Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales

TRABAJO DE FINAL DE GRADO Grado en Ingeniería Mecánica GEMELO DIGITAL DE UN MONTAJE DEL LABORATORIO DE RESISTENCIA DE MATERIALES Memoria Autor: Arnau Burgos Pérez Director: Daniel di Capua Departamento: Resistencia de Materiales y Estructuras a la Ingeniería Convocatoria: Junio 2023 Gemelo digital de un montaje del laboratorio de Resistencia de Materiales i Resumen La industria 4.0 es una revolución industrial tecnológica que está transformando la forma de operar y trabajar en todo el mundo. La conectividad digital y la inteligencia artificial juegan un papel fundamental, dados de la mano con el concepto de los gemelos digitales. Un gemelo digital es una representación virtual de una realidad física que ha presentado una mejora en auge en la creación de actividades en una gran cantidad de ámbitos de la ingeniería. Mediante los gemelos digitales, se crean modelos matemáticos, digitales y analíticos que permiten conocer el estado en tiempo real de un modelo físico existente o en desarrollo, permitiendo a las organizaciones adaptarse rápidamente a los cambios y maximizar su rendimiento. El objetivo principal de este trabajo es el modelaje y estudio estructural de un montaje del laboratorio de Resistencia de Materiales, basado en la aplicación de los gemelos digitales. De una forma breve, el trabajo consistirá en la realización de un gemelo digital para dos montajes de pórtico. Por un lado, se realizará un gemelo digital para un montaje de un pórtico biempotrado y, por otro lado, para el montaje de un pórtico tipo ménsula. Con esto, se propondrá, de cada uno, su modelado y la creación de su respectivo gemelo digital en una plataforma IoT (Internet of Things), así como el estudio estructural y de comportamiento ante diversas situaciones físicas, con el soporte de varios programas de ingeniería asistida por ordenador. Memoria ii Resum La indústria 4.0 és una revolució industrial tecnològica que està transformant la forma d'operar i treballar arreu del món. La connectivitat digital i la intel·ligència artificial juguen un paper fonamental, donats de la mà amb el concepte dels bessons digitals. Un bessó digital és una representació virtual d'una realitat física que ha presentat una millora en auge en la creació d'activitats en una gran quantitat d'àmbits de l'enginyeria. Mitjançant els bessons digitals, es creen models matemàtics, digitals i analítics que permeten conèixer l'estat en temps real d'un model físic existent o en desenvolupament, permetent a les organitzacions adaptar-se ràpidament als canvis i maximitzar el seu rendiment. L'objectiu principal d'aquest treball és el modelatge i estudi estructural d'un muntatge del laboratori de Resistència de Materials, basat en l'aplicació dels bessons digitals. D'una forma breu, el treball consistirà en la realització d'un bessó digital per a dos muntatges de pòrtic. D'una banda, es realitzarà un bessó digital per a un muntatge d'un pòrtic biencastat i, d'altra banda, per al muntatge d'un pòrtic tipus mènsula. Amb això, es proposarà, de cadascun, el seu modelatge i la creació del seu respectiu bessó digital en una plataforma IoT (Internet of Things), així com l'estudi estructural i de comportament davant diverses situacions físiques, amb el suport de diversos programes d'enginyeria assistida per ordinador. Gemelo digital de un montaje del laboratorio de Resistencia de Materiales iii Abstract Industry 4.0 is a technological industrial revolution that is transforming the way of operating and working worldwide. Digital connectivity and artificial intelligence play a fundamental role, hand in hand with the concept of digital twins. A digital twin is a virtual representation of a physical reality that has shown a significant improvement in creating activities in various engineering fields. Through digital twins, mathematical, digital, and analytical models are created, allowing real-time knowledge of the state of an existing or developing physical model, enabling organizations to quickly adapt to changes and maximize performance. The main objective of this work is the modeling and structural study of an assembly in the Materials Resistance laboratory, based on the application of digital twins. In brief, the work will consist of creating a digital twin for two portal assembly setups. On one hand, a digital twin will be created for a bi-fixed portal assembly, and on the other hand, for a cantilever portal assembly. This will involve modeling and creating their respective digital twins on an Internet of Things (IoT) platform, as well as the structural and behavioral studies under various physical situations, with the support of several computer-aided engineering programs. Memoria iv Agradecimientos Quiero aprovechar para expresar mi gratitud a todas las personas que han contribuido de manera significativa en la realización de este Trabajo de Fin de Grado. Este trabajo es el resultado de varios meses de trabajo y aprendizaje y, su orientación y ayuda, han sido las piezas fundamentales para poder llevarlo a cabo y hacerlo de la mejor forma posible. En primer lugar, deseo expresar mi agradecimiento a mi director, Daniel di Capua, por su dedicación y asesoramiento experto a lo largo de todo este tiempo. Sus conocimientos, consejos y la instantánea ayuda en cualquier momento han sido cruciales para mí. Gracias por otorgarme el privilegio de poder compartir mi último contacto con el grado contigo. También quiero mostrar mi reconocimiento a mi familia y amigos por su apoyo incondicional. Gracias por creer en mí y en mis ideas y motivarme día a día para seguir adelante. Su amor y dedicación me han impulsado a sacar mi mejor versión y saber controlar mis emociones. Gracias por brindarme todas las herramientas posibles para poder concentrarme en este proyecto. Finalmente, me gustaría agradecer al equipo de CIMNE y todas las personas que han participado de alguna manera en la realización de este proyecto. Su cooperación y asistencia han sido fundamentales para acceder a muchos recursos que han enriquecido considerablemente la calidad del trabajo realizado. ¡Muchas gracias a todos! Gemelo digital de un montaje del laboratorio de Resistencia de Materiales v Memoria vi Índice RESUMEN _________________________________________________________ I RESUM ___________________________________________________________ II ABSTRACT _______________________________________________________ III AGRADECIMIENTOS ________________________________________________ IV 1. PREFACIO ____________________________________________________ 1 1.1. Origen del trabajo................................................................................................ 1 1.2. Motivación ........................................................................................................... 1 1.3. Requerimientos previos ...................................................................................... 2 2. INTRODUCCIÓN _______________________________________________ 3 2.1. Objetivos del trabajo ........................................................................................... 