La falla por punzonamiento de losas de hormigón armado es un tipo de falla frágil que ocurre con una importante reducción de la capacidad portante. Por ello, para mejorar la resistencia al punzonado puede recurrirse, entre otras estrategias, al uso hormigones reforzados con fibras. En este trabajo se presenta la simulación numérica de ensayos de punzonado de losas de hormigón armado reforzado con fibras de acero. Para representar el comportamiento en régimen no lineal del hormigón se adoptó un modelo de daño y plasticidad acoplados y en el caso del hormigón reforzado con fibras se consideró a las mismas aleatoriamente distribuidas en la masa de hormigón. El problema se resolvió mediante un código de elementos finitos no lineal. Los resultados obtenidos se compararon con datos experimentales y predicciones analíticas de modelos existentes. Finalmente se realizó un estudio paramétrico tomando como variables la resistencia del hormigón, la dosificación y orientación de las fibras.
Los durmientes constituyen uno de los elementos más relevantes de la superestructura ferroviaria. A nivel mundial, los de hormigón pretensado son los más utilizados; sin embargo, este tipo de durmientes es susceptible a diversos modos de falla, siendo las fisuras longitudinales una de las más frecuentes. Estudios internacionales, indican que la resistencia alcanzada por el hormigón durante la fabricación del durmiente influye de manera significativa en la aparición de dichas fisuras. El presente trabajo aborda esta problemática mediante un estudio computacional que considera geometrías de durmientes y normativas aplicables en Argentina. Los resultados confirman que la fisuración puede producirse cuando los esfuerzos de tracción inducidos por el pretensado superan la resistencia a tracción del material. En este sentido, el modelo numérico desarrollado constituye una herramienta útil para identificar las condiciones específicas necesarias para prevenir este tipo de daño.
En este trabajo se presenta el análisis del comportamiento estructural de un tanque de acero con techo cónico soportado sometido a explosiones externas. El problema se modela con un programa multifisica explícito y se realiza un análisis acoplado considerando la interacción entre la onda de presión proveniente de la explosión y el tanque. Por un lado, se estudia la respuesta estructural para distintas masas de explosivo ubicadas a la misma distancia del tanque. Se analizan los desplazamientos y el trabajo plástico del tanque como una medida del daño del material. A partir de estos resultados, se establecen pautas que pueden ser útiles para determinar criterios de seguridad a la rotura de tanques de esta tipología frente a explosiones externas. Por otro lado, se analiza la alternativa de simplificar el modelo simulando la estructura de la cubierta mediante el aumento del espesor de la chapa de la misma. A partir de este análisis, se establece un criterio para la determinación del espesor equivalente frente a explosiones y se compara con los presentados por otros autores para este mismo tanque bajo otras cargas.
This work adopts a stochastic approach to analyze the impact of mass vaccination on the spread of an epidemiological disease. The number of individuals each infected person can transmit the disease to, referred to as contagion, is modeled as a discrete random variable following a binomial distribution. The progression of infections over time is represented by a stochastic branching process. The primary goal is to investigate how the percentage of vaccinated individuals and the efficacy of the vaccine affect both the spread of the disease and the probability of extinction. The analysis is based on sample statistics such as the mean and variance of the number of infections over time, as well as histograms of their distributions. The statistical models are constructed using Monte Carlo simulations under various scenarios combining different levels of vaccine coverage, efficacy, and contagion parameters. Specifically, six levels of vaccinated population percentage, four values for vaccine efficacy, and 21 different parameter sets for the binomial contagion distribution are considered. For each scenario, 4000 realizations of the branching process were simulated, totaling 2.1 million realizations. This scale of data characterizes the study as a big data problem.
