Julio Fernández Ceniceros ha obtenido el grado de doctor por la Universidad de La Rioja tras la defensa de su tesis Numerical-informational methodology for characterising steel bolted components coupling finite element simulations and soft computing techniques, por la que logró la calificación de sobresaliente ‘cum laude’.
Dirigida por Javier Martínez de Pisón, profesor de la Universidad de La Rioja, y Andrés Sanz García, de la Universidad de Helsinki, la tesis ha logrado también la mención internacional al título.
La caracterización de uniones de acero ha sido un tema de investigación muy activo en las últimas décadas debido a su complejidad y vital importancia en el comportamiento de una estructura.
La aparición del concepto semirrígido proporcionó destacados beneficios tanto desde el punto de vista estructural como de la perspectiva económica pero, a su vez, exigió procedimientos de cálculo más sofisticados y avanzados.
Un enfoque que ha ganado popularidad entre investigadores y calculistas es el método basado en componentes, capaz de estimar el comportamiento de una unión estructural a partir de las curvas características fuerza-desplazamiento de cada uno de los componentes de la unión.
Aunque el método es muy versátil y permite modelar cualquier configuración de unión, es necesaria una detallada caracterización de cada uno de los componentes para conseguir una buena precisión en el cálculo.
El contenido de la tesis presenta una innovadora metodología para determinar la curva completa fuerza-desplazamiento en componentes atornillados. La metodología combina modelos numéricos y modelos de predicción para estimar parámetros de las curvas, tales como la rigidez inicial, la resistencia máxima o el desplazamiento en la fractura.
En primer lugar se desarrollaron modelos numéricos basados en el método de los elementos finitos (FEM) para reproducir la respuesta real del componente atornillado. Estos modelos incorporaron mecanismos de daño progresivo y criterios de fallo para estimar el desplazamiento en la fractura. Con el objetivo de minimizar el gran coste computacional del FEM, se generaron un conjunto de simulaciones para entrenar modelos de predicción basados en soft computing (SC).
Estos modelos de predicción incluyeron una optimización con algoritmos genéticos (GA) para ajustar los parámetros del modelo y, al mismo tiempo, seleccionar las variables de entrada más importantes en la predicción de la respuesta fuerza-desplazamiento. En su conjunto, la metodología propuesta es capaz de proporcionar modelos de predicción precisos y parsimoniosos.
La metodología híbrida propuesta en la tesis ha sido aplicada a la predicción de dos componentes fundamentales en uniones atornilladas: la unión a solape y la unión en ‘T’. Los resultados obtenidos han demostrado una significativa mejora en comparación con los vigentes Eurocódigos y modelos analíticos.
Una vez entrenados y validados, los modelos de predicción propuestos en la tesis son capaces de reemplazar a las costosas simulaciones FE y proporcionar la respuesta de la unión atornillada en tiempo real. Por tanto, la metodología híbrida podría representar una herramienta efectiva para ser implementada en programas de análisis estructural para diseñadores y calculistas.
Las contribuciones de la tesis han sido publicadas en varios artículos de investigación en revistas de alto impacto internacional y evidencian el gran potencial de combinar FEM y SC para predecir el comportamiento de componentes estructurales.
