MECOM2026
TROND KVAMSDAL
Norwegian University of Science and Technology (NTNU)
Faculty of Information Technology and Electrical Engineering
Norway
Métodos numéricos para gemelos digitales predictivos
Adoptamos la siguiente definición de Gemelo Digital (Digital Twin): un gemelo digital se define como la representación virtual de un activo físico o de un proceso, habilitada mediante datos y simuladores para la predicción, optimización, monitoreo, control y toma de decisiones en tiempo real.
Para habilitar los gemelos predictivos, utilizamos el Análisis y Modelado Híbrido (HAM), que combina los métodos clásicos Basados en la Física (PBM) —acelerados mediante Modelado de Orden Reducido (ROM)— junto con Métodos Basados en Datos (DDM), apoyados en mediciones de sensores analizadas mediante el uso de Aprendizaje Automático (Machine Learning – ML). Presentaremos diferentes técnicas de ROM y HAM aplicables a la mecánica de sólidos/estructuras y de fluidos.
RAINALD LOHNER
Center for Computational Fluid Dynamics, George Mason University, USA
Avances recientes en simulación de la interacción entre explosiones y estructuras
Las simulaciones de interacción entre la onda de choque y la estructura son necesarias para la minería, la construcción de túneles, la seguridad y otras aplicaciones. Los fenómenos físicos son complejos y están interrelacionados: detonación, propagación de la onda de choque, carga estructural, grandes deformaciones, agrietamiento, fragmentación, impacto de fragmentos, formación de polvo, etc. La ponencia se centrará en los ámbitos en los que se han producido avances en los últimos años, en particular:
Para los solvers de flujo:
- Flujos con reacción química (equilibrio de cargas, redes neuronales profundas)
- Transición del volumen de fluidos a gotitas (aerosolización)
- Técnicas integradas e inmersas (estructuras de datos, búsqueda espacial, transferencia de cargas)
Para los solvers de dinámica estructural:
- Generación de polvo durante la interacción entre fragmentos y paredes (física, modelos)
- Modelos de falla del hormigón (K&C, variantes)
- Algoritmos de contacto escalables
Estos avances se ilustrarán con ejemplos de simulaciones realistas.
EUSEBIO VALERO
Universidad Politécnica de Madrid, España
Métodos numéricos o algoritmos de aprendizaje automático: ¿cuál es mejor para el CFD?
La dinámica de fluidos computacional (CFD) se ha basado tradicionalmente en métodos numéricos de alta fidelidad para resolver las ecuaciones que rigen el movimiento de los fluidos. Estos métodos resultan especialmente eficaces para problemas relacionados con la turbulencia, las ondas de choque, la transición de la capa límite, la separación del flujo y la dinámica no lineal inestable, ámbitos en los que la fiabilidad de las predicciones es fundamental. Sin embargo, su costo computacional sigue siendo extremadamente elevado, sobre todo en el caso de configuraciones tridimensionales a gran escala, la cuantificación de la incertidumbre, los bucles de optimización y las aplicaciones de gemelos digitales en tiempo real.
En los últimos años, los algoritmos de aprendizaje automático (ML) se han consolidado como una alternativa o un complemento prometedor para los solucionadores CFD tradicionales. Las redes neuronales profundas, las redes neuronales de grafos, los métodos de aprendizaje de operadores —como los operadores neuronales de Fourier (FNO) y las DeepONets—, los modelos de difusión y las técnicas de modelización de orden reducido han demostrado un gran potencial para acelerar las simulaciones, crear modelos sustitutivos, reconstruir campos de flujo y permitir una exploración rápida del diseño. Los enfoques de ML pueden reducir el tiempo de cálculo en varios órdenes de magnitud una vez entrenados, lo que los hace muy atractivos para entornos industriales de optimización, control y diseño multidisciplinar.
El futuro más prometedor reside en estrategias híbridas basadas en la física que combinan ambos paradigmas. Las redes neuronales basadas en la física (PINN), los marcos de aprendizaje de operadores restringidos por leyes de conservación, el aprendizaje por refuerzo para el control de flujos y los modelos de turbulencia mejorados con ML representan ejemplos en los que los solucionadores numéricos y la IA trabajan juntos en lugar de competir.
