Optimización de la tensión de fibra automatizada impulsada por IA en procesos de bobinado de compuestos

Este artículo presenta un marco innovador basado en inteligencia artificial para la optimización en tiempo real de la tensión de fibra durante procesos de bobinado de compuestos, diseñado para corregir inconsistencias y reducir defectos en sistemas automatizados. Los sistemas actuales suelen usar perfiles de tensión estáticos que no se adaptan a variaciones en las propiedades del material ni a cambios en los parámetros de proceso. Nuestro enfoque combina un simulador físico de alta fidelidad con un agente de aprendizaje por refuerzo que ajusta dinámicamente la tensión, asegurando una distribución uniforme de la fibra y una mayor integridad estructural del compuesto. En pruebas simuladas el sistema proyecta mejorar la calidad de las piezas en torno al 15% y reducir el desperdicio de material cerca del 8%, con viabilidad para adopción industrial en 3 a 5 años.

Metodología

El marco Automated Fiber Tension Optimization System AFTOS integra tres componentes principales: simulación física por elementos finitos, un agente de aprendizaje por refuerzo y un lazo de retroalimentación cerrado con medición inline. El modelo de elementos finitos simula la interacción entre propiedades del material, geometría de mandril y parámetros de proceso como velocidad y fuerza de bobinado. La ecuación básica de tensión s = F/A se incorpora dentro del solver para determinar el estado de esfuerzo local en cada pasada.

El agente de aprendizaje por refuerzo utiliza una red neuronal tipo Deep Q-Network que recibe como estado la distribución de tensión predicha por la simulación, la posición de bobinado y parámetros de proceso, y actúa modificando la fuerza de tensión. La función de recompensa penaliza las desviaciones respecto a una tensión objetivo global, promoviendo uniformidad en todo el laminado. El agente se entrena con datos históricos y simulaciones sintéticas, mejorando iterativamente su política de control.

El lazo de control cerrado transmite las acciones de ajuste al sistema de tensión de la máquina y recibe como retroalimentación lecturas de sensores inline que miden la tensión real. Esta realimentación permite adaptabilidad ante variaciones en tiempo real y compensa discrepancias entre la simulación y la planta.

Diseño experimental y uso de datos

Se generó un conjunto inicial de 10 000 pasadas simuladas mediante el modelo FEA, introduciendo variaciones en propiedades de material, geometría de bobinado y parámetros de proceso. Se aplicaron técnicas de ampliación de datos, como la adición de ruido gaussiano N mu, sigma2 para emular incertidumbre y errores de medición. La validación se realizó con un conjunto separado de 1 000 pasadas simuladas y con indicadores de desempeño que incluyeron desviación estándar de tensión, incidencia de arrugas y estimación de desperdicio de material.

Para comparar el desempeño, AFTOS se puso frente a un sistema convencional basado en perfiles de tensión predefinidos. Análisis estadísticos, incluyendo pruebas t y regresiones, se utilizaron para confirmar la significancia de las mejoras observadas.

Resultados

En simulaciones controladas AFTOS superó consistentemente al control convencional: reducción del 20% en la desviación estándar de la tensión, disminución del 10% en la incidencia de arrugas y reducción del 5% en desperdicio de material. El agente convergió a una política estable en aproximadamente 500 episodios de entrenamiento, mostrando convergencia rápida y estabilidad operativa.

Escalabilidad e impacto industrial

El diseño es escalable: el modelo FEA se adapta a distintas geometrías de bobinado y familias de materiales, mientras que el agente RL puede reentrenarse con volúmenes mayores de datos para mejorar rendimiento. Futuras mejoras incluyen la integración con sistemas de monitorización en planta y la exploración de algoritmos avanzados como proximal policy optimization para tareas continuas. Las mejoras en calidad y reducción de residuos tienen impacto directo en ahorro de costos y sostenibilidad, beneficiando sectores como aeroespacial, energía e industriales de presión.

Aspectos técnicos y verificación

La validez técnica se apoya en la integración estrecha entre simulación FEA y RL, y en la verificación mediante conjuntos de datos independientes. El lazo de retroalimentación con sensores inline reduce el riesgo de deriva entre simulación y realidad, y la inyección de ruido durante el entrenamiento aumenta la robustez ante mediciones imperfectas.

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Conclusión

AFTOS representa una solución práctica y avanzada para optimizar la tensión de fibra en procesos de bobinado de compuestos mediante la combinación de simulación física y aprendizaje por refuerzo. La adopción de este tipo de sistemas facilita mejoras medibles en calidad de producto, reducción de desperdicios y ahorro de costes. Q2BSTUDIO está preparada para apoyar la transformación digital de empresas que deseen incorporar IA para empresas, automatización de procesos e inteligencia de negocio en sus cadenas de producción, asegurando despliegues robustos, seguros y escalables.