicas de optimización topológica y algoritmos de simulación de fatiga. El clúster también trabaja en el diseño de dispositivos de control de flujo para aplicaciones aeronáuticas y de energía eólica, así como en la optimización del diseño de infraestructuras y operaciones de transporte aéreo, como aeropuertos y vertiports en el paradigma emergente de la Movilidad Aérea Urbana (UAM).
El clúster emplea algoritmos de modelado de orden reducido (ROM) para la predicción en tiempo real del rendimiento de componentes complejos a gran escala e integra el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en los procesos de diseño de materiales y estructuras. Con un fuerte enfoque en la reducción de las emisiones de CO₂ y la dependencia de los combustibles fósiles, el clúster es pionero en la investigación de materiales neutros en carbono, materiales morfológicos con capacidades adaptativas y técnicas de ensayo virtual que minimizan los requisitos de los laboratorios físicos.
Entre las nuevas áreas de interés se incluyen las simulaciones CFD de vehículos de movilidad aérea urbana multirrotor, el análisis de la propagación del ruido aerodinámico alrededor de las infraestructuras de transporte, los análisis hidroelásticos y de carga integrada totalmente acoplados de barcos y estructuras flotantes, los algoritmos avanzados de fatiga basados en el aprendizaje automático que tienen en cuenta los efectos de la fabricación, y la integración de materiales autorreparadores innovadores en las aplicaciones estructurales de próxima generación.
Proyectos en curso
Proyectos finalizados
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