El alumno Muhammad Sajjad obtuvo la calificación SOBRESALIENTE
El alumno Muhammad Sajjad obtuvo la calificación SOBRESALIENTE
El alumno Muhammad Sajjad obtuvo la calificación SOBRESALIENTE
- Título de tesis: Digital Twin Development for the Prediction and Optimization of the Near Solidus Forming process at the Industrial Scale
Tribunal:
- Presidencia: Carl Slater (University of Warwick)
- Vocalía: Eduardo Garcia Gil (Universidad de Deusto)
- Vocalía: Gorka Plata Redondo (Hephae Energy Technology)
- Vocalía: Lander Galdos Errasti (Mondragon Unibertsitatea)
- Secretaría: Zigor Azpilgain Balerdi (Mondragon Unibertsitatea)
Resumen:
La reducción de materias primas se ha convertido en una preocupación crítica en todas las industrias debido a la creciente conciencia sobre la crisis ambiental global. Como resultado, las industrias están adoptando cada vez más prácticas de manufactura sostenibles que priorizan el bajo consumo de energía y minimizan el desperdicio de materiales. Estas medidas son cruciales para reducir directamente las emisiones de gases de efecto invernadero.
El proceso de forjado es uno de ellos, y se utiliza ampliamente en los sectores del automóvil, la aeronáutica, la construcción naval y la construcción. Solo en la industria automotriz, el mercado de forjado valía 33.5 mil millones de dólares en 2020 y se espera que crezca a una tasa de crecimiento anual compuesta del 6.2% cada año. El gran tamaño del proceso y su impacto en el medio ambiente representan una gran oportunidad para que los investigadores optimicen el proceso.
Muchas industrias abordan los desafíos de energía y desperdicio de material empleando materiales avanzados, como aleaciones ligeras y composites. Otras adoptan diferentes técnicas de manufactura, como el Near Solidus Forming (NSF), que sigue siendo relativamente raro en aplicaciones industriales. El proceso NSF opera a temperaturas cercanas al estado sólido del material, combinando las ventajas tanto del forjado en caliente clásico como de la fundición. Este enfoque permite fabricar con bajas fuerzas, logrando buenas propiedades mecánicas, ahorrando energía y reduciendo el consumo de materias primas. A pesar de su gran potencial, la complejidad del proceso NSF presenta desafíos significativos para su implementación a gran escala industrial.
Por lo tanto, para resolver esto, el objetivo del trabajo es crear un Gemelo Digital capaz de predecir y optimizar el proceso NSF a escala industrial.
Por esta razón, este documento tiene como objetivo proporcionar una visión general del proceso NSF, incluidos sus parámetros y un análisis de sensibilidad. Para este propósito, se ha realizado una revisión exhaustiva de la literatura. Basado en esta revisión crítica, se ha diseñado un plan de investigación para entender, caracterizar y modelar el Gemelo Digital del NSF para tres componentes industriales. Posteriormente, se desplegaron varias técnicas de caracterización tanto con análisis experimentales como numéricos para optimizar el Gemelo Digital desarrollado en las condiciones del NSF. Finalmente, los resultados preliminares obtenidos del Gemelo Digital se validaron mediante ensayos experimentales.