Bogotá - Ingeniería - Maestría en Ingeniería - Materiales y Procesos · 2026
Inteligencia artificial en un entorno de gemelo digital para predecir la microestructura del acero ER70S-6 en WAAM a partir de simulación térmica y visión artificial
Esta tesis desarrolla un marco predictivo basado en historia térmica para estimar la evolución microestructural espacial del acero ER70S-6 depositado mediante manufactura aditiva por arco y alambre (WAAM). Se fabricaron paredes delgadas incrementales de uno a nueve cordones a velocidades de avance de 250 y 350 mm/min utilizando una plataforma WAAM basada en CNC y controlada mediante G-code posprocesado. Las probetas fueron caracterizadas mediante microscopía óptica continua, segmentación digital de granos y clasificación supervisada de ferrita alotriomórfica, acicular y equiaxial. El clasificador Random Forest alcanzó una exactitud de 0.9959 y un macro F1-score de 0.9860, permitiendo construir mapas microestructurales resueltos espacialmente. Estos mapas mostraron que la ferrita equiaxial aparece desde tres cordones a 250 mm/min y desde cinco cordones a 350 mm/min. Se desarrolló una simulación térmica transitoria guiada por la trayectoria real, incorporando activación progresiva de vóxeles, fuente térmica gaussiana móvil y condiciones de enfriamiento consistentes con el montaje experimental. Su evaluación mediante termografía infrarroja mostró errores relativos generalmente inferiores al 10% durante los intervalos válidos de enfriamiento de los ciclos posteriores al depósito inicial. A partir de las historias térmicas se extrajeron trece descriptores termo-metalúrgicos, alineados con las mediciones microestructurales locales. El modelo Gradient Boosting seleccionado reprodujo adecuadamente las respuestas del conjunto de entrenamiento y, sin reentrenamiento, identificó las principales distribuciones morfológicas en una geometría triangular independiente fabricada a 300 mm/min. Los resultados establecen una base experimental y computacional para el diseño de procesos WAAM orientado al control microestructural. (Texto tomado de la fuente)
Texto completo 148 páginas con texto de 149
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Contenido
- Objectivesp. 20
- General Objective:p. 20
- Specific objectives:p. 20
- Experimental WAAM Setup and Microstructural Dataset Generationp. 21
- Introductionp. 16
- Development of the CNC-Based WAAM Experimental Platformp. 23
- Experimental Configuration for ER70S-6 Thin-Wall Depositionp. 26
- Metallographic Preparation and Continuous Optical Micrograph Acquisitionp. 33
- Digital Image Processing and Quantitative Feature Extractionp. 38
- 1.6.1 Reconstruction of Continuous Microstructural Tilesp. 39
- 1.6.2 Image Preprocessing and Contrast Enhancementp. 41
- 1.6.3 Grain Segmentation Procedurep. 43
- Size-Based Analysisp. 44
- 1.6.5 Quantitative Morphological and Contextual Feature Extractionp. 47
- Classificationp. 53
- 1.7.1 Supervised Labeling of Segmented Grainsp. 53
- 1.7.2 Construction of the Labeled Microstructural Datasetp. 55
- 1.7.3 Internal Training and Evaluation Strategyp. 56
- 1.7.4 Comparison of Supervised Classification Modelsp. 57
- 1.7.5 Phase-Specific Performancep. 58
- Spatially Resolved Ferritic-Morphology Mapping of the WAAM Depositsp. 60
- Conclusionsp. 66
- Toolpath-Driven Thermal Simulation of ER70S-6 WAAM Depositsp. 68
- Introductionp. 16
- G-Code-Driven Process Reconstruction and Progressive Voxel Activationp. 70
- Thermal Model Formulation and Numerical Implementationp. 73
- 2.3.1 Governing Thermal Equationp. 73
- 2.3.2 Moving Volumetric Gaussian Heat Sourcep. 74
- 2.3.3 Thermal Boundary Conditionsp. 75
- 2.3.4 Explicit Finite-Difference Solution over the Evolving Voxel Domainp. 77
- 2.3.5 Spatial and Temporal Resolutionp. 79
- Model Inputs and Parameter Definitionp. 81
- 2.4.1 Geometry and Process Inputs from the Experimental Depositsp. 82
- 2.4.2 Effective Thermophysical Propertiesp. 82
- 2.4.3 Heat-Source Parameters and Electrical Inputsp. 83
- 2.4.4 Convective and Radiative Boundary Parametersp. 84
- 2.4.5 Numerical Parameters and Simulated Experimental Matrixp. 88
- Thermal-Model Assessment and Thermal–Microstructural Interpretationp. 90
- 2.5.1 Qualitative Comparison of Transient Thermal Fieldsp. 91
- 2.5.2 Quantitative Comparison of Surface-Temperature Evolutionp. 93
- 2.5.3 Local Thermal Histories along the Build Directionp. 95
- Conclusionsp. 66
- WAAM Depositsp. 60
- Introductionp. 16
- Extraction and Spatial Alignment of Thermo-Metallurgical Descriptorsp. 103
- 3.2.1 Simulated Thermal Histories along the Central Analysis Linep. 103
- 3.2.3 Definition of the Thermo-Metallurgical Input Featuresp. 108
- Assembly of the Thermal–Microstructural Predictive Datasetp. 114
- Regression-Based Microstructural Prediction Frameworkp. 115
- 3.4.1 Candidate Regression Models and Training-Fit Procedurep. 115
- 3.4.2 Overall Training-Fit Comparison of Candidate Modelsp. 118
- 3.4.3 Training-Fit Assessment for Allotriomorphic Ferrite Targetsp. 119
- 3.4.4 Training-Fit Assessment for Acicular Ferrite Targetsp. 122
- 3.4.5 Training-Fit Assessment for Equiaxed Ferrite Targetsp. 125
- 3.4.6 Selection of the Gradient Boosting Regression Modelp. 128
- Independent External Validation on a Triangular Thin-Wall Geometryp. 129
- 3.5.2 Experimental Microstructural Response of the Validation Geometryp. 131
- 3.5.3 Predicted Morphology Distributions Using the Gradient Boosting Modelp. 132
- 3.5.4 Quantitative External-Validation Performancep. 134
- 3.5.5 Implications of the External Validation for the Predictive Frameworkp. 137
- Conclusions and recommendationsp. 139
- Conclusionsp. 66
- Recommendationsp. 142