LOGROÑO, 29 (EUROPA PRESS)
Una tesis desarrollada en la Universidad de La Rioja (UR) aporta un método basado en minería de datos y técnicas avanzadas de optimización para la fabricación de plantillas personalizadas, adecuadas a cada paciente y que evitan la fabricación de prototipos y molestias ocasionadas por otros métodos existentes.
Esta es una de las conclusiones de la tesis doctoral de Saúl Íñiguez Macedo, desarrollada en el Departamento de Ingeniería Mecánica en el marco del programa Doctorado 881D Doctorado en Innovación en Ingeniería de Producto y Procesos Industriales, y en colaboración con el Centro Tecnológico del Calzado de La Rioja (CTCR) y la ADER.
Titulada ‘Modelizado y optimización de problemas mecánicos no lineales mediante el Método de Elementos Finitos, RSM y ML’ y dirigida por Ana González Marcos y Rubén Lostado Lorza, le ha valido a Saúl Íñiguez la calificación de sobresaliente ‘cum laude’.
En su tesis doctoral, el doctor Íñiguez Macedo aporta, como gran novedad, el desarrollo de un método basado en minería de datos y técnicas avanzadas de optimización que facilita el trabajo con materiales elásticos (cauchos y gomas), para caracterizar su comportamiento con tan solo obtener sus curvas en el rango de fuerza-desplazamiento.
“Estos materiales presentan complejidades en su comportamiento que dificultan enormemente las operaciones de cálculo teórico. Para su caracterización, tradicionalmente son sometidos a diferentes ensayos, recogiendo las curvas de tensión-deformación con el fin de obtener así el mejor tipo de ajuste”, señala el doctor Saúl Íñiguez.
Hasta ahora, la obtención de estas curvas obligaba al uso de equipamiento específico, que comúnmente no se encuentra disponible debido a su gran coste económico. Sin embargo, los resultados de la investigación doctoral de Saúl Íñiguez Macedo evitan su uso, abaratando y agilizando los procesos de obtención de sus parámetros constitutivos.
Como aplicación a un problema real, la tesis propone el uso de estos métodos en la fabricación de plantillas personalizadas que, tradicionalmente, “se fabricaban a partir de los conocimientos de profesionales como podólogos y ortopédicos médicos, quienes obtenían una réplica del pie del paciente y, a partir de ella, una plantilla mediante el apilado de materiales de diferentes durezas”, detalla.
“Aunque la experiencia del profesional y diferentes pruebas con el paciente permiten lograr resultados satisfactorios”, indica el doctor Saúl Íñiguez, el nuevo proceso planteado en su tesis “utiliza modelos digitales a partir de TACs del pie del paciente. Estos modelos incluyen tanto huesos como ligamentos y tejidos blandos, y permiten determinar de un modo preciso el comportamiento del pie; no solo a nivel externo, sino a nivel interno”.
Los nuevos métodos consiguen “validar de un modo ágil diferentes diseños de plantillas adecuadas a cada paciente, sin la necesidad de fabricar los prototipos y sin la necesidad de ejecutar pruebas que puedan ocasionar molestias. Las plantillas son diseñadas por lo tanto mediante técnicas de modelado 3D y posteriormente obtenidas mediante fabricación aditiva, lo cual posibilita la aceleración del proceso”, advierte el doctor por la Universidad de La Rioja.
En resumen, “con todo ello el profesional consigue una potente herramienta para el diseño de plantillas, obteniendo información que hasta ahora no podía conocer (como las tensiones en el interior de los huesos) mientras que el paciente consigue un producto de mayor calidad, evitando procesos iterativos de prueba y error, ahorrando tiempo y molestias”, destaca Saúl Íñiguez.
VALIDACIÓN SOBRE DIEZ MATERIALES
La investigación doctoral de Saúl Íñiguez se ha llevado a cabo en colaboración con el Centro Tecnológico del Calzado de La Rioja, que además ha estado implicado en el proyecto de la ADER- 2014-I-IDD-00162 ‘Predicción de la resistencia al deslizamiento y a la fatiga a flexión en suelas de calzado mediante el método de los elementos finitos y técnicas de minería de datos’, junto a la Universidad de La Rioja.
La tesis doctoral presenta, en su conjunto, una metodología de caracterización de elastómeros basada en el Método de Elementos Finitos (MEF) el Machine Learning (ML) y técnicas avanzadas de optimización.
Este procedimiento permite caracterizar materiales elastómeros de un modo prácticamente inmediato mediante sus curvas fuerza-desplazamiento, fácilmente obtenibles mediante una máquina universal sin la necesidad de añadir equipos de extensometría.
La tesis incluye los resultados de los ensayos llevados a cabo sobre diez materiales elastómeros de tipo NBR (Acrylonitrile Butadiene Rubber), SBR (Styrene-Butadiene Rubber), EVA (Etileno-Vinil-Acetato) y PU (Poliuretano), que han sido ensayados para validar la metodología propuesta; cada uno de los cuales fue replicado mediante un modelo de elementos finitos.
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