En numerosos cursos de ingeniería, es usual que los estudiantes utilicen software basado en el Método de Elementos Finitos (FEM) antes de conocer sus fundamentos, empleando estas herramientas para hacer Ingeniería Asistida por Computadora (CAE) como una marcha de cálculo automatizada. Esta práctica suele conducir a errores como aceptar resultados numéricos sin sentido físico o utilizar modelos elásticos en problemas donde el material alcanza su límite de fluencia. De manera análoga, las interfaces de chat basadas en Grandes Modelos de Lenguaje (LLM), como GPT o Deepseek, pueden facilitar la generación de código para Dinámica de Fluidos Computacional (CFD), sin que el estudiante comprenda la lógica algorítmica y fundamentos matemáticos del programa. Si bien estos modelos pueden generar fragmentos básicos de código, su uso acrítico aumenta el riesgo de introducir errores de modelado e implementación. En este artículo proponemos un enfoque pedagógico centrado en la traducción y optimización de código generado por estudiantes en base a referencias bibliográficas tradicionales. Al revisar el código línea a línea, asistidos por un LLM, los alumnos comprenden mejor la estructura del programa, las lógica de implementación y los criterios necesarios para validar los resultados. Evaluamos esta metodología a partir de experiencias en dos cursos de grado, de Ingeniería Mecánica, donde se estudian los fundamentos de CFD. Los estudiantes finalizan los cursos demostrando una mejor comprensión de los métodos numéricos que en ediciones anteriores de los cursos analizados. Además, en las entrevistas finales de curso, los alumnos reportan una mirada más crítica respecto al uso de herramientas de Inteligencia Artificial.
Se implementó el modelo numérico bidimensional OpenTelemac-Mascaret para simular el transporte térmico y su intercambio con el ambiente en un tramo de 182 km del río Uruguay, entre Concepción del Uruguay y Nueva Palmira. El modelo fue calibrado y validado con datos de campo, mostrando buena concordancia entre temperaturas simuladas y observadas. Los resultados permitieron caracterizar el régimen térmico del río y evaluar escenarios con temperaturas extremas, constituyendo una herramienta útil para predecir alteraciones térmicas y apoyar la gestión ambiental-
Uma análise numérica comparativa dos efeitos da interação solo-estrutura (ISE) sobre os esforços solicitantes foi realizada em uma edificação aporticada de concreto armado, simétrica e regular em planta e elevação. Os modelos foram desenvolvidos em software baseado no Método dos Elementos Finitos (MEF). Foram avaliados quatro casos de estudo, combinando dois fatores: altura da edificação (15 m e 135 m) e tipo de solo de baixa rigidez. Mantiveram-se constantes a altura do pé-direito (3 m), a configuração em planta e o uso de estacas nas fundações. Compararam-se os esforços estruturais considerando engastamento perfeito e fundações modeladas com molas equivalentes. Os resultados indicaram variação de tração nas fibras das vigas de extremidade sob carga permanente, evidenciando possíveis subdimensionamentos estruturais.
Causal Decomposition based on Empirical Mode Decomposition (EMD) has proved to be a powerful tool for identifying causal relationships between time series. This method is based on the phase coherence of the respective oscillatory modes of the signals, known as Intrinsic Mode Functions (IMFs). Hence, a correct alignment of the respective modes of the signals is crucial. Unlike other methods, Causal Decomposition makes no assumption of linearity in the studied signals. Therefore, it is widely applicable to time series emerging from complex systems for which linearity hypothesis generally fail to hold. The decomposition in oscillatory modes is achieved with noise-assisted versions of EMD, which are known to improve the performance of the decomposition, reducing the mode mixing. However, adding noise introduces a stochastic element in the result, that is henceforth treated as a random variable. In the present work we introduce our Python version of the Causal Decomposition algorithm, which incorporates refinements for the selection of the decomposition based on energy considerations. These improvements aim to reduce the outlier results attributable to an incorrect mode alignment. The algorithm was tested on synthetic time series generated using a model of a mechanical oscillator with two masses and two modulated nonlinear forcing terms. A subsequent statistical analysis over multiple realizations showed less dispersion and fewer outliers compared to the previous version of the algorithm.
