Dr. Moisés Hinojosa Rivera
moises.hinojosar@uanl.mx
El Dr. Moisés Hinojosa Rivera obtuvo su doctorado en Ingeniería de Materiales por parte de la Universidad Autónoma de Nuevo León en 1996. Es profesor e investigador asociado a la Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica desde 1998. Forma parte del Sistema Nacional de Investigadores, Nivel 1 y cuenta con un perfil en el Programa para el desarrollo profesional Docente. Entre sus áreas de interés se encuentran el procesamiento de materiales; fractura, fractografía y fractometría de materiales; síntesis de materiales avanzados y caracterización de materiales.
We materials engineers suffer of simulation illiteracy, maybe you can help
19/marzo/2021 Seminario PISIS-UANL 2021 Asistencia : 23
Introducción
La ingeniería de materiales es de gran interés en la actualidad debido a las múltiples aplicaciones y requerimientos que tiene el sector industrial, ante esto surge la necesidad de aplicar modelos computacionales eficaces que ayuden en la simulación de las propiedades y el comportamiento de materiales, así como el análisis de datos aplicados en la ciencia de materiales computacional. En esta plática el Dr. Moisés nos presenta diversos casos de estudio y aplicaciones de la ciencia de materiales donde la ingeniería de sistemas, a través de la ciencia de datos y técnicas de simulación, puede apoyar a la generación de conocimiento científico y resolución de problemas en la industria.
Resumen
La investigación en ciencia de materiales a través de la modelación y la simulación busca reproducir procesos de transformación en materiales a distintos niveles o escalas y analizar el comportamiento mecánico de éstos mediante diversas pruebas de laboratorio, midiendo el efecto de esfuerzos y temperaturas sobre las propiedades del material. Estos datos son analizados típicamente con modelación por elementos finitos, simulación por elementos discretos y dinámica molecular. Aunque estos modelos han demostrado ser bastante aceptables en la predicción de propiedades mediante simulación, distan de ser eficientes en sus algoritmos, provocando un gran consumo de recursos al realizar las pruebas computacionales.
El Dr. Moises nos presenta diversos casos de estudio donde la ingeniería de sistemas puede ser un gran apoyo para optimizar los modelos de solución y análisis de datos en el estudio de materiales. Entre las investigaciones se presenta un modelado multiescala de fracturas y un análisis de rugosidad en puntas rocosas; ambas investigaciones utilizaron, entre otras cosas, modelación por elementos discretos, lo que provocó un elevado tiempo de análisis de información. Se presenta también un caso de estudio en metalurgia que pretende simular el comportamiento de las fracturas en las piezas el cual se complica debido a la masiva cantidad de datos del proceso de fabricación; este tipo de análisis tiene la finalidad de prevenir y ahorrar a las industrias pérdidas de miles de dólares por pieza. Se explora también la posibilidad de utilizar inteligencia artificial para el análisis de imágenes de fracturas obtenidas por microscopio o de granos de polvo metálico, las cuales actualmente toman mucho tiempo y requieren de personal altamente especializado para su interpretación.
Durante la plática se resaltan los beneficios obtenibles al establecer relaciones interdisciplinarias entre el conocimiento que tienen los investigadores del área de ciencia de materiales con las habilidades de modelación, simulación y análisis de datos de otras áreas con el fin de beneficiar las investigaciones de ambas áreas del conocimiento.
Conclusiones
La reproducibilidad de los fenómenos mecánicos de los materiales son modelados y estudiados por la ciencia de materiales computacional, sin embargo, se ha presentado una cierta desventaja en las investigaciones al carecer de conocimientos expertos en modelación, simulación, tratamiento y análisis de datos. Durante la plática se hizo la atenta invitación a los miembros del posgrado de ingeniería en sistemas para colaborar en conjunto con el posgrado de ingeniería de materiales en proyectos de investigación lo cual permitiría contar con un equipo multidisciplinario que genere una sinergia y beneficie a ambos campos de estudio.
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