Este artículo presenta un método innovador para cuantificar los gradientes de esfuerzo en componentes metálicos fabricados por adición de capas combinando análisis espectral por elementos finitos y aprendizaje automático. El objetivo es superar las limitaciones del FEA tradicional para capturar concentraciones locales de esfuerzo típicas en fabricación aditiva, mediante una adaptación dinámica de la resolución espectral basada en un campo probabilístico de estrés aprendido por una red neuronal convolucional denominada Stress Probability Estimator SPE.

Resumen técnico: el sistema integra un solucionador espectral FEA que emplea polinomios de Lagrange definidos en puntos de Gauss Lobatto Legendre GLL en simulaciones iniciales 2D, con extensión planeada a 3D. Los puntos GLL ofrecen propiedades óptimas de aproximación para campos suaves y son especialmente útiles para representar gradientes de esfuerzo. La novedad radica en que la densidad de puntos GLL se refina dinámicamente en las zonas con mayor probabilidad de gradientes de esfuerzo según la SPE, concentrando la precisión computacional donde realmente importa y logrando una mejora de resolución aproximada de 10 veces frente a FEA mallado convencional.

Datos y entrenamiento: la SPE es una variante de U Net con bloques residuales y mecanismos de atención entrenada con más de 50 000 distribuciones de esfuerzo simuladas mediante el método de elementos discretos DEM para geometrías AM típicas como cubos, cilindros y esferas fabricadas en Inconel 718 y Ti 6Al 4V. El conjunto de entrenamiento incorpora variaciones realistas del proceso AM: velocidades de escaneo láser, espesores de capa y orientaciones de construcción, permitiendo a la SPE generalizar ante condiciones de proceso diversas.

Estrategia de refinado adaptativo: la malla espectral se ajusta por elemento en función de la probabilidad de estrés Pn estimada por la SPE. En términos prácticos la orden espectral tn de un elemento n se calcula como tn = beta * Pn + (1 - beta) * en donde en es un orden espectral mínimo de seguridad y beta es un factor de ponderación entre 0 y 1 que regula el balance entre la predicción de la red y el requisito mínimo de estabilidad. Esta regla se implementa mediante descomposición adaptativa del dominio, particionando el dominio computacional en elementos más pequeños y ajustando el orden espectral local conforme a la salida de la SPE.

Arquitectura y verificación: la SPE recibe como entrada una representación en escala de grises de la geometría y devuelve un mapa probabilístico de gradientes de esfuerzo. El pipeline incluye un Verification Sandbox, un modelo espectral de alta resolución y menor escala que valida los resultados del modelo adaptativo principal y retroalimenta a la SPE para reentrenarla incrementalmente en tiempo real. La verificación combina comparaciones con soluciones analíticas para casos simples como concentraciones de esfuerzo alrededor de orificios y validación experimental mediante correlación de imagen digital DIC sobre muestras AM físicas. La métrica cuantitativa principal fue el error cuadrático medio RMSE entre campos calculados y medidos, alcanzando valores por debajo de 0.05 en el conjunto de validación.

Resultados y ventajas prácticas: el método permite predecir con mayor fidelidad regiones críticas propensas a nucleación de grietas, optimizar parámetros de construcción y reducir retrabajos. Se estima un impacto industrial con hasta 30 por ciento de reducción en desperdicio de material, acelerar la optimización de procesos AM y mejorar la fiabilidad de piezas impresas en sectores aeroespacial, automoción y biomédico. Además, la metodología es escalable mediante procesamiento paralelo en GPUs y clusters distribuidos, lo que facilita su integración en flujos de trabajo industriales.

Contribuciones técnicas: combinación inédita de FEA espectral, predicción CNN y sistema de verificación dinámica. La adopción de U Net con atención y bloques residuales mejora la detección de características geométricas críticas, mientras que la descomposición del dominio y el refinado local aumentan la eficiencia computacional. A diferencia de metodologías basadas únicamente en machine learning, este enfoque mantiene una base física sólida que permite análisis ingeniería fiables y explicables.

Hoja de ruta: en el corto plazo 1 2 años se prioriza la implementación del solucionador espectral 3D e integración en una plataforma cloud para optimización de procesos AM. A medio plazo 3 5 años se contempla la incorporación de modelos de microestructura y acoplamiento termo mecánico. A largo plazo 5 10 años se visualiza un sistema AM plenamente autónomo guiado por agentes IA recursivos que optimicen en tiempo real y generen componentes optimizados automáticamente.

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Conclusión: la automatización de la cuantificación de gradientes de esfuerzo mediante FEA espectral guiada por redes neuronales representa un avance significativo para la fabricación aditiva, combinando precisión, eficiencia y aprendizaje continuo. Q2BSTUDIO está preparada para acompañar a empresas en la adopción de estas tecnologías mediante desarrollo de software a medida, despliegue cloud, integración de IA y protección mediante ciberseguridad, convirtiendo investigación avanzada en soluciones productivas y seguras.

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