Para monitorear la salud estructural (SHM), se han desarrollado diferentes metodologías donde la mayoría se basan en el registro de vibraciones ambientales. De los registros aceleración- tiempo se identifican los parámetros dinámicos. Se construye un modelo numérico paramétrico y los parámetros se optimizan para que las predicciones del modelo se aproximen a los valores identificados de las mediciones registradas. Se consideran las incertidumbres en las características físicas de la estructura, como dimensiones, propiedades de materiales y condiciones de borde, también las incertidumbres debido a errores de medición y aproximaciones de los métodos de identificación. Se investiga en este trabajo una estructura formada por vigas prefabricadas de 16m de luz. Se analiza una de las vigas excitada con impactos controlados y registrando la historia aceleración – tiempo en la etapa de vibración libre. A partir de los múltiples registros se obtiene la estadística de las frecuencias utilizando 2 métodos de identificación de sistemas. En el proceso de optimización se minimiza el cuadrado de la diferencia relativa entre las frecuencias del modelo y las identificadas. Se construye así un modelo probabilístico para estudiar el comportamiento estocástico de la estructura analizada.
Structural integrity assessment of concrete infrastructures is increasingly reliant on non-destructive testing (NDT) techniques capable of delivering real-time, in-situ information about damage evolution. Among these, Acoustic Emission (AE) stands out as a passive monitoring method that captures stress-induced ultrasonic wave emissions generated by internal material changes, such as microcracking. AE offers a unique advantage: it allows volumetric, continuous monitoring of structural elements without invasive procedures. However, a critical challenge in AE-based monitoring is the vast volume of signal data generated during structural loading, which complicates manual interpretation and reduces the practicality of the technique in operational settings. To address this, Machine Learning (ML) methods have been introduced to support automated signal classification and pattern recognition. In this work, we present experimental results from reinforced concrete beams subjected to four-point bending until failure under controlled conditions. AE signals were continuously recorded using a sensor array, and parameters such as amplitude, energy, and duration were extracted. These signals were then analyzed through a trained Multilayer Perceptron (MLP) neural network model to classify AE events into “cracking” and “non-cracking” categories. Additionally, unsupervised clustering techniques (K-Means, DBSCAN) were employed to detect underlying patterns within the cracking signals, potentially distinguishing between different failure modes (e.g., tensile vs. shear cracking). The results show a strong correlation between AE signal characteristics and the evolution of damage in concrete elements. The ML approach significantly enhanced the detection accuracy, enabling automated, real-time identification of crack initiation and propagation. These findings highlight the combined power of AE and AI for effective structural health monitoring and early warning systems in aging concrete infrastructure.
El desarrollo y uso de modelos es una práctica central en las disciplinas científicas. En los trayectos formativos de ingenieros, sin embargo, es usual que no se discuta en profundidad sobre los alcances y limitaciones de los modelos aplicados. Este es un problema particularmente importante para el estudio de fenómenos complejos como, por ejemplo, la turbulencia. En este trabajo proponemos un enfoque pedagógico implementado en la asignatura de Mecánica de Fluidos de la carrera de Ingeniería Mecánica, en el que los estudiantes primero desarrollan simulaciones de flujo interno mediante DNS sobre mallas estructuradas y posteriormente abordan un problema de aerodinámica de perfil alar empleando RANS con mallas no estructuradas. A lo largo de estas experiencias, se promueve la reflexión crítica acerca de las hipótesis físicas que sustentan el modelo, las aproximaciones matemáticas utilizadas para el cierre de las ecuaciones y las decisiones de mallado que afectan la resolución numérica. Los resultados muestran que los alumnos pasan de concebir el CFD como una caja negra a considerarlo una herramienta formativa, adquiriendo a su vez una comprensión más profunda de la interrelación entre fenómeno, modelo y método de resolución para problemas cerrados.
En este artículo se comparan dos estrategias de backtracking diseñadas para mejorar la calidad de las soluciones numéricas de un modelo variacional de tipo phase-field para fractura cuasi-frágil. La primera estrategia corresponde al método clásico de reinicialización propuesto por Bourdin (2007), cuya eficacia ha sido validada en diversos escenarios, y que asume la aplicación exclusiva de condiciones de contorno de tipo Dirichlet con variación monótona. La segunda estrategia relaja esta hipótesis y se basa en propiedades del punto de mínimo global, expresadas mediante dos cotas energéticas. A partir de un problema de referencia, se comparan ambas estrategias. Dado que no es posible determinar a priori cuál de ellas ofrece mejores resultados en general, se propone un algoritmo híbrido que combina ambas de manera adaptativa, con el objetivo de aprovechar las ventajas de cada una según las características del problema considerado.