Por lo tanto, el debate debería pasar de «métodos numéricos frente a aprendizaje automático» a «cómo integrar ambos de forma óptima».
GUILLERMO PANIAGUA
Mechanical Engineering, Purdue University, USA
Explotación de inestabilidades de flujo para el diseño de geometrías de turbinas de próxima generación
La demanda de sistemas de propulsión y generación de energía más limpios, compactos y de mayor rendimiento exige un replanteo de la aerodinámica de las turbinas. Las futuras arquitecturas de turbinas deberán funcionar en condiciones aerodinámicas más exigentes, en las que los flujos internos transónicos y supersónicos ofrecen un potencial excepcional para lograr un alto caudal másico específico, reducir el tamaño del motor, disminuir costos de producción y mejorar la relación potencia-peso. Sin embargo, estos regímenes se ven afectados por fuertes inestabilidades de flujo, como el estrangulamiento, la imposibilidad de arranque, las interacciones entre el choque y la capa límite, la separación, la sensibilidad a la incidencia y la inestabilidad a gran escala. Tradicionalmente, estos fenómenos se han tratado de evitar o mitigar. Esta ponencia propone una perspectiva diferente: las inestabilidades de flujo pueden convertirse en oportunidades de diseño cuando se comprenden, se controlan y se incorporan a las nuevas geometrías de las turbinas. En la presentación se analizará cómo los experimentos de alta fidelidad, los diagnósticos avanzados y las herramientas computacionales predictivas pueden revelar los mecanismos físicos que rigen los flujos internos complejos en los conductos de las turbinas. Se prestará atención a las estructuras de flujo transónico en configuraciones de turbinas axiales y de flujo mixto, donde el estrangulamiento local, el movimiento de choque y la separación tridimensional pueden determinar en gran medida la generación de pérdidas y el rango de funcionamiento. Mediante la combinación experimentos con análisis computacional y asimilación de datos, estos mecanismos pueden caracterizarse para orientar nuevas estrategias de diseño. Se presentarán ejemplos de innovación geométrica, incluyendo el perfilado de paredes de turbinas transónicas difusivas, turbinas supersónicas diseñadas para reducir las pérdidas por ondas de choque, configuraciones de turbinas diódicas y arquitecturas de flujo mixto para sistemas compactos de alta densidad de potencia. Estos conceptos ilustran cómo la manipulación de la topología del flujo, la estructura de las ondas de choque, el desarrollo de la capa límite y los flujos secundarios puede transformar las inestabilidades en mecanismos para mejorar el rendimiento. La visión consiste en establecer un nuevo marco para el diseño de turbinas en el que la inestabilidad no sea una limitación, sino una fuente de funcionalidad aerodinámica. Este enfoque abre el camino hacia tecnologías de turbinas disruptivas para la propulsión de próxima generación, la integración de la combustión con ganancia de presión y los sistemas de energía limpia.
CRISTIAN GUILLERMO GEBHARDT
Geophysical Institute and Bergen Offshore Wind Centre, University of Bergen, Norway
Consistencia termodinámica en la mecánica computacional basada en datos: desafíos y rumbo a seguir
Los modelos constitutivos clásicos en mecánica computacional se formulan de tal manera que las soluciones de los problemas mecánicos asociados satisfacen automáticamente la segunda ley de la termodinámica. Por el contrario, la mecánica computacional basada en datos evita deliberadamente el modelado constitutivo explícito y, en su lugar, se basa directamente en datos experimentales o simulados. En consecuencia, no se garantiza a priori que las soluciones de los problemas de optimización con restricciones de ecuaciones diferenciales parciales resultantes satisfagan la segunda ley de la termodinámica, incluso cuando los conjuntos de datos subyacentes sean en sí mismos totalmente coherentes desde el punto de vista termodinámico. Para garantizar la admisibilidad física, la segunda ley de la termodinámica debe, por lo tanto, imponerse como una restricción adicional dentro del marco basado en datos. Sin embargo, la incorporación de dicha restricción plantea nuevos desafíos, tanto desde una perspectiva teórica —por ejemplo, la existencia de soluciones— como desde una perspectiva computacional —por ejemplo, el diseño de algoritmos y la eficiencia numérica—. En esta ponencia plenaria, presentaré los conceptos fundamentales de la mecánica computacional basada en datos, identificaré los orígenes de estos problemas de consistencia termodinámica y discutiré posibles estrategias para aplicar la segunda ley de la termodinámica de una manera robusta y computacionalmente viable.