3 2.2. Alcance del trabajo .............................................................................................. 3 2.3. Estructura de la memoria .................................................................................... 4 3. MARCO TEÓRICO ______________________________________________ 5 3.1. La Industria 4.0 .................................................................................................... 5 3.1.1. La Cuarta revolución industrial .......................................................................... 5 3.1.2. Los pilares tecnológicos de la industria 4.0 ....................................................... 6 3.1.3. Perspectivas y predicción industrial ................................................................ 10 3.1.4. Desafíos y desing thinking ............................................................................... 11 3.2. Gemelos digitales .............................................................................................. 11 3.2.1. Implementación y uso de los gemelos digitales ............................................. 12 3.2.2. Tipos de gemelos digitales .............................................................................. 14 3.2.3. Aplicaciones y desafíos de los gemelos digitales ............................................ 14 3.3. Plataformas IoT – Plataforma OSI4IOT ............................................................. 15 3.3.1. Componentes de la plataforma ...................................................................... 17 3.3.2. Protocolo MQTT .............................................................................................. 20 3.3.3. Crear un gemelo digital en OSI4IOT ................................................................ 22 4. METODOLOGÍA _______________________________________________ 24 4.1. Creación de los modelos digitales ..................................................................... 24 4.1.1. Modelado de los pórticos en Solidworks y Blender ........................................ 25 4.1.2. Creación de los modelos estructurales en Ramseries .................................... 32 4.1.3. Importación del modelo estructural a Blender ............................................... 41 4.1.4. Asignación de propiedades a los elementos de los modelos ......................... 42 Gemelo digital de un montaje del laboratorio de Resistencia de Materiales vii 4.2. Creación de los gemelos digitales en la plataforma ......................................... 49 4.3. Creación de los modelos en Node-Red ............................................................. 52 5. RESULTADOS _________________________________________________ 58 5.1. Discusión de resultados para el pórtico biempotrado ..................................... 58 5.2. Discusión de resultados para la ménsula .......................................................... 64 6. ANÁLISIS DEL IMPACTO AMBIENTAL ______________________________ 66 7. CONCLUSIONES _______________________________________________ 67 8. PRESUPUESTO Y/O ANÁLISIS ECONÓMICO _________________________ 68 9. BIBLIOGRAFÍA ________________________________________________ 69 Pág. 6 Memoria 6 marcada por la aparición de nuevos conceptos tecnológicos como la inteligencia artificial, la analítica, las tecnologías cognitivas, la robótica y la nanotecnología. Y este nuevo escenario, aplicado a la industria, ha abierto un escenario de infinitas oportunidades basado en el aprovechamiento de la informática. Es decir, la cuarta revolución industrial representa una evolución natural de los sistemas industriales anteriores, desde la mecanización del trabajo en el siglo XVIII hasta la automatización de la producción en la actualidad. En los últimos años, la aplicación de sistemas de automatización e información, han mejorado significativamente la productividad en las fábricas. Y, aunque existan aún brechas en su implantación, cosas cuotidianas en la industria, como son la toma de decisiones o las relaciones con los clientes, basadas en la información continuamente actualizada, permiten una reacción más rápida a los cambios del mercado [4]. Figura 3.1. Evolución hacia la Cuarta Revolución Industrial (Fuente: [1]) 3.1.2. Los pilares tecnológicos de la industria 4.0 La cuarta revolución industrial es la fase de la digitalización del sector manufacturero y viene acompañada de varios pilares tecnológicos sobre los que se sostiene. Los principales pilares tecnológicos de la industria 4.0 son [1] [5]: • Internet de las cosas (IoT) El Internet de las cosas o Internet of Things (IoT) se refiere a la red multidireccional entre personas y productos que están compuestos con sensores, software y conectividad. Dotados con la capacidad de recopilar e intercambiar datos, con el objetivo de mejorar el rendimiento, reducir costos y brindar una mejor experiencia de uso. Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 7 El concepto de IoT existe desde hace años, pero los avances tecnológicos de la actual revolución digital, han permitido que sea más fácil desarrollar sistemas de IoT. El Internet de las cosas es una tecnología clave para avanzar hacia una industria basada en el desarrollo y la utilización de productos inteligentes. • Sistemas de integración Los sistemas de integración en la Industria 4.0 permiten la perfecta combinación entre diferentes sistemas y dispositivos, integrando las tecnologías operacionales con las nuevas TIC (Tecnologías de la información y la comunicación). Conectan los dispositivos que configuran un sistema de trabajo, para recopilar y compartir información en tiempo real entre ellos. De esta forma, consiguen aumentar el rendimiento y reducir los fallos, permitiendo a los usuarios adaptarse a todo tipo de situaciones futuras. • Big data y análisis de datos El Big data se refiere a grandes conjuntos de datos que son difíciles de procesar y analizar utilizando métodos convencionales de procesamiento de datos. Estos conjuntos de datos son liberados por máquinas, sensores y todo tipo de equipos y pueden provenir de una amplia variedad de fuentes, como redes sociales, investigaciones, proveedores, etc. El análisis de Big data conlleva el uso de algoritmos y tecnologías avanzadas para extraer información de los datos. Esto es fundamental para la toma de decisiones en tiempo real, permitiendo alcanzar mejores estándares de calidad y facilitando el acceso a nuevos mercados. Es una de las tecnologías de la Industria 4.0 más demandada a nivel empresarial por su limpieza y preparación de datos, obteniendo resultados exigentes y confiables. El análisis de Big data ofrece una gran cantidad de oportunidades para mejorar las planificaciones y obtener nuevos conocimientos. • Inteligencia Artificial La inteligencia artificial (IA) tiene como objetivo, basándose en algoritmos complejos, crear máquinas inteligentes que puedan realizar tareas a una velocidad inusual, logrando aprendizaje automático. Según el tipo de complejidad en el sistema, existen desde sistemas de IA basados en patrones hasta algoritmos más complejos de aprendizaje automático. Todos ellos se Pág. 8 Memoria 8 clasifican según el nivel de calidad de sus algoritmos. Los más simples siguen un conjunto de pautas predefinidas para