inteligencia artificial para el cálculo del espesor de película en contactos puntuales elastohidrodinámicos - Franco Martínez, Francisco; Chacón Tanarro, Enrique; Olmeda Santamaria, Ester; Echávarri Otero, Javier; Sánchez Medina, Gonzalo (Anales de Ingeniería Mecánica, 2025)
La película de lubricante en un contacto mecánico viene definida principalmente por sus espesores central y mínimo. Existen algunas fórmulas Newtonianas que se emplean tradicionalmente en la literatura para estimar el espesor de película en contactos puntuales elastohidrodinámicos. Estas fórmulas, como por ejemplo las propuestas por Hamrock-Dowson y Katyal-Kumar, permiten obtener resultados aproximados de forma rápida y sencilla, con un ámbito de aplicabilidad ajustado al rango de condiciones empleadas para su obtención. Además, se pueden aplicar factores de corrección a las fórmulas para considerar aspectos como los efectos térmicos en el lubricante o su comportamiento no-Newtoniano. Por otro lado, existen modelos numéricos que ofrecen predicciones de espesor de película más exactas, aunque tienen limitaciones en su ámbito de validez similares a las que presentan las fórmulas. Debido al proceso de cálculo numérico, estos modelos presentan un elevado coste computacional y por ende necesitan mayor tiempo de cálculo, por lo que son menos empleados en aplicaciones de ingeniería que las citadas fórmulas. En este artículo se han utilizado algoritmos de Inteligencia Artificial (IA), en concreto Redes Neuronales, para elaborar un modelo de predicción rápida del espesor de película Newtoniano. Para el entrenamiento y optimización del algoritmo de IA, se han empleado datos de espesor de película obtenidos tanto por simulación numérica como experimentalmente. Una vez desarrollado este modelo, se ha comparado su precisión con respecto a las fórmulas de Hamrock-Dowson y Katyal-Kumar, evidenciando una excelente capacidad de predicción del espesor de película de lubricante y un ámbito de validez más amplio que dichas fórmulas y que los modelos numéricos. De esta forma, se integran las ventajas de las fórmulas (simplicidad y rapidez) y de los modelos numéricos (exactitud), a la vez que se aumenta el rango de aplicabilidad.