FRVM – Proyectos de Investigación y Desarrollo

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    Caracterización del comportamiento del acero inoxidable AISI 304 ante el desgaste erosivo en condiciones de muy bajo ángulo y de baja y muy baja velocidad
    (AJEA (Actas de Jornadas y Eventos Académicos de UTN), 2023-09-15) Lucioni, Eldo José; Tais, Carlos Esteban
    Adicionalmente, las muy bajas velocidades están asociadas a eventos de desgaste erosivo de larga duración; también aquí es exigua la bibliografía. Para la curva de erosión, se reporta la aparición de un intervalo de inflexión entre ángulos 8° y 12°; lo cual se cumple para diferentes tamaños de partículas, angularidades y velocidades. La determinación de la velocidad de partícula a partir de su energía permite incorporar los parámetros geométricos y físicos de la masa erosiva.
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    Clasificación de defectos en uniones pegadas utilizando inteligencia artificial
    (Asociación Argentina de Mecánica Computacional, 2023-11-06) Tais, Carlos Esteban; Fontana, Juan Manuel; Molisani, Leonardo; O'Brien, Ronald; Ballesteros Iglesias, Maria Yolanda; del Real, Juan Carlos
    La aplicación de adhesivos se encuentra ampliamente difundida en una amplia gama de industrias. Sin embargo, su uso ha sido evitado en estructuras en las cuales la seguridad es un factor crítico. A partir de la utilización de señales acústicas es posible detectar la degradación del material. En este trabajo se emplea el análisis del Nivel de Presión Sonora (NPS) como método evaluador global no destructivo de fallas en uniones adhesivas de probetas fabricadas con vigas de aluminio como sustrato y adhesivo acrílico. El diagnóstico se realiza preprocesando la señal de NPS y clasificando el daño mediante un sistema de reconocimiento de patrones basado en las técnicas de Redes Neuronales Artificiales (RNA). Los resultados de la validación cruzada demuestran que el clasificador presenta un adecuado porcentaje de detección de fallas.
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    Damage clasification in composite materials using neural networks
    (IEEE, 2024-11-04) Tais, Carlos Esteban; Fontana, Juan Manuel; Molisani, Leonardo; O'Brien, Ronald; Ballesteros Iglesias, Maria Yolanda; del Real, Juan Carlos
    Composite materials are widely employed in critical industrial applications, where their use has surged due to their numerous advantages over traditional materials. However, these benefits can be compromised if adequate quality control techniques are not implemented, particularly for detecting structural damage. Acoustic emission is a nondestructive technique commonly used for damage detection. By leveraging artificial intelligence tools to efficiently process emitted signals, the detection and classification process can be automated. This study utilizes sound pressure levels to diagnose failures in fiberglass-reinforced (GFRP) epoxy composite beams. A pattern recognition system based on Artificial Neural Network (ANN) algorithms is employed for diagnosis. To ensure data variability, the classifier was trained and validated using preprocessed acoustic signals from multiple healthy and damaged beams in various locations. Testing was conducted using test results from specimens not used for training and validation, ensuring the ANN's robustness. The results demonstrate a high fault detection percentage, confirming the reliability of the ANN.
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    Optimización de chasis de semirremolque de vuelco trasero mediante el uso de aceros microaleados
    (2023-09-15) Costamagna, Marcelo Alejandro; Marino, Marcos Miguel; Tais, Carlos Esteban
    En este trabajo se propone rediseñar un chasis de semirremolque utilizado en el transporte de cargas por carreteras, cuya característica principal es la capacidad de transportar cargas a granel y descargar las mismas por su parte trasera, a partir de la elevación de la caja o batea, mediante un sistema hidráulico de la parte delantera de la misma. Estos equipos son aptos para el transporte de granos, áridos, etc. siendo los mismos descargados en los lugares de uso. La capacidad máxima de carga a transportar depende de la configuración de ejes empleada, estando ésta reglamentada en la Ley Nacional de tránsito 24.449 y en el Decreto 32/2018. En nuestro caso optamos por una configuración S1-D2-D1-D2 (camión tractor con un eje delantero ruedas simples y dos ejes traseros con ruedas dobles, remolque con dos ejes dobles traseros y un eje con ruedas dobles autodireccional), apto para transportar un Peso Bruto de 52,5 toneladas. El rediseño se realizará utilizando materiales microaleados Avanzados de Alta Resistencia (AHSS - Advanced High Strength Steel). La característica principal de este tipo de materiales es la de ofrecer un alto valor en la resistencia a la fluencia con límites elásticos superiores a los 550 MPa y tensiones de rotura superiores a los 700 MPa, valores muy superiores a los que tienen los aceros convencionales, lo cual permite disminuir las secciones resistentes y por ende el peso propio de la unidad, aumentando así la capacidad de carga neta a transportar. Se realiza un análisis de tensiones y deformaciones en la estructura aplicando las condiciones de carga que permite la normativa actual, mediante la técnica del Método de Elementos Finitos con el objetivo de obtener una estructura confiable y resistente
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    Estudio del comportamiento dinámico de componentes electrónicos sometidos a vibraciones
    (2008-10-16) Marino, Marcos Miguel; Tais, Carlos Esteban
    Se presenta un estudio sobre el comportamiento dinámico de componentes electrónicos, similares a los utilizados en dispositivos de control en equipos electromecánicos, sometidos a vibraciones. A tal fin, se utiliza como herramienta de resolución numérica un software comercial de cálculo basado en el método de los elementos finitos apropiado a los requerimientos que se manifiestan en el problema. El software proporciona como resultados, los valores de los campos de tensiones y desplazamientos. Se analizan las ventajas de esta metodología de cálculo mediante la cual podrían detectarse puntos críticos en los circuitos, prevenir fallas y evaluarse posibilidades de rediseño estructural.