DIEGO LOPEZ-GARCÍA
Departamento de Ingeniería Estructural y Geotécnica, Pontificia Universidad Católica de Chile
Fragilidad, riesgo y resiliencia sísmica de edificios modernos de hormigón armado en Chile
Los criterios tradicionales de diseño sísmico, cuyo objetivo principal es la seguridad de vida, no abordan explícitamente aspectos actualmente considerados relevantes en ingeniería sísmica moderna (y en gestión de desastres en general), tales como pérdidas económicas, tiempos de recuperación, y resiliencia sísmica. Se consideraron distintas alturas, distintas condiciones de suelo y distintos niveles de amenaza sísmica, de manera de representar adecuadamente el inventario de edificios modernos de oficinas. Se proponen posibles variantes estructurales (sistemas de disipación de energía) y no estructurales (e.g., tabiques livianos con conexiones friccionales), establecidas considerando los efectos de terremotos recientes (en particular, los del terremoto del Maule de 2010). Se evalúa la fragilidad sísmica de colapso en función de resultados obtenidos de análisis dinámico incremental. Se presentan los registros sísmicos utilizados en el análisis, seleccionados y escalados según las técnicas más recientes recomendadas en la literatura para asegurar que representen adecuadamente la sismicidad chilena (controlada principalmente por fuentes de subducción). Se determinan los mecanismos de colapso, con énfasis en la influencia de los disipadores de energía. Se analiza el riesgo de colapso considerando los estudios más recientes de amenaza sísmica en Chile. Teniendo en cuenta el marco conceptual de la Ingeniería Sísmica Basada en Desempeño, se adopta la metodología presentada en FEMA P-58 para evaluar pérdidas económicas directas, expresadas en términos de funciones de pérdida y pérdidas anuales esperadas. Mediante la aplicación de herramientas de desarrollo reciente (e.g., PELICUN/TREADS) se evalúan las pérdidas económicas indirectas en función de métricas de resiliencia sísmica tales como trayectorias de recuperación, tiempo de disrupción, robustez estructural (robustness) y rapidez de recuperación (rapidity). Finalmente, se estiman costos de ciclo de vida integrando pérdidas económicas directas e indirectas, lo cual permite identificar las estrategias de diseño sísmico económicamente preferentes. La presentación finaliza con un análisis crítico de todos los resultados obtenidos, y con recomendaciones para investigaciones futuras.
RUBÉN BOROSCHECK
Universidad de Chile
Monitoreo sísmico de infraestructura
Los terremotos imponen demandas sobre nuestra infraestructura, y una parte de ella sufre daño. Detectar ese daño de manera rápida, además de localizarlo y estimar su magnitud, ha sido por muchos años un objetivo tanto de la academia como de la práctica profesional. Hoy, eso ya es una realidad.
Presentaré ejemplos prácticos de instrumentación sísmica, de la respuesta observada y de los procedimientos más comunes que se utilizan actualmente para detectar cambios de estado o daño. No solo se abordarán los aspectos positivos, sino también las dificultades, tanto técnicas como administrativas, que han condicionado su implementación.
Entre las dificultades que han ido desapareciendo se encuentran los costos de los equipos y de su mantenimiento. Sin embargo, persisten otras, como el desconocimiento por parte de propietarios y usuarios de las capacidades reales de estos sistemas; la falta de conocimiento técnico para una lectura apropiada de las señales sísmicas; el impacto que puede generar la instalación en la infraestructura; y la definición de los procedimientos que deben seguirse una vez detectado el evento: ¿se evacúa o no?, ¿por cuánto tiempo?, ¿qué información aporta el sistema a una recuperación rápida?
La respuesta a estas preguntas dependerá de la complejidad de la infraestructura y de los recursos económicos y humanos disponibles.
