La investigación presentada describe un método innovador para mejorar el rendimiento dieléctrico y reducir el peso de los cables de alimentación de alta tensión empleados en aplicaciones aeronáuticas. Mediante el control preciso de la densidad de reticulación en nanocompuestos integrados en la aislación del cable, se logra una resistencia dieléctrica superior y una reducción significativa del peso total frente a la aislación convencional de polietileno reticulado XLPE. Esta metodología aprovecha principios consolidados de la ciencia de polímeros y técnicas avanzadas de dispersión de nanorrellenos, acelerando la adopción de sistemas eléctricos para aeronaves más ligeros, seguros y eficientes.

Introducción y contexto: los sistemas eléctricos de alta tensión en aeronaves están en rápida modernización debido a la electrificación creciente de funciones como propulsión eléctrica y sistemas sin toma de aire. Los cables aislados con XLPE, aunque fiables, aumentan el peso de la aeronave y pueden ser susceptibles a descargas parciales y fallos a altas temperaturas y tensiones. Los nanocompuestos que incorporan nanopartículas en lámina, como montmorillonita MMt, y nanotubos de carbono funcionalizados ofrecen una vía prometedora para mejorar la rigidez dieléctrica, la estabilidad térmica y reducir el peso. El desafío clave reside en conseguir una dispersión homogénea de los nanorrellenos y un control exacto de la densidad de reticulación en la matriz polimérica.

Metodología propuesta: Dynamic Crosslinking Density Mapping DCDM. Proponemos DCDM, un sistema de control en lazo cerrado que optimiza la reticulación durante la fabricación de cables nanocompuestos. El sistema basa su control en monitorización en tiempo real de la reacción de reticulación mediante ellipsometría espectroscópica combinada con imagen 3D de alta resolución por FIB-SEM. DCDM genera mapas espaciales de la densidad de reticulación a lo largo del cable y ajusta iterativamente parámetros como temperatura, presión y dosis de irradiación para alcanzar la distribución objetivo que maximice la resistencia dieléctrica mientras minimiza el peso.

Modelado matemático y optimización: la evolución de la reticulación se modela como la integral temporal de una constante de velocidad de reticulación dependiente de temperatura y dosis de irradiación, multiplicada por la tasa de dosis aplicada. El modelo incorpora parámetros cinéticos clásicos tipo Arrhenius y una función objetivo que combina la desviación frente a una densidad de reticulación ideal con el objetivo de minimizar la densidad del cable. Factores de ponderación permiten ajustar la prioridad entre rendimiento dieléctrico y reducción de masa. Este modelo alimenta el controlador DCDM que utiliza iteración bayesiana para refinar parámetros a medida que se incorporan datos experimentales.

Diseño experimental y validación: se fabricarán series de cables HV con XLPE y concentraciones variables de MMt y CNTs superficie-modificados entre 0,5 y 3 peso porciento. Durante la extrusión y reticulación se aplicará el sistema DCDM para garantizar una distribución optimizada. Las muestras se someterán a ensayos de envejecimiento acelerado bajo temperaturas y humedades elevadas y posteriormente a ensayos de rigidez dieléctrica por rotura AC según ASTM 149 y mediciones de descargas parciales. El análisis microestructural por FIB-SEM validará los mapas de densidad de reticulación obtenidos por ellipsometría espectroscópica. Inicialmente se probarán 30 cables y se escalará según los resultados, aplicando refinamiento mediante técnicas bayesianas para mejorar la robustez del proceso.

Resultados esperados: se prevé una reducción de peso del cable entre 15 y 20% manteniendo o mejorando la rigidez dieléctrica respecto a cables XLPE convencionales. Concretamente se espera un aumento de la tensión de rotura de alrededor de 10% en condiciones de envejecimiento equivalentes, elevación de la tensión de inicio de descargas parciales y disminución en la magnitud de las PD detectadas. La homogeneidad en la densidad de reticulación reducirá concentraciones de esfuerzo y mejorará la fiabilidad a largo plazo.

Escalabilidad y visión a largo plazo: a corto plazo 1 a 3 años, DCDM puede aplicarse en producción comercial de cables especiales para aeronáutica y defensa. A medio plazo 3 a 5 años, la técnica se adaptará a sectores industriales más amplios, como energías renovables e infraestructura de recarga de vehículos eléctricos. A largo plazo 5 a 10 años, la integración de DCDM con procesos robóticos avanzados permitirá fabricación autónoma de cables, personalización masiva y reducción de costes.

Riesgos y mitigación: la dispersión inhomogénea de nanorrellenos se mitiga con tratamientos de superficie avanzados y mezclado dinámico durante la extrusión. La deriva en calibración de la ellipsometría se combate con calibraciones periódicas y algoritmos de detección de deriva. La redundancia en la instrumentación y copias de seguridad en tiempo real reducen el riesgo de fallo del sistema DCDM durante experimentos críticos. Control de calidad estricto en extrusión minimiza imperfecciones de fabricación.

Aplicaciones de software y control inteligente: el éxito de DCDM depende tanto de materiales avanzados como de soluciones de software robustas para control en tiempo real, análisis de datos y aprendizaje automático. En Q2BSTUDIO como empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida ofrecemos experiencia en diseño de sistemas de control y agentes IA que permiten implementar el lazo cerrado de DCDM. Nuestras capacidades en ia para empresas y agentes IA facilitan la integración de algoritmos bayesianos y modelos predictivos en la línea de fabricación, mientras que los servicios de software a medida y aplicaciones a medida aseguran una implementación personalizada y escalable.

Servicios complementarios y posicionamiento: Q2BSTUDIO aporta también servicios de ciberseguridad, pentesting y protección de infraestructuras industriales para garantizar integridad y disponibilidad de los sistemas de control, así como soluciones cloud para despliegue y almacenamiento seguro en servicios cloud aws y azure. Para la explotación de datos y toma de decisiones ofrecemos servicios inteligencia de negocio y Power BI que transforman datos de sensores y ensayos en información accionable para I D y producción. Palabras clave estratégicas integradas en esta propuesta incluyen aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi.

Conclusión: la metodología Dynamic Crosslinking Density Mapping propone un avance significativo en la tecnología de cables HV, permitiendo transmisiones más ligeras, fiables y seguras para aeronaves y aplicaciones industriales. Al combinar ciencia de materiales, instrumentación avanzada y software de control inteligente, se ofrece una solución práctica y escalable. Q2BSTUDIO está preparada para colaborar en el desarrollo e implementación de las plataformas de software, inteligencia artificial y servicios cloud necesarios para llevar DCDM desde el laboratorio hasta la producción industrial.

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