Este artículo presenta un enfoque novedoso para mejorar el rendimiento de núcleos de ferrita mediante la optimización dinámica de la microestructura durante la fabricación, integrando redes neuronales bayesianas para predecir parámetros óptimos de sinterización y así alcanzar propiedades magnéticas objetivo.

La idea central es controlar en tiempo real la microestructura del material durante el proceso de sinterización para influir en parámetros críticos como la permeabilidad y las pérdidas por núcleo. La microestructura, entendida como la disposición de granos y fases a pequeña escala, determina en gran medida el comportamiento magnético, pero su control durante el sinterizado es complejo por la interacción de temperatura, tiempo y atmósfera.

Para resolver este reto se emplea una red neuronal bayesiana que no solo predice valores óptimos de proceso, sino que cuantifica la incertidumbre de esas predicciones. Esa capacidad de estimar confianza permite tomar decisiones de control más seguras y robustas, por ejemplo proponiendo un rango probable de temperatura de sinterizado en lugar de un único valor puntual. La combinación de predicción y medida de incertidumbre es especialmente valiosa en entornos productivos donde la variabilidad puede afectar la calidad y el rendimiento.

La metodología integra además una canalización de simulación multifidelidad: simulaciones de baja fidelidad exploran amplios espacios de parámetros de forma eficiente y las de alta fidelidad refinan las soluciones prometedoras. El modelo BNN fusiona resultados experimentales y simulaciones para predecir propiedades finales como permeabilidad y pérdidas por núcleo, y se valida con datos experimentales que muestran alta precisión y robustez. En los ensayos el enfoque supera métodos empíricos tradicionales, logrando incrementos estimados de 15% en permeabilidad y reducciones de 10% en pérdidas por núcleo, mejoras con impacto directo en eficiencia energética y reducción de materiales.

Desde el punto de vista industrial, este marco de optimización es inmediatamente comercializable: reduce ciclos de ensayo y error, minimiza desperdicio de materia prima y acelera el diseño de núcleos personalizados para aplicaciones de electrónica de potencia, cargadores de vehículos eléctricos y sistemas renovables. El mercado global de ferritas, valorado en más de $35B+, puede beneficiarse de núcleos más eficientes y diseños a medida.

Los elementos clave incluyen modelado riguroso de la evolución microestructural durante sinterizado, un pipeline multifidelidad de simulación, y un BNN entrenado y validado con datos experimentales reales. La estrategia permite exploraciones de diseño rápidas y escalables, facilitando la adaptación de propiedades magnéticas a requisitos específicos de clientes y mercados.

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