JUAN CARLOS VIELMA
Pontificia Universiudad Católica de Valparaíso, Chile
Modelación numérica de la interacción suelo-estructura en edificios de muros de corte emplazados en terrenos inclinados
La práctica habitual del análisis sísmico de edificios suele asumir condiciones de base rígida, simplificación que permite reducir la complejidad del modelo estructural, pero que puede excluir efectos relevantes asociados con la deformabilidad del suelo y de las fundaciones. Esta limitación adquiere especial importancia en estructuras emplazadas en terrenos inclinados, donde la pendiente modifica la geometría resistente, la distribución de rigideces, los mecanismos de transmisión de esfuerzos y la respuesta dinámica global del sistema. En este contexto, la presente conferencia expone una línea reciente de investigación orientada a evaluar, mediante modelación numérica, la influencia conjunta de la topografía y de la interacción suelo-estructura en edificios de hormigón armado estructurados con muros de corte. El estudio considera edificios ubicados sobre pendientes de 0°, 15°, 30° y 45°, representativos de configuraciones frecuentes en ciudades con topografía irregular. Los modelos estructurales se desarrollan mediante análisis no lineales, incorporando el comportamiento histerético de los materiales y la respuesta dinámica ante registros sísmicos chilenos reales. La interacción suelo-estructura se representa mediante elementos tipo link, cuyas rigideces verticales, horizontales y rotacionales se determinan a partir de formulaciones compatibles con la guía FEMA P-2091. Los resultados muestran que la consideración de la interacción suelo-estructura modifica de forma significativa la demanda sísmica efectiva. En particular, se observan incrementos relevantes en desplazamientos y derivas, que en algunos casos pueden alcanzar valores del orden del 40% respecto de los modelos empotrados. Asimismo, la respuesta no sigue necesariamente una tendencia lineal con el aumento de la pendiente, evidenciándose efectos particulares en pendientes intermedias y una mayor participación de mecanismos rotacionales y de acoplamiento traslación–giro en las configuraciones más pronunciadas. La presentación busca discutir las implicancias de estos resultados para la modelación numérica aplicada al diseño sismorresistente, destacando la necesidad de avanzar hacia modelos que incorporen de forma explícita la flexibilidad de fundación, la geometría inducida por la pendiente y la posible amplificación topográfica. Se concluye que la interacción suelo-estructura debe ser considerada en edificios ubicados en laderas, especialmente cuando se pretende obtener una estimación realista de las demandas de deformación, los márgenes de seguridad y los criterios de diseño aplicables a zonas urbanas de topografía compleja.
FERNANDO RASTELLINI
CIMNE, Structural Mechanic group, España
Cálculo intensivo de espectros de piso para APS sísmico en una central nuclear española mediante SSI 3D y modelado no lineal de capacidad estructural
La actualización y verificación de la seguridad sísmica en instalaciones nucleares exige estimaciones robustas y trazables de la demanda dinámica que se transmite a los sistemas, estructuras y componentes, particularmente cuando los resultados se integran en un Análisis Probabilista de Seguridad (APS) sísmico. En esta conferencia se presentará una aplicación de cálculo numérico intensivo basada en el Método de los Elementos Finitos (MEF) para la obtención de espectros de piso (ISRS / floor response spectra) en una central nuclear española, orientada a satisfacer los requerimientos de revalidación y verificación técnica del marco regulatorio. El procedimiento parte de una caracterización probabilista de la amenaza (PSHA) y de la definición de espectros objetivo, diferenciando escenarios sismológicos de fuente muy cercana (NF) y de resto de fuentes (RF) mediante parámetros sismológicos específicos. A partir de registros triaxiales seleccionados y ajustados a dichos objetivos, se resuelve la interacción suelo–estructura (SSI) 3D en el dominio del tiempo con modelos MEF de gran escala. Además de la estimación de demanda, se presentará cómo el cálculo numérico se extiende a la caracterización de la capacidad estructural necesaria para derivar fragilidades. Para ello, se emplean modelos estructurales no lineales en los que el hormigón se representa mediante un modelo con daño mecánico y las armaduras mediante un modelo de plasticidad, integrados mediante teorías de mezclas que permiten homogeneizar el hormigón armado tratándolo como un material compuesto (composite). Esta no linealidad estructural se utiliza específicamente para obtener curvas pushover del edificio (por separado, en condiciones controladas), que posteriormente alimentan la construcción de su curva de fragilidad en el marco del APS sísmico. La charla concluirá con lecciones aprendidas y recomendaciones prácticas aplicadas a problemas actuales de ingeniería con alta exigencia normativa.