Resumen

Los compuestos poliméricos o plásticos reforzados son materiales fabricados con una matriz polimérica y un refuerzo. Estos materiales presentan muchas ventajas en comparación con los materiales de ingeniería convencionales. Entre los métodos de fabricación de piezas compuestas a partir del refuerzo de fibras continuas se encuentra el bobinado de filamentos, utilizado a menudo para fabricar estructuras de superficie cerrada, como tubos y depósitos. En este trabajo se aplicaron redes neuronales artificiales, una herramienta computacional inspirada en el cerebro humano, en el proceso de bobinado de filamentos para predecir el comportamiento térmico de los tubos de material compuesto durante la etapa de curado. La información sobre el comportamiento térmico de las piezas compuestas puede ayudar en la selección del ciclo de curado adecuado, que es uno de los retos para obtener piezas de calidad a bajo coste. Las redes se entrenaron con datos obtenidos con el modelo Lee-Springer. La metodología se validó con resultados experimentales de la bibliografía.

• Materias:Acetamida
• Subjects:Acetamida
• Palabras claves:Compuestos poliméricos; Comportamiento térmico; Redes neuronales; Modelización
• Keywords:Polymeric composites; Thermal behavior; Neural networks; Modeling