Url https://cimne.com/sgp/rtd/Project.aspx?id=990
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Acronym DMK-COMPOSITE
Project title Técnicas de Multiescala con Cinemática Degenerada (DMK) en la cualificación del aprendizaje automático asistido de materiales compuestos laminados para aplicaciones aeronáuticas
Reference PID2022-140249OB-I00
Principal investigator Juan Carlos CANTE TERAN - jcante@cimne.upc.edu
Oriol LLOBERAS VALLS - olloberas@cimne.upc.edu
Start date 01/09/2023 End date 31/08/2026
Coordinator CIMNE
Consortium members
Program P.E. para Impulsar la Investigación Científico-Técnica y su Transferencia Call Proyectos Generación de Conocimiento 2022
Subprogram Subprograma Estatal de Generación de Conocimiento Category Nacional
Funding body(ies) MICINN Grant $131,750.01
Abstract El uso masivo de laminados compuestos en la industria aeroespacial se ha convertido en un medio vital para reducir la contaminación, sobre todo porque los laminados compuestos son mucho más ligeros que los materiales tradicionales, lo que significa que los aviones necesitan menos combustible y, por tanto, menos emisiones de gases de efecto invernadero y otros contaminantes. Sin embargo, al diseñar y fabricar los laminados requeridos que son de formas complejas pueden surgir una serie de problemas de ingeniería, sobre todo debido a su comportamiento intrínsecamente anisótropo, que dificulta la predicción del rendimiento en diferentes condiciones de carga. Como resultado, alrededor de 15.000 cupones, que definen la base de la pirámide de ensayos, tienen que someterse a pruebas experimentales -que representan alrededor del 40% del programa de diseño- para encontrar los correspondientes valores de diseño admisibles. Todas estas cantidades definen una gran base de datos de las cargas máximas que los componentes estructurales pueden soportar sin fallar. En este proyecto se propone el uso de técnicas basadas en modelos mecánicos degenerados, que en combinación con herramientas de aprendizaje automático, permitan reducir drásticamente el tiempo necesario para obtener las grandes cantidades de valores admisibles de diseño utilizados en la industria aeroespacial. El modelo mecánico se basa en un modelo Degenerado-Multiescala-Kinemática (DMK) que permite reducir la complejidad de las diferentes escalas requeridas para capturar correctamente el comportamiento del laminado compuesto. El modelo multiescala se compone de tres niveles: la macro-escala, que se ocupa de las dimensiones de la estructura global, la meso-escala asociada, que se refiere a las interacciones de las capas individuales, y la microescala, que se centra en la interacción entre las fibras y la matriz. El enfoque DMK tiene en cuenta simultáneamente las interacciones entre las diferentes escalas, representadas mediante elementos de volumen representativos bien seleccionados. Esta estrategia se hace necesaria cuando se trata de modelizar el comportamiento estructural de materiales que muestran comportamientos radicalmente distintos a diferentes escalas de longitud, como es el caso de estos materiales compuestos laminados. Por último, la obtención de los admisibles de diseño requiere también información sobre la incertidumbre de los resultados experimentales y su dependencia de los valores iniciales, lo que implica repetir ensayos experimentales del orden de 200 a 300 series. Para hacer frente a esto, este proyecto propone utilizar las herramientas más innovadoras de aprendizaje automático para reducir el tiempo consumido en estos análisis. Mediante el uso de aprendizaje automático, los resultados de los valores admisibles de diseño obtenidos mediante la técnica DMK pueden procesarse rápidamente y generar una nueva función matemática capaz de evaluar estos valores en situaciones en las que no se ha realizado ningún ensayo. Este enfoque pretende minimizar el tiempo y los recursos necesarios para generar la base de datos de valores de diseño permitidos, así como el esfuerzo requerido para diseñar y fabricar otros subcomponentes y componentes de la pirámide de pruebas, típica de un programa de pruebas de desarrollo de aeronaves. Esto puede contribuir a racionalizar el proceso de desarrollo y reducir los costes globales.
Proyecto PID2022-140249OB-I00 financiado por MICIU/AEI/10.13039/501100011033/ FEDER, UE