la toma de decisiones, mientras que los algoritmos más complejos pueden aprender y mejorar su rendimiento con el tiempo, mediante el análisis de grandes cantidades de datos, permitiendo que los dispositivos sean capaces de nutrirse de conocimientos y puedan adquirir capacidades cognitivas. La inteligencia artificial tiene una gran cantidad de aplicaciones en diversas industrias, para automatizar procesos, mejorar la seguridad y ofrecer mejores experiencias. • Ciberseguridad La ciberseguridad es la tecnología utilizada para proteger las redes y los recursos informáticos de accesos no autorizados y permitir el correcto funcionamiento de los componentes interconectados de un sistema. El creciente desarrollo hacia una industria inteligente y la integración de nuevos actores en la cadena de valor a través de Internet, ha creado la necesidad de desarrollar mecanismos de ciberseguridad para protegerse frente a estas amenazas. Para garantizar una mayor seguridad, se pueden poner en práctica diversas medidas como softwares antivirus o sistemas de detección de intrusos, que permitan detectar y neutralizar amenazas sobre los sistemas y los dispositivos de información de las entidades. • Realidad aumentada La realidad aumentada es una tecnología que coordina el mundo virtual con el mundo real para crear experiencias interactivas para el usuario. Esta tecnología utiliza la simulación, el modelado y la virtualización para permitir nuevas formas de diseñar productos y organizar procesos. A través de dispositivos digitales, la realidad aumentada puede superponer información digital sobre el mundo real. Aunque todavía se encuentra en un estado inicial de desarrollo, estos sistemas tienen una gran variedad de aplicaciones y se espera que en los últimos años se incremente su uso, para proporcionar a los trabajadores información en tiempo real y aumentar la optimización de procesos. Esta tecnología permitirá llevar un mundo digital al entorno real, generando nuevas formas de interacción y exploración del mundo actual. Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 9 • Máquinas y sistemas autónomos Los robots son máquinas inteligentes que automatizan tareas que siempre han estado implicadas únicamente a los humanos. En la actualidad, los robots están teniendo un gran impacto en una gran variedad de sectores alrededor del mundo. El objetivo es avanzar en la automatización de los procesos productivos, la comunicación digital y el control. Se busca ir a un sistema productivo donde todos sus componentes puedan trabajar interrelacionados, realizando las tareas en un tiempo menor y con mayor efectividad. Para el futuro, se espera que los robots puedan interactuar unos con otros y, juntamente con los seres humanos, puedan trabajar con seguridad aprendiendo de ellos, para poder llegar a un nivel de fabricación mucho más eficiente que el actual. • Manufactura aditiva La manufactura aditiva o impresión 3D, es una técnica de fabricación que se basa en la adición de material por superposición de capas para crear productos tridimensionales. La manufactura aditiva ha sido implementada en varias industrias, debido a su capacidad de producir piezas de manera rápida y precisa, con un mínimo desperdicio de materiales. Además de su eficacia y sostenibilidad, también ofrece ventajas para la reproducción de piezas y objetos que presentan dificultades de fabricación o que suponen enormes pérdidas de productividad. • Computación en la nube La computación en la nube posibilita el almacenamiento y uso de recursos informáticos y bases de datos a través de Internet. Es una tecnología que ofrece la posibilidad de acceso a todo tipo de recursos digitales compartidos, sin tener servidores locales que administren los datos. La computación en la nube se divide en tres modelos de servicios principales: infraestructura como servicio, que proporciona el acceso a recursos informáticos virtualizados a través de Internet; plataforma como servicio, que ofrece una plataforma para que los desarrolladores construyan sus propias aplicaciones; y software como servicio, que permite a los usuarios acceder y utilizar aplicaciones de softwares poco accesibles. Pág. 10 Memoria 10 • Simulación de entornos virtuales La simulación de entornos virtuales se basa en la presentación digital de cualquier sistema real o imaginario. Es una tecnología utilizada para simular y evaluar el funcionamiento de un conjunto de elementos, procesos y personas en tiempo real, lo que permite prevenir fallos, reducir tiempos y evaluar las soluciones obtenidas. Además, la simulación de entornos virtuales presenta múltiples ventajas, como la capacidad de realizar simulaciones sin riesgos, probar diferentes configuraciones y utilizarse para la toma de decisiones. Así pues, la colaboración entre lo virtual y lo real, permite mejorar la eficiencia y lograr la perfección en las configuraciones que se buscan. 3.1.3. Perspectivas y predicción industrial La implementación de la industria 4.0 busca una transformación tecnológica basada en una producción industrial, donde se pretende redefinir la forma en que se desarrollan los procesos, organizando sus actividades a partir de una constante comunicación entre varios sistemas ciberfísicos, el Internet de las cosas y la computación en la nube. Con esto, se busca que estos sistemas sean capaces de tomar decisiones descentralizadas, creando réplicas digitales del mundo real, logrando una digitalización del mercado y una producción flexible orientada a las necesidades de los clientes [4]. En la visión de la industria 4.0, los sistemas de la planta de producción serán capaces de transmitir de forma automática datos entre ellos, presentando una evolución a los actuales sistemas TIC. A partir de ahora, los productos se volverán inteligentes, capaces de gestionar y entregar enormes cantidades de datos. No obstante, a pesar de esta abundancia masiva de datos, será fundamental contar con sensores de tecnología avanzada, capaces de conectarse a la red y con mayor capacidad para procesar información. Además, se requerirán soluciones más inteligentes para la gestión y organización de dichos recursos, junto con plataformas y protocolos de comunicación que garanticen la fluidez y seguridad de la información. Durante los próximos años se presenciará el desarrollo de una Internet industrial que permitirá obtener modelos de predicción muy ajustados, capaces de anticipar situaciones del mundo real. Todo esto gracias a todo el flujo de programas y algoritmos que se encuentran conectados a Internet [5]. Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 11 3.1.4. Desafíos y desing thinking La digitalización en auge de los sistemas productivos ha generado cambios en toda la cadena de valor, desde la adquisición de materias primas hasta su utilización y evaluación final. Aunque las perspectivas y conceptos mencionados son muy prometedores para el futuro desarrollo tecnológico, aún quedan muchas preguntas por responder antes de que esta revolución digital se convierta en una realidad. Los desafíos actuales en la industria 4.0 incluyen la seguridad y protección digital, que abarca la protección de los sistemas e información frente a ciberataques y la garantía de privacidad; la estandarización de las interfaces de comunicación, lo cual implica trabajar con organismos de estandarización para asegurar la compatibilidad de la tecnología; la integración y compatibilidad de sistemas, que puede ser tarea compleja y costosa; y la disponibilidad de capacidad cognitiva, que se refiere a la necesidad de adquirir un mínimo entendimiento de las tecnologías digitales y la inversión en la formación de los usuarios para garantizar que poseen las habilidades necesarias. Hay muchos que consideran que la adopción de la Industria 4.0 mejorará la competitividad, pero todavía existen preocupaciones e inquietudes sobre cómo implementar proyectos en este ámbito. Aunque ya se están desarrollando soluciones tecnológicas para superar los obstáculos actuales y colaborar en la realización de la Industria 4.0, todavía se exigen investigaciones y conocimiento para desarrollar los sistemas productivos del futuro [2] [6]. 3.2. Gemelos digitales Los gemelos digitales son una tecnología de gran importancia en una gran variedad de sectores de la industria actual. Un gemelo digital consiste en la creación de un modelo matemático, digital y analítico que permite conocer, en tiempo real, el estado de un objeto físico, proceso o sistema. Mediante actualizaciones constantes, reflejan el estado del objeto físico que representan, lo cual resulta muy útil para la gestión del ciclo de vida y el análisis predictivo en muchos sectores industriales [7]. El concepto fue introducido por la NASA, con el programa Apolo, que buscaba digitalizar los modelos de estudio y crear una representación virtual de un objeto físico con las mismas características que la entidad real. Esto permitió la creación de un espacio virtual que se asociaba con el espacio real, posibilitando visualizar la integración entre lo real y lo imaginario. Por lo tanto, el gemelo digital surgió como una forma de crear una representación virtual precisa de un objeto físico y permitir la integración entre el mundo real y el virtual. Pág. 12 Memoria 12 Con los gemelos digitales, los usuarios pueden comprender cómo funciona y se interconectan los componentes de un sistema y cómo se presentan delante de diversas situaciones. Con los gemelos digitales, es posible probar configuraciones sin riesgo y tomar decisiones que aumenten la eficiencia y el rendimiento de los sistemas. Los gemelos digitales son una tecnología prometedora que está proporcionando una comprensión práctica de los sistemas físicos en tiempo real. Esta tecnología ya está en uso en una variedad de campos y se prevé que tendrá un gran impacto en la forma en que se gestionan los sistemas y procesos en el futuro [8] [9]. 3.2.1. Implementación y uso de los gemelos digitales Para poder crear e implementar un gemelo digital de un producto o sistema se requiere un método de expresión digital, natural, preciso y efectivo. Una de las técnicas más utilizadas es la tecnología de definición basada en modelos (MBD), la cual consiste en integrar todas las definiciones y especificaciones del producto al que queremos referirnos, lo que la convierte en una de las herramientas clave para iniciar el proceso de generar el gemelo digital. Para definir las especificaciones completas del modelo se deben proporcionar dos tipos de datos: información geométrica que aporte ideas sobre el diseño del modelo e información no geométrica que respalde el software de diseño 3D y almacene los datos numéricos. Mediante esta técnica, los datos de definición impulsarán todos los aspectos de fabricación, modelando el gemelo digital por completo. Posteriormente, después de definir el modelaje del producto, se procede a realizar los estudios que se consideren oportunos. Para garantizar la precisión de los resultados de las simulaciones, es importante asegurar al menos estos puntos: • Alta precisión e hiperrealismo del modelo virtual del producto: el modelado del producto debe prestar atención a las propiedades físicas (rigidez, plasticidad, flexibilidad, …) y geométricas (forma, tamaño, tolerancia, …). Esto se logra con el uso de la inteligencia artificial, la cual ayuda a crear un producto que se acerque al máximo a las funciones y características de los productos físicos reales. • Precisión e instantaneidad de la simulación: se puede utilizar una plataforma de simulación avanzada y un software de simulación (Ramseries, Ansys, etc.) para lograr resultados precisos de manera rápida. Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 13 • Modelo de peso ligero: crear un modelo de peso ligero es la clave para lograr un gemelo digital. Con esto, se consigue reducir el tamaño de almacenamiento del modelo, tanto para la información del propio diseño como para la simulación del proceso. Además, permite realizar simulaciones instantáneas, reduciendo también el tiempo, el costo y la velocidad de transferencia de información entre sistemas. Durante las fases de fabricación y producción, el gemelo digital evoluciona y mejora a través de la interacción constante con las entidades del producto. Mediante la utilización de listas de datos, pronósticos y análisis inteligentes, se pueden realizar predicciones y análisis de calidad de los recursos de fabricación y los cronogramas de producción. Por lo tanto, es muy importante recopilar de forma precisa datos provenientes de múltiples fuentes en tiempo real, extraer información efectiva y transmitirla en un entorno físico complejo y dinámico para lograr un buen gemelo digital. En los últimos años, el rápido desarrollo de tecnologías como el Internet industrial y las redes de sensores ha brindado soluciones rápidas y eficaces que se reflejan en el uso de los gemelos digitales. Este marco de soluciones incluye, de entre otras: • Recopilación de datos dinámicos en tiempo real: se pueden dividir en datos del personal de producción, datos de instrumentos y equipos, datos de herramientas, datos de logística de producción, datos de progreso de producción y datos de calidad de producción. • La evolución del gemelo digital en el espacio virtual: mediante el uso de un servicio de datos unificado, se impulsan los modelos tridimensionales virtual y real, lo que permite generar y actualizar de manera constante las instancias del gemelo digital. • Monitoreo de estado y control de retroalimentación de optimización de procesos: incluye el monitoreo en tiempo real de la calidad del producto, de las líneas de producción, de los recursos de fabricación y análisis y optimización de calidad. Por último, durante la fase de servicio del producto, es crucial controlar y monitorear en tiempo real su estado, incluyendo su ubicación física y entorno externo. Los datos en tiempo real, junto con los datos registrados de uso y mantenimiento, se utilizan para predecir y analizar la salud, vida útil, función y rendimiento del producto. En el ámbito físico, se utilizan tecnologías como el Internet de las cosas, sensores y conectividad digital para recopilar datos medidos relacionados con el producto físico que se asignan al gemelo digital del producto en cuestión. En el mundo virtual, se utiliza la tecnología de visualización de modelos para realizar un seguimiento en tiempo real