Ingeniería aeronáutica, naval, de automoción y energética
Ingeniería Marítima y Offshore
Investigador principal
Borja Serván
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Investigación
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El grupo de Ingeniería Marítima y Offshore del CIMNE desarrolla herramientas avanzadas de simulación para el diseño de buques y estructuras marinas, como la predicción del comportamiento en el mar basada en IA, los gemelos digitales y el análisis hidroelástico, con gran experiencia en FSI, materiales compuestos y plataformas IoT.
El grupo de investigación de Ingeniería Marítima y Offshore del CIMNE está especializado en el desarrollo y aplicación de métodos computacionales avanzados para el diseño, análisis y optimización de estructuras marinas y buques.
Con décadas de experiencia en proyectos de investigación y desarrollo tecnológico (IDT), el grupo aborda retos clave en análisis hidrodinámico, diseño de estructuras navales -incluidos los materiales compuestos y la interacción fluido-estructura- e ingeniería de alta mar.
Su experiencia multidisciplinar se extiende también a la modelización medioambiental, las aplicaciones de inteligencia artificial y las tecnologías de gemelos digitales.
Las líneas de investigación actuales incluyen el desarrollo de herramientas de IA para la predicción del comportamiento en el mar en tiempo real, la integración de plataformas IoT para procesos de construcción naval, y solucionadores hidroelásticos para turbinas eólicas flotantes y estructuras marinas.
El grupo participa activamente en la creación de sistemas de apoyo a la toma de decisiones y soluciones digitales para mejorar el rendimiento, la seguridad y la sostenibilidad de los sistemas navales y de alta mar.
Áreas de investigación
Hidroelasticidad de buques y estructuras offshore
La simulación numérica de la respuesta estructural de un barco suele abordarse modelando la estructura con modelos de vigas simplificados. Y la razón principal se encuentra en el coste computacional del solucionador estructural al resolver los problemas hidroelásticos totalmente acoplados. Utilizamos un método de orden reducido basado en la reducción de la matriz modal para reducir el coste computacional del solucionador estructural. La idea principal es reducir en gran medida el número de grados de libertad del sistema estructural reteniendo sólo los modos con una energía significativa.
Método de elementos finitos de partículas semilagrangiano (SL-PFEM)
Desarrollo y aplicación de herramientas computacionales avanzadas y eficaces para el análisis hidrodinámico rápido de buques y estructuras marinas. El SL-PFEM combina de forma innovadora las mejores particularidades del método de los elementos finitos y de las partículas lagrangianas para obtener un método numérico capaz de tratar hidrodinámicas complejas.
Inteligencia artificial para el comportamiento marino de los buques
Desarrollo de herramientas computacionales basadas en la Inteligencia Artificial para la predicción ultrarrápida del comportamiento en el mar de los buques. Mediante el entrenamiento de redes neuronales artificiales (RNA) con datos sintéticos, se ha desarrollado un conjunto de RNA capaces de predecir los coeficientes de comportamiento en el mar para buques monocasco convencionales y con una precisión similar a la de los códigos de elementos límite tradicionales. El objetivo principal es proporcionar una herramienta computacional capaz de realizar análisis masivos que se apliquen a la optimización del comportamiento en el mar durante las primeras fases del diseño.
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