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Estudia la optima fabricación de vigas de acero

Alpha V.Pernía obtiene el título de doctora por la Universidad de La Rioja

Alpha V.Pernía Espinoza ha obtenido el título de doctora por la Universidad de La Rioja, con mención europea, tras la defensa de su tesis 'Uso de técnicas avanzadas de simulación numérica para el estudio de procesos de fabricación de perfiles de acero' por la que obtuvo la calificación de sobresaliente 'cum laude' por unanimidad del tribunal.

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La tesis doctoral de Alpha V.Pernía forma parte del proyecto europeo Temperature and Straightness in Sections and Rail Straightening processes (TESTRA) en el que ha estado trabajando durante los últimos 5 años y que analiza la fabricación de vigas de acero y raíles de tranvía a través de simulaciones por computadora.

La producción de perfiles de acero de calidad ha adquirido importancia debido no sólo a las mayores demandas de los clientes relativas al acabado y la seguridad, sino también al crecimiento del mercado mundial por la inclusión de países asiáticos (China e India) que actúan tanto como productores como compradores. Por este motivo, la UE ha impulsado programas de investigación con el objetivo de consolidar a las empresas de acero del continente.

La tesis de Alpha V. Pernía estudia la relación existente entre la temperatura y curvatura de perfiles de acero en los procesos de enfriamiento y enderezamiento con respecto a las tensiones residuales y curvatura final de los mismos. A nivel experimental, el estudio se ha realizado en vigas del tipo ‘I’ y ‘H’ y en el rail ranurado Ri60.

El objetivo principal de su tesis ha sido el modelado y simulación, mediante EF, de dos procesos secuenciales muy importantes en la fabricación de perfiles de acero: el enfriamiento y el enderezamiento. En particular, este trabajo se ha centrado en el análisis de las tensiones residuales desarrolladas en estos dos procesos con el objetivo de aportar conocimiento útil y estrategias que ayuden a atenuar las mismas.

Las tensiones residuales son aquellas que quedan atrapadas en un objeto cuando no se aplica ninguna carga externa. Numerosos estudios teóricos y prácticos han destacado la influencia de las tensiones residuales en las características en servicio de los perfiles de acero (reducción de la capacidad de carga de las vigas estructurales y propagación de grietas en raíles de trenes, por mencionar algunos de los efectos).

A través del modelado de estos procesos mediante EF se pretende contar con una herramienta flexible de análisis de la formación de dichas tensiones residuales, alternativa a la obtención de estas tensiones de forma experimental pues, ésta resulta complicada y con un consumo de tiempo apreciable.

Los procesos estudiados (enfriamiento y enderezamiento) son comunes a la mayoría de las industrias dedicadas a la fabricación de productos largos de acero. Después del laminado en caliente, los perfiles son depositados en la mesa de enfriamiento hasta que alcanzan la temperatura adecuada para ser enderezados.

Los rodillos que componen el proceso de enderezamiento se encargan de doblar el perfil de forma cíclica para que alcance el régimen plástico en varios instantes durante el proceso. Es común asumir que las tensiones residuales aparecen por primera vez en el enfriamiento de los perfiles. Posteriormente, el proceso de enderezamiento reduce y homogeniza estas tensiones.

Además del análisis de los procesos mencionados mediante el modelado por EF, se ha planteado una metodología basada en algoritmos genéticos para mejorar el proceso de enderezamiento. A través de esta metodología es posible encontrar de forma automática los valores de la deflexión de los rodillos más adecuados que garantizan unas tensiones residuales mínimas y una curvatura final del perfil también mínima.

Finalmente es de destacar que el software empleado para el modelado y simulación por EF de los procesos ha sido ABAQUS® y FLUENT®, aunque también se han desarrollado diferentes herramientas software propias para solucionar algunas dificultades, optimizar procesos, exportar formatos y comprobar la metodología de mejora propuesta (la basada en algoritmos genéticos).

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