del proceso de uso del producto físico. Al combinar datos históricos y de mantenimiento, se optimiza el modelo de producto, lo que hace que la simulación sea más realista [8] [10]. Pág. 14 Memoria 14 3.2.2. Tipos de gemelos digitales Dependiendo del producto de estudio, existen varios tipos de gemelos digitales. Aunque donde divergen más los gemelos es en el área de aplicación, muchas veces la coexistencia de varios tipos de gemelos digitales dentro de un sistema o proceso es común. Algunos de los tipos de gemelos digitales más comunes son [11] [12]: • Gemelos digitales de producto o componente: Son la unidad fundamental de construcción de un gemelo digital. Las partes gemelas son similares y permiten a los usuarios simular varios escenarios para poder mejorar la producción, la eficiencia y el ciclo de vida del producto. • Gemelos digitales de proceso: Los gemelos de procesos pueden ayudar a determinar los esquemas de tiempo precisos que afectan a la efectividad general del producto. Todos los sistemas trabajan de forma conjunta para poder llegar a operar con la máxima eficiencia. • Gemelos digitales de sistemas: Se emplean para poder ver cómo los diferentes activos de un sistema se combinan para dimensionar un conjunto funcional. Los gemelos de sistemas ayudan a producir modelos digitales de sistemas complejos como ciudades o conjuntos de activos. De esta forma, ayudan a analizar las problemáticas y mejorar el rendimiento del sistema de estudio. • Gemelos digitales de gemelos o de activos: Se emplean para representar digitalmente un gemelo digital ya existente o bien de un conjunto de elementos que se quieren digitalizar. Permiten contemplar varias posibilidades y hacer ajustes sin afectar a las características del gemelo digital original o el producto real a digitalizar. 3.2.3. Aplicaciones y desafíos de los gemelos digitales Los gemelos digitales tienen una gran cantidad de aplicaciones en muchas de las áreas de la industria y suelen utilizarse en varias áreas [13]: • Rastreo de anomalías: El modelo digital buscará anomalías en el comportamiento operativo para evitar fallos o catástrofes. • Control predictivo: El modelo digital podrá determinar la vida útil restante e informar de realizar tareas de mantenimiento. Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 15 • Optimización de operaciones: El modelo digital estará dotado de capacidad para poder optimizar y controlar los procesos del sistema durante su funcionamiento y así evitar fallos y mejorar el rendimiento del sistema. • Aislamiento de fallos: El modelo virtual podrá tomar decisiones exactas sobre planes de riesgo y actuación ante la presencia de catástrofes técnicas. Los desafíos que pueden surgir dependen de la escala y la complejidad de la aplicación. Se encuentran principalmente cinco desafíos en la implementación de la tecnología [14]: • Cuestiones relacionadas con los datos: La confianza, la ciberseguridad, la convergencia y el análisis a gran escala son desafíos importantes. En particular, enriquecer los modelos con un flujo de información bidireccional y en tiempo real presenta grandes limitaciones en las implementaciones de gemelos digitales complejas. • Falta de estándares, marcos y regulaciones para implementaciones de gemelos digitales: Las implementaciones de gemelos digitales están limitadas debido a la falta de estándares. • Altos costos de implementación: Debido a los elevados costos de las implementaciones de gemelos digitales, su accesibilidad está limitada por la disponibilidad de recursos. • El uso de inteligencia artificial y big data: La cantidad masiva de datos generados y analizados en los sistemas de gemelos digitales hace que la inteligencia artificial, los algoritmos de big data y el Internet de las cosas (IoT) sean aliados poderosos que pueden brindar un gran apoyo en las implementaciones. El problema surge de la poca disposición de patrones estandarizados que se encargan de la regulación de los conocimientos y las técnicas relacionadas. • Obstáculos relacionados con la red de comunicación: Se requiere construir interfaces de comunicación más rápidas y eficientes, que permitan conectar muchos más sensores y dispositivos, así como una conectividad de alta velocidad. 3.3. Plataformas IoT – Plataforma OSI4IOT Las plataformas IoT (Internet of Things) son un conjunto de recursos y servicios en la nube que permiten la interconexión de dispositivos y sistemas a través de Internet. Estas plataformas permiten optimizar y automatizar funciones, basándose en la recolección y el análisis de datos, Pág. 22 Memoria 22 3) QoS2 (Exactamente una vez): en estos niveles de calidad de servicio, el mensaje se envía exactamente una vez mediante el uso de 4 vías. El protocolo de enlace de 4 vías funciona siguiendo el siguiente esquema: 1. El emisor entrega el mensaje. 2. El receptor recibe el mensaje y envía de vuelta un paquete de recepción 3. El emisor recibe el paquete de recepción y envía otro paquete de publicación al receptor. 4. El receptor recibe el paquete de publicación y reenvía un paquete de publicación completada al emisor La selección del nivel de QoS depende del sistema y de las características de funcionamiento que se quieren aportar al sistema [23]. 3.3.3. Crear un gemelo digital en OSI4IOT Mediante la interfaz de usuario, se puede acceder a la plataforma para poder realizar varias funciones. De entre ellas, se puede: registrar usuarios, crear organizaciones, registrar sensores, crear grupos privados, localizar alertas, crear dispositivos y desarrollar modelos de gemelos digitales. De todos ellos, aunque incluya varias de las acciones que podemos realizar, el caso que ocupa se centra en la creación de modelos de gemelos digitales. Para crear un gemelo digital en la plataforma, una vez accedemos a ella, se debe entrar en el espacio de asistente de plataforma y seleccionar la opción de crear un nuevo gemelo digital. Para crearlo, se necesitan exclusivamente tres cosas. Por un lado, se debe incluir un archivo con formato gltf, obtenido de Blender, que haga referencia al modelo físico y estructural que se quiere crear. Este archivo contendrá el modelado 3D del producto que se desea introducir en la plataforma e incorporará en él el modelo estructural y el mallado realizado mediante un programa de cálculo numérico, además de una serie de propiedades personalizadas que se asignaran a los elementos de cada modelo. Por otro lado, se debe añadir un archivo de Ramseries u otro programa de cálculo estructural en formato json (el mismo que se utiliza para exportar a Blender el mallado), que contenga la información estructural y numérica de la estructura, es decir, el mallado y el análisis de elementos finitos del modelo. Por último, se deberán introducir unas breves líneas de código que describirán la simulación del gemelo digital que se quiere introducir en la plataforma. La figura 3.5 representa de forma esquemática la combinación de estos archivos, que hacen posible la creación Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 23 de un gemelo digital en la plataforma OSI4IOT. Con todo esto, automáticamente se creará el gemelo digital y pasará a formar parte de OSI4IOT. Todos estos pasos quedarán complemente detallados en el desarrollo del capítulo 4. Figura 3.5. Como crear un gemelo digital en la plataforma OSI4IOT (Fuente: Daniel di Capua) Pág. 24 Memoria 24 4. METODOLOGÍA 4.1. Creación de los modelos digitales En este apartado se explica la metodología utilizada para la creación de los modelos 3D físicos y digitales de los dos sistemas, el pórtico biempotrado y la ménsula. Antes de todo, es necesario explicar de forma global lo que se ha realizado para la creación de cada uno de los archivos que han ocupado la creación de los modelos de cada pórtico y las herramientas utilizadas para hacerlo posible. Para los dos modelos creados se ha seguido, de forma global, la misma estructura de trabajo y es la siguiente: 1) Creación del modelo 3D en Solidworks y Blender. 