Se deriva un modelo variacional phase-field de procesos termomecánicos de fisuración en el hormigón en edad temprana que integra los fenómenos de hidratación y envejecimiento durante la etapa de curado. La formulación propuesta define una solución discreta del problema termomecánico, que toma en consideración la producción de calor inducida por la hidratación del cemento y la evolución de las propiedades mecánicas del hormigón durante esta reacción. Se asume que la propagación químico-termomecánica de la fisura se obtiene de la evolución cuasi estática de los mínimos globales de un funcional energético de tipo mixto que tiene en cuenta la energía de deformación elástica, la energía de disipación asociada a la evolución de la variable phase–field de fisuración y la energía de disipación termoquímica. Se presentan resultados numéricos donde el proceso de hidratación del hormigón induce fisuración debido a los gradientes térmicos propios de la reacción exotérmica.
Este estudio propone un nuevo enfoque para la detección temprana de diabetes mellitus tipo 2 mediante el análisis automatizado de señales fisiológicas. El método desarrollado se basa en la construcción de un espacio de características geométricas generado a partir de parámetros extraídos de señales de pacientes, y la aplicación posterior de algoritmos de aprendizaje automático sobre dicho espacio. Los resultados experimentales demuestran una elevada eficacia diagnóstica, con valores de F1-score que alcanzan 1.000 en las mejores configuraciones, respaldados por métricas complementarias de sensibilidad (en el rango [0.960–1.000]), especificidad (igual o superior a 0.984) y precisión balanceada (igual o mayor a 0.983). Estos resultados confirman que la técnica propuesta ofrece un sistema novedoso a la vez que computacionalmente eficiente para la identificación de patrones asociados a la diabetes mellitus tipo 2.
Las meta-estructuras, diseñadas para exhibir propiedades dinámicas excepcionales a través de la incorporación de elementos resonantes, son el foco de este trabajo. En el mismo, se presenta un análisis dinámico de vigas de paredes delgadas construidas mediante materiales funcionalmente gradados, transformadas en metaestructuras mediante la inclusión de resonadores mecánicos locales. El modelo de viga desarrollado incorpora la flexibilidad por corte generalizada para flexión y torsión con alabeo no uniforme, y las ecuaciones que gobiernan el problema dinámico se obtienen a través del principio de trabajo virtual. Este estudio, se enfoca en cuantificar el impacto de las tensiones iniciales o de precarga en el fenómeno de aparición de bandas de atenuación. Se evalúa la influencia en las frecuencias naturales y consecuentemente, en las bandas de atenuación generadas por la interacción entre la estructura portante y los resonadores mecánicos. Para abordar la incertidumbre inherente en las propiedades de los materiales gradados, la geometría y las tensiones iniciales, se construye un modelo computacional empleando el método de elementos finitos. Se aplicarán técnicas de modelado probabilístico para analizar la propagación de estas incertidumbres y su influencia en la predicción de las bandas de atenuación.
Este trabajo presenta un breve taller para la enseñanza de métodos numéricos en la Facultad de Ingeniería de la Universidad de la República (UdelaR) que integra redes neuronales profundas y, en particular, PINNs como complemento de los enfoques tradicionales. La propuesta combina módulos semanales con clases y notebooks interactivos, guiando desde una red neuronal básica hasta aplicaciones de PINNs a problemas gobernados por ecuaciones diferenciales. Los casos abarcan: ecuación de un sistema físico clásico con solución analítica, transferencia de calor 1D, mecánica de sólidos lineal 2D y fluido-dinámica incompresible 2D. Se enfatizan conceptos como normalización y adimensionalización de datos, ponderación adaptativa de funciones de pérdida y diseño de condiciones de frontera. La evaluación consiste en un proyecto grupal que resuelve un benchmark y se contrasta con resultados obtenidos por simulación numérica. El taller articula modelado físico y aprendizaje automático, fortaleciendo la programación científica, el análisis crítico y el trabajo colaborativo, ofreciendo simultáneamente lineamientos transferibles para la enseñanza de la ingeniería.
This paper presents a finite element modelling (FEM)-based approach to simulate the thermal performance and latent heat behavior of sustainable cementitious mortars incorporating Phase Change Material–Vermiculite Aggregates (PCM-VAs). These advanced composites are designed to enhance thermal energy storage capabilities within building materials using porous vermiculite as a carrier medium for bio-based PCMs. An enthalpy-porosity formulation was adopted to solve the Stefan problem within the framework of coupled transient heat transfer, allowing for phase-change phenomena to be accurately captured across multi-scale domains. The FEM model was calibrated and validated using experimental data from an in-house testing program focused on optimized PCM impregnation techniques for vermiculite. The simulation results demonstrated good agreement with experimental measurements, effectively capturing the temperature evolution and storage-release cycles. This work supports the potential of PCM-VAs as a functional aggregate for low-carbon thermal regulation in cement-based construction systems.
En este trabajo se estudian los modos y las frecuencias de vibración de una cuerda elástica tensada mediante modelos analíticos, métodos numéricos y, experimentos a través de un dispositivo de construcción propia. El dispositivo emplea un generador de frecuencias variable acoplado a un amplificador de audio encargado de accionar un parlante cuya vibración se transmite a la cuerda generando ondas estacionarias. Los resultados obtenidos se contrastan con el modelo matemático clásico de la cuerda vibrante, formulado a partir de series de Fourier, y luego se comparan las soluciones analíticas y experimentales con simulaciones realizadas mediante el método de los elementos finitos. A partir de los resultados obtenidos, los estudiantes pudieron evidenciar: i) la concordancia y las limitaciones de los modelos analíticos y numéricos; ii) la integración interdisciplinaria entre las asignaturas de tercer y cuarto año de la carrera de Ingeniería Mecánica de la UTN y iii) la motivación que despierta en los estudiantes el abordaje de un problema de matemática aplicado a un caso real.
Este trabajo presenta un modelo computacional simplificado o modelo de juguete de una unidad funcional espinal (FSU) lumbar, centrado en el segmento L4-L5, con el objetivo de explorar parámetros relevantes para la planificación de cirugías mínimamente invasivas, como la discoplastía percutánea ósea. Al mismo tiempo la utilización de un "modelo de juguete"sirve para poder parametrizar la FSU. Utilizando herramientas de software libre, Gmsh, Dolfinx y Paraview, se creó un modelo simplificado por elementos finitos que permite simular condiciones fisiológicas y patológicas del disco intervertebral (DIV). En particular, se analiza cómo cambios en la altura del disco, el volumen del núcleo pulposo y la cantidad de cemento óseo inyectado afectan el comportamiento de la FSU. Este trabajo busca sentar las bases para, en el futuro, determinar de forma más precisa parámetros quirúrgicos como el volumen óptimo de cemento a utilizar en casos específicos.
En este trabajo se describe brevemente la evolución y las sucesivas transformaciones que dieron lugar al trayecto curricular destinado a articular el desarrollo de habilidades y competencias computacionales en la carrera de Licenciatura en Física de la Universidad Nacional de Rosario. Luego, se presenta el diseño curricular de la asignatura electiva “Física Computacional”, que se dicta en el último año de la carrera para completar dicho trayecto formativo. Esta propuesta establece vínculos con espacios formativos previos y simultáneos, así como con los requerimientos del actual mundo del trabajo. Finalmente, se describen las principales estrategias y recursos didácticos utilizados en el desarrollo curricular de “Física Computacional” y se evalúa su implementación, alcances y limitaciones a partir de la propia palabra de los participantes de la actividad, mediante el análisis de diversos testimonios recabados oportunamente.
