Resumen

Los compuestos poliméricos o plásticos reforzados son materiales fabricados con una matriz polimérica y un refuerzo. Estos materiales presentan muchas ventajas en comparación con los materiales de ingeniería convencionales. Entre los métodos de fabricación de piezas compuestas a partir del refuerzo de fibras continuas se encuentra el bobinado de filamentos, utilizado a menudo para fabricar estructuras de superficie cerrada, como tubos y depósitos. En este trabajo se aplicaron redes neuronales artificiales, una herramienta computacional inspirada en el cerebro humano, en el proceso de bobinado de filamentos para predecir el comportamiento térmico de los tubos de material compuesto durante la etapa de curado. La información sobre el comportamiento térmico de las piezas compuestas puede ayudar en la selección del ciclo de curado adecuado, que es uno de los retos para obtener piezas de calidad a bajo coste. Las redes se entrenaron con datos obtenidos con el modelo Lee-Springer. La metodología se validó con resultados experimentales de la bibliografía.

INTRODUCCIÓN

Los compuestos poliméricos (también conocidos como plásticos reforzados) son materiales formados por una matriz polimérica y un refuerzo (fase discontinua, normalmente una fibra). Entre las ventajas de los compuestos poliméricos son: bajo peso, resistencia a la corrosión y a las altas temperaturas, y excelentes propiedades mecánicas en comparación con los materiales de ingeniería convencionales[1]. Entre los métodos de fabricación de materiales compuestos de polímero se encuentra el bobinado de filamentos, un complejo proceso utilizado en la fabricación de piezas como tuberías y depósitos, porque es de bajo coste, tiene altos índices de producción y permite fabricar varias piezas al mismo tiempo[2]. Este proceso, ilustrado en la figura 1, consiste básicamente en impregnar un haz de fibras con una resina y envolver este haz (fibra-resina) a través de un molde (mandril) giratorio, donde tiene lugar el curado. El baño de resina tiene lugar en una plataforma que se mueve con una velocidad conocida V, cuya relación con la velocidad angular w de rotación del mandril determina la orientación de las fibras (ángulo φ). Se aplica una tensión F a la armadura a medida que se enrolla, produciendo una presión de compactación sobre la capa anterior de refuerzo[3].

Uno de los retos para obtener piezas de calidad a bajo coste reside en la selección del ciclo de curado (secuencia de temperatura y presión aplicada durante el procesado durante un determinado periodo de tiempo), ya que afecta significativamente a las prestaciones del producto final[4,5]. La elección del ciclo de curado óptimo no es una tarea trivial, ya que el curado va acompañado de fenómenos complejos que se producen en el material compuesto y que aún no se comprenden del todo[6,7].

En este trabajo, proponemos modelizar el proceso de bobinado de filamentos mediante redes neuronales, un método computacional inspirado en el funcionamiento del cerebro humano.

• Materias:Redes neuronales (Computadores) Modelo de predicción Compuestos poliméricos Comportamiento térmico
• Subjects:Neural networks (Computer science) Prediction modeling Polymeric composites Thermal behavior
• Palabras claves:Compuestos poliméricos; Comportamiento térmico; Redes neuronales; Modelización
• Keywords:Polymeric composites; Thermal behavior; Neural networks; Modeling