2) Cálculo del modelo estructural en Ramseries. 3) Importación del mallado estructural a Blender (para el caso del pórtico biempotrado). 4) Asignación de propiedades personalizadas a los elementos del modelo en Blender. 5) Creación del gemelo digital en la plataforma. 6) Desarrollo de los archivos de Node-RED para el modelo. Para la creación de todos los archivos que ocupan, en este trabajo se han utilizado: • Solidworks. SolidWorks es un software de diseño asistido por computadora (CAD) que permite crear modelos 3D de productos y sistemas complejos. Es un programa muy popular y cuenta con una gran variedad de herramientas de diseño interesantes. En este trabajo, se utilizará esta herramienta para crear los modelos 3D de los dos pórticos y las bases que los ocupan. • Blender. Blender es un software de creación de diseño visual y animación muy utilizado en muchos campos de la industria gráfica. Es un programa de código abierto muy potente que permite crear una amplia variedad de proyectos y efectos visuales de alta calidad. En este caso, es de mucho interés porque es una herramienta que permite importar modelos estructurales, como ahora el mallado del modelo que se quiere digitalizar, y exportar los modelos en forma de archivo gltf, el cual es necesario para crear el gemelo digital en la plataforma. Será, por lo tanto, el programa que se implementará para mejorar la visualización de los modelos y su exportación a la plataforma. Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 25 • Tdyn - Ramseries. RamSeries es un software de simulación estructural desarrollado para el análisis de estructuras. Es realmente interesante porque ofrece una amplia variedad de herramientas y funciones que permiten crear modelos de estructuras complejas de manera eficiente y precisa. Será, por lo tanto, el programa que se utilizará para el cálculo numéricoestructural de los modelos y la exportación de sus archivos a la plataforma. 4.1.1. Modelado de los pórticos en Solidworks y Blender Para la creación de los modelos 3D de los pórticos se han creado primeramente los modelos en Solidworks y después se han exportado a Blender. En este apartado se explica todo el modelado de los dos modelos, el pórtico biempotrado y la ménsula, realizado en Solidworks, y su exportación a Blender. La idea principal es el modelado de dos modelos de pórtico. Por un lado, se modelará el pórtico biempotrado y, por otro lado, se modelará la ménsula. Como se ha mencionado en el capítulo 2.2, al tratarse de un trabajo utilizado para unas presentaciones europeas, se decidió que, aparte de crear el modelo digital, se podían crear también los modelos físicos reales de los pórticos. Con esto, se realizarán por separado dos tareas de modelado. Por una parte, se modelará cada pórtico por separado con su correspondiente base de apoyo para su utilización como modelo virtual y, por otro lado, se modelarán los dos pórticos y sus correspondientes bases con determinadas particiones en su conjunto, considerando las medidas que permite imprimir la impresora de la universidad, para la obtención de los modelos físicos reales. En general, se decidió que los pórticos tenían que respetar una medida aproximada de unos 35 cm de ancho y unos 20 cm de alto, con unos 4 cm de espesor, e irían atornillados a una base independiente para cada uno, de unas dimensiones un poco mayores a las de los pórticos. Además, para los apoyos del pórtico, se consideró que la mejor forma de diseñarlo era pensando en un apoyo en forma de “T” invertida, con cuatro tornillos en cada apoyo. Se verá ahora como se modelaron cada uno de los modelos por separado. Para el pórtico biempotrado, se hizo la comparativa de resistencia para dos espesores diferentes de las barras, para un espesor de 5 mm y para un espesor de 8 mm, para ver cuál de los dos podía funcionar mejor y aportaría mayor eficiencia en los resultados. Finalmente, se escogió el espesor de 8 mm, dado que, por su mayor grosor, aportaba mayor resistencia y permitía obtener resultados mucho más fiables. Con todo esto, se decidió que las medidas definitivas del pórtico biempotrado Pág. 26 Memoria 26 son las que se indican en el plano “PORTICO” del anexo de planos y de forma ilustrativa en la figura 4.1. Figura 4.1. Vista 3D del modelado del pórtico biempotrado (Fuente: Arnau Burgos) En cuanto a la base, se escogió realizarla de 46 x 14 x 1 cm, tal y como se indica en el plano “PORTICO_BASE” del anexo de planos y de forma ilustrativa en la figura 4.2. Figura 4.2. Vista 3D del modelado de la base del pórtico biempotrado (Fuente: Arnau Burgos) Ahora bien, para la impresión 3D, se necesitaron realizar varias particiones del pórtico, dado que la impresora que hay en el laboratorio de la universidad tiene un máximo de 21 cm x 21 cm para imprimir. De esta forma, se decidió partir el pórtico y la base que lo sostiene en 3 partes diferenciadas, para poder imprimirlas correctamente. Para partir el pórtico biempotrado se buscaron los puntos de la barra superior donde el momento flector era nulo. De esta forma, considerando que la carga que se aplica es una carga puntual en el centro de la barra superior, los puntos donde el momento flector es 0 serán los puntos con menor esfuerzos y, por lo tanto, los puntos sometidos a menos carga. Con esto, con la ayuda del software Mefi, utilizando el código que se indica en la figura 4.4., se ha calculado el diagrama de momentos flectores que se obtiene para el pórtico biempotrado. Así, suponiendo una carga puntual de 10 N Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 27 en el centro de la barra superior, donde se aplicarán las fuerzas de presión, y utilizando las medidas reales del pórtico, se ha obtenido lo siguiente: Figura 4.3. Diagrama de Momentos Flectores para el pórtico biempotrado (Fuente: Arnau Burgos) Figura 4.4. Código implementado en Mefi para el cálculo del diagrama de Momentos Flectores para el pórtico biempotrado (Fuente: Arnau Burgos) Con esto, se pueden sacar, para la barra superior, las ecuaciones de momentos flectores, para poder determinar donde se anula. Al tratarse de una estructura simétrica, se calculará solo para la mitad izquierda de la barra superior y será lo mismo para la otra parte. Se obtiene lo siguiente: 𝑀𝐹=0,233−5·𝑥 (4.1) Pág. 28 Memoria 28 Si se iguala (4.1) a 0, se obtiene la posición donde se anula el momento flector: 0,233−5·𝑥=0 (4.2) 𝑥=0,233 5=0,0466≈0,05 (4.3) Es decir, para