Criterion
Los materiales compuestos reforzados con fibras están encontrando cada vez más aplicaciones en las estructuras de los sectores de automoción, ferroviario, aeroespacial, la industria naval y otras áreas emergentes (deportes, salud), debido a su alta rigidez y resistencia específicas.
La evaluación de la durabilidad de estos materiales constituye una parte importante en la fase de diseño para determinar su vida útil. En las aplicaciones industriales, la mayoría de los materiales se someten a cargas estáticas y/o cíclicas, y el tiempo de prueba prolongado es uno de los puntos más críticos en los ensayos de caracterización y validación, porque se necesitan muchas horas para realizar estas pruebas y poder validar los materiales.
Aunque el estudio de la durabilidad (englobando efectos a largo plazo tales como la fatiga o el creep) de los materiales compuestos ha sido objeto de un número importante de trabajos de investigación, sigue enfrentándose a un problema importante: la necesidad de realizar programas experimentales extensos y costosos para desarrollar y evaluar el comportamiento de materiales y componentes fabricados, así como modelos teóricos fiables para la realización de predicciones.
En este proyecto se va a superar este estado del arte planteando una metodología de aceleración de ensayos en combinación con técnicas de impresión funcional e Inteligencia Artificial (IA) que permita predecir el comportamiento de los materiales estudiados a largo plazo, en tiempos de ejecución asumibles en la industria actual.
OBJETIVOS