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TLa calificaci\u00f3n de los procesos de fabricaci\u00f3n aditiva met\u00e1lica (MAM, Metal Additive Manufacturing) sigue siendo un desaf\u00edo debido a los complejos fen\u00f3menos termo-mec\u00e1nicos implicados. El proceso est\u00e1 gobernado por una peque\u00f1a fuente de calor m\u00f3vil que genera gradientes t\u00e9rmicos altamente localizados y transitorios, e induce deformaciones t\u00e9rmicas. Como estas deformaciones est\u00e1n restringidas por el material circundante, se desarrollan tensiones residuales que provocan la distorsi\u00f3n de la pieza o incluso el fallo de su fabricaci\u00f3n. El modelado preciso es esencial para comprender la f\u00edsica subyacente y lograr una calificaci\u00f3n fiable del proceso y la optimizaci\u00f3n de los par\u00e1metros. Sin embargo, estas simulaciones resultan computacionalmente costosas por el reducido tama\u00f1o de la fuente de calor, que introduce escalas espaciales muy dispares, y por su movimiento continuo, que genera escalas temporales igualmente dispares.<\/p>\n
La necesidad de resolver simult\u00e1neamente estas escalas hace que las simulaciones de alta fidelidad a escala de pieza sean prohibitivamente costosas. Esta tesis contribuye al modelado MAM desde los \u00e1mbitos aplicado y metodol\u00f3gico. En el primero, se investigan m\u00e9todos para mitigar las tensiones residuales en procesos DED (Directed Energy Deposition) y LPBF (Laser Powder Bed Fusion), incluyendo una estrategia novedosa de dise\u00f1o de sustrato para DED que reduce significativamente las tensiones, as\u00ed como un m\u00e9todo de modelado capaz de capturar los fallos de construcci\u00f3n inducidos por el recoater (rodillo) en LPBF. En el \u00e1mbito metodol\u00f3gico, la tesis desarrolla estrategias eficientes para simulaciones de alta fidelidad a escala de pieza en LPBF, con especial \u00e9nfasis en superar la disparidad de escalas temporales.<\/p>\n
Mientras que el refinamiento de malla adaptativo (AMR, Adaptive Mesh Refinement) se ha consolidado como enfoque habitual para tratar las escalas espaciales dispares, el uso de pasos de tiempo uniformes sigue siendo el est\u00e1ndar. Para piezas centim\u00e9tricas, esto puede requerir cientos de millones de pasos de tiempo, lo que las hace computacionalmente inviables. Las estrategias m\u00e1s comunes para aliviar este problema implican simplificaciones extremas del modelo t\u00e9rmico, como agrupar varios barridos o capas en un solo paso de tiempo. En la pr\u00e1ctica, esto elimina las peque\u00f1as escalas asociadas a la fuente de calor m\u00f3vil, pero compromete la precisi\u00f3n predictiva del modelo y requiere calibraci\u00f3n adicional.<\/p>\n
Se proponen dos m\u00e9todos para abordar la disparidad de escalas temporales sin eliminar las peque\u00f1as escalas subyacentes: el subdominio advectado (advected subdomain) y un esquema de substepping Robin-Robin, ambos dise\u00f1ados para mantener la fidelidad del modelo y reducir dr\u00e1sticamente el coste computacional. El m\u00e9todo del subdominio advectado acopla una malla m\u00f3vil al l\u00e1ser: al resolver el problema t\u00e9rmico en el sistema de referencia de la fuente de calor, la din\u00e1mica transitoria cerca del ba\u00f1o de fusi\u00f3n (melt pool) se vuelve casi estacionaria, lo que permite usar pasos de tiempo mucho mayores. El substepping divide el dominio en regiones que evolucionan con distintos pasos de tiempo: pasos m\u00e1s finos se aplican alrededor de la fuente de calor m\u00f3vil, y mayores en las zonas alejadas.<\/p>\n
El esquema de acoplamiento Robin-Robin desarrollado demuestra ser robusto y garantiza la convergencia del substepping independientemente de la malla. Estos m\u00e9todos y sus componentes se evaluaron sistem\u00e1ticamente mediante an\u00e1lisis num\u00e9rico, se compararon con el modelado est\u00e1ndar y se validaron con datos experimentales. Adem\u00e1s, el advected subdomain y el substepping se combinaron para potenciar sus beneficios respectivos. En conjunto, estas contribuciones avanzan el modelado num\u00e9rico de la MAM, mejorando la eficiencia computacional de las simulaciones de alta fidelidad y permitiendo una calificaci\u00f3n y optimizaci\u00f3n fiables del proceso.<\/p>\n