la impresión 3D del pórtico biempotrado, el pórtico quedará dividido en tres partes diferenciadas, teniendo en cuenta que la partición se realiza dejando 5 cm a izquierda y derecha de la barra superior. Por otro lado, siguiendo un criterio únicamente basado en las medidas permitidas para la impresión, la base donde va atornillado quedará dividida en tres partes diferenciadas, la parte central de 15.4 cm y los dos extremos de 15.3 cm. Es importante mencionar que las particiones, tanto del pórtico como de la base, se han hecho siguiendo un criterio en forma de “L”, tal y como se indica en el detalle de la figura 4.5, para conseguir mayor resistencia en el encolado y evitar que los componentes se rompan al aplicar esfuerzos sobre ellos. Todo esto queda reflejado en los planos “PORTICO_P1”, “PORTICO_P2”, “PORTICO_P3”, “PORTICO_BASE_P1”, “PORTICO_BASE_P2” y “PORTICO_BASE_P3” del anexo de planos, que representan las partes del montaje de la impresión 3D del pórtico biempotrado. Figura 4.5. Detalle de encaje de las piezas de la base y del pórtico biempotrado (Fuente: Arnau Burgos) En referencia al montaje de la ménsula, siguiendo un método de modelaje semejante al del pórtico biempotrado, las medidas definitivas utilizadas son las que se indican en el plano “mensula_portico” del anexo de planos y de forma ilustrativa en la figura 4.6. La única diferencia importante a destacar es el cambio de espesor en el pórtico, el cual pasa a ser de 9 mm, por cuestiones de mejora en su impresión 3D y su montaje, que se explicarán a continuación. Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 29 Figura 4.6. Vista 3D del modelado de la ménsula (Fuente: Arnau Burgos) Por lo que se refiere a la base, se escogió realizarla de 46 x 14 x 1 cm, tal y como se indica en el plano “mensula_base” del anexo de planos y de forma ilustrativa en la figura 4.7. Figura 4.7. Vista 3D del modelado de la base de la ménsula (Fuente: Arnau Burgos) En cuanto a la impresión 3D de la ménsula, en este caso, no tiene sentido buscar los puntos donde no haya momento flector, ya que no existen. Con esto, se decidió simplificar la faena separando el pórtico en dos únicas partes que, por dimensiones, se podían imprimir correctamente y se siguió con el procedimiento de dividir la base en tres partes diferenciadas. En cuanto al método de unión de las partes, para el pórtico, al tener 9 mm de espesor, se decidió seguir un método en forma de “T”, dividiendo en tres partes el total del espesor, como se indica en el detalle de la figura 4.8. Para la base, por sus características muy semejantes a las de la del pórtico biempotrado, se continúa utilizando el sistema en “L” del otro montaje. Pág. 30 Memoria 30 Figura 4.8. Detalle de encaje de las piezas de la ménsula (Fuente: Arnau Burgos) En este caso, al tener únicamente dos partes que dividen el pórtico y teniendo en cuenta que la ménsula siempre recibirá esfuerzos sobre su punto más alejado, se decidió que este era el mejor sistema de unión de partes, dado que mediante su funcionamiento de macho/hembra, aporta una resistencia mucho más grande que con el sistema en “L” utilizado en el pórtico biempotrado. Todo esto queda reflejado en los planos “mensula_portico_P1”, “mensula_portico_P2”, “mensula_base_P1”, “mensula_base_P2” y “mensula_base_P3” del anexo de planos, que representan las partes del montaje de la impresión 3D de la ménsula. Es importante mencionar que, para los agujeros, tanto en el caso del pórtico biempotrado como en el de la ménsula, se decidió hacerlos de un tamaño que, según las indicaciones del personal del taller, permitieran encajar tornillo y arandela en ellos, dejando los pórticos completamente sujetados a sus correspondientes bases. Estos detalles quedan justificados en todos los planos mencionados anteriormente. Después de ser capaces de modelar en Solidworks todas las partes que forman cada uno de los montajes para enviarlos a imprimir, se imprimieron los modelos y, con la ayuda de los miembros del taller de la universidad, se encolaron las partes, se atornillaron los pórticos a sus respectivas bases y se lijaron y perfeccionaron sus aspectos. De esta manera, ya se tenían los modelos físicos creados. El siguiente paso fue la importación de los montajes a Blender. Para hacerlo, sin tener en cuenta las particiones hechas para la impresión, se recopilaron los ensamblajes del pórtico biempotrado y la ménsula, con sus correspondientes bases, se pasaron a un formato de archivo STL y se importaron a Blender. Una vez se tenían los dos sistemas importados a Blender, se mandaron los archivos a una persona subcontratada por el profesor y, con sus extensos conocimientos en el diseño y modelaje de componentes en Blender, se encargó de realizar varias funciones de propio diseño para que los Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 31 montajes se vieran de una forma mucho más realista y detallada. Las tareas que se realizaron fueron: • crear el sensor de presión para el pórtico biempotrado y el acelerómetro para la ménsula. • modelar los paneles digitales indicativos (uno que indicara la fuerza en Newtons que se aplicaban sobre el sensor de presión para el pórtico biempotrado y dos para la ménsula, uno que indica la frecuencia de vibración en Hertzios de la estructura y uno que indica el módulo de Young en Giga pascales relacionado). • dibujar los cables que unen los sensores con los paneles indicativos • aplicar texturas a todos los componentes que existían. Los montajes quedaron tal y como se muestra en la figura 4.9 y la figura 4.10. Figura 4.9. Vista 3D del modelaje del pórtico biempotrado y los elementos que lo conforman en Blender (Fuente: Arnau Burgos) Figura 4.10. Vista 3D del modelaje de la ménsula y los elementos que lo conforman en Blender (Fuente: Arnau Burgos) Pág. 38 Memoria 38 Por último, una vez creados los dos modelos estructurales, se deben ejecutar los cálculos de los resultados que se obtienen, para ver, de forma analítica, si la información que se ha obtenido es fiable y representativa, además de poder interpretar el comportamiento estructural de los dos modelos. En referencia al pórtico biempotrado, fijándose por ejemplo en las tensiones de Von Mises experimentadas por el pórtico y que se indican en la figura 4.20, se puede afirmar que los resultados obtenidos son correctos. Como era de esperar, la concentración máxima de tensiones se encuentra en el centro de la barra superior del pórtico, lo cual indica que es la zona con mayores tensiones y, por lo tanto, con mayor deformación. Esto es un efecto significativo dado que, teniendo en cuenta que en las simulaciones se sabe que las fuerzas se aplicarán únicamente en la zona donde se situará el sensor de presiones, resulta evidente pensar que esta será la parte de la estructura con mayor deformación. Además, se observa que en todo momento las tensiones máximas obtenidas nunca superan el límite de resistencia del material, por lo tanto, el diseño es seguro y está dentro de los parámetros. Figura 4.20. Tensiones de Von Mises experimentadas en Ramseries por el pórtico biempotrado (Fuente: Arnau Burgos) Por otro lado, tal y como se indica en la figura 4.21, si se presta atención a la representación de los desplazamientos en el eje Z y se dibuja la simulación de la deformada que se obtiene, se puede ver que también se adquieren resultados coherentes con lo esperado. En efecto, la zona central de la Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 39 barra superior es la zona con mayor desplazamiento, consiguiendo esfuerzos de compresión en la parte superior de la barra y esfuerzos a tracción en la parte inferior de la misma. Figura 4.21. Desplazamientos en el eje Z experimentadas en Ramseries por el pórtico biempotrado (Fuente: Arnau Burgos) Por lo tanto, se puede concluir con que los resultados obtenidos para el modelo estructural que se ha diseñado para el caso del pórtico biempotrado son válidos y razonables. En efecto, el modelo presenta el comportamiento esperado y se considera que el mallado es correcto. En cuanto a la ménsula, observando los resultados de desplazamiento obtenidos para el primer modo de vibración, podemos observar que se presenta un comportamiento como el que se esperaba. En la figura 4.22, teniendo en cuenta que la deformada se ha dibujado con un factor 10 de escala, se puede observar como en el extremo de la ménsula se obtienen los mayores desplazamientos, dado que es el punto que exigirá mayor vibración al estar más alejado del punto fijo de la estructura. Además, se obtiene un valor de frecuencia natural de vibración de 9.629 Hz, lo que representa un valor coherente al tratarse del modo 1 de vibración y teniendo en cuenta las propiedades de la estructura y las condiciones de contorno. Pág. 40 Memoria 40 Figura 4.22. Desplazamientos experimentados en Ramseries por la ménsula en el modo 1 de vibración (Fuente: Arnau Burgos) Por lo tanto, se puede concluir con que los resultados obtenidos para el modelo estructural que se ha diseñado para el caso de la ménsula son válidos y razonables. Obteniendo una frecuencia natural de 9.629 Hz para un módulo de Young de 3e9 Pa. En efecto, el modelo presenta el comportamiento esperado y se considera que el resultado obtenido es correcto. Una vez terminados los cálculos numéricos de los dos modelos, como se ha mencionado con anterioridad, es necesario obtener los archivos en un tipo de formato determinado para su exportación a Blender y, posteriormente, a la plataforma IoT. Para importar el mallado a Blender se necesitará un archivo en formato mesh.json y para importarlo a la plataforma se necesita un formato res.json. Para realizarlo, simplemente se debe implementar un código creado por el profesor [24], el cual, rellenándolo con datos del archivo que se quieren exportar, brinda los dos formatos de archivo de forma automática. Esto únicamente se realizará para el caso del pórtico biempotrado, dado que, en el caso de la ménsula, al no tener que realizar simulaciones estáticas de esfuerzos, no tendría sentido incorporar los archivos de Ramseries, ni a Blender ni a la plataforma. Es decir, para el caso de la ménsula únicamente se utilizarán los resultados obtenidos en los cálculos realizarlos, sin tener la necesidad de exportar ningún tipo de archivo desde Ramseries. Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 41 4.1.3. Importación del modelo estructural a Blender Este apartado tiene sentido únicamente para el caso del pórtico biempotrado. Para la importación a Blender de los mallados que se han obtenido en los cálculos de los modelos estructurales, dentro del panel de preferencias de Blender, hay una opción que permite importar elementos FEM al programa mediante el aplicativo de “componentes”, el cual se encarga de registrar todos los elementos (archivos, animaciones, mallas, …) que se han importado al programa. De esta forma, se incorpora el archivo mesh.json que se ha obtenido anteriormente y se activa para que aparezcan los modelos estructurales calculados en Ramseries. A continuación, en la figura 4.23, se puede observar el detalle visual del mallado estructural del pórtico biempotrado, el cual se sitúa en el plano medio del espesor del modelo, tal y como se indicó anteriormente en el programa Ramseries. Figura 4.23. Detalle visual del mallado obtenido en Ramseries puesto en Blender para el pórtico biempotrado (Fuente: Arnau Burgos) Pág. 42 Memoria 42 4.1.4. Asignación de propiedades a los elementos de los modelos Finalmente, para poder crear los dos modelos virtuales en la plataforma OSI4IOT, es necesario establecer una serie de parámetros y propiedades personalizadas a los elementos que forman cada uno de los modelos, para que la plataforma IoT pueda reconocerlos y tratarlos de la forma que deben ser tratados. Los elementos utilizados en OSI4IOT en Blender están clasificados en: • Activos (assets): se refiere a los objetos, materiales, texturas y otros elementos que se pueden monitorizar. Se utilizan para agregar detalles y realismo a las escenas. El metadata que se asigna a un elemento que debe formar parte del grupo de activos es el que se indica en la figura 4.24. Figura 4.24. Propiedades personalizadas de un activo (Fuente: Arnau Burgos) • Sensores (sensors): son una representación gráfica de los sensores utilizados. El metadata que se asigna a un elemento que debe formar parte del grupo de sensores es el que se indica en la figura 4.25. Figura 4.25. Propiedades personalizadas de un sensor (Fuente: Arnau Burgos) • Genéricos (generics): se refiere al conjunto de objetos que se utilizan en la creación de entornos. Representan los elementos decorativos que ayudan a crear el entorno que se pretende imitar. El metadata que se asigna a un elemento que debe formar parte del grupo de elementos genéricos es el que se indica en la figura 4.26. Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 43 Figura 4.26. Propiedades personalizadas de un elemento genérico (Fuente: Arnau Burgos) • Objetos FEM (FEM objects): son los objetos que se utilizan en la simulación de elementos finitos. El metadata que se asigna a un elemento que debe formar parte del grupo de objetos FEM es el que se indica en la figura 4.27. Figura 4.27. Propiedades personalizadas de un objeto FEM (Fuente: Arnau Burgos) Con esto, se deben asignar las propiedades a los elementos de los dos modelos, teniendo en cuenta el tipo de elemento al que pertenecen. De esta forma, la plataforma ya podrá leer los elementos como debe y se tendrán todos los archivos listos para la creación de los gemelos digitales. Para insertar estas propiedades, dentro de Blender, se debe seleccionar la opción de “añadir propiedades personalizadas”, permitiendo la personalización de esta clasificación por tipos de elemento. De esta forma, primeramente, se deben clasificar de forma esquemática todos los elementos que se tienen en los dos modelos de pórtico y, observando sus funciones y requisitos de análisis, se clasifican con sus propiedades personalizadas. Posteriormente, en este apartado quedan explicados de forma detallada cada una de las clasificaciones. En referencia al pórtico biempotrado, los elementos que forman el modelo que deben tener estas propiedades personalizadas son: 1. Malla (Triangles_Mesh_1) – FEM Object 2. Panel digital (EMPTY-MARCADOR) – Sensor 3. Pórtico biempotrado (PORTICO_BI-EMPOTRADO) – Generic 4. Base (PORTICO_BI-EMPOTRADO_BASE