INVESTIGADORES
MILLÁN RaÚl daniel
congresos y reuniones científicas
Título:
Estudio del tamaño óptimo del elemento representativo para caracterizar la propagación de ondas elásticas en hielo enriquecido con nanopartículas
Autor/es:
EDUARDO G. RODRIGUEZ; CHRISTIAN PECO; DANIEL MILLÁN
Lugar:
Los Reyunos, San Rafael
Reunión:
Encuentro; EnIDI 2023: XII Encuentro de Investigadores y Docentes en Ingeniería; 2023
Institución organizadora:
UTN-FRSR; FCAI-UNCuyo; UTN-FRM; FING-UNCuyo; UM
Resumen:
La evaluación no destructiva (NDE) permite la inspección y detección de defectos de fabricación en piezas de alto rendimiento obtenidas mediante fabricación aditiva. En particular, la prueba ultrasónica (UT) es un método NDE que permite examinar piezas metálicas, pero presenta inconvenientes a la hora de detectar defectos en piezas con formas complejas. Para paliar estas dificultades, especialmente en piezas metálicas con geometrías que desafían el uso de UT, se ha desarrollado la NDE crioultrasónica. Esta técnica incrusta la pieza de metal en hielo enriquecido con nano partículas del mismo material, siendo capaz de transmitir la señal ultrasónica con mayor claridad. Aunque los resultados preliminares han sido prometedores, los problemas prácticos requieren un estudio másprofundo del tamaño y la forma de las nanopartículas.El elemento de volumen representativo (RVE) juega un papel central en la homogeneización de microestructuras heterogéneas aleatorias, especialmente para materiales compuestos, con el fin de predecir sus propiedades efectivas. En este trabajo, enfocamos nuestro estudio en la determinación del tamaño del RVE del hielo con una distribución aleatoria de nanopartículas metálicas a través de técnicas de homogeneización, implementando modelos multiescala basados en RVE periódicos. Se realizan simulaciones numéricas para estudiar el tamaño del RVE que es estadísticamente representativo de microestructuras aleatorias, utilizando el entorno de simulación orientado a objetos multifísico basado en elementos finitos (MOOSE, https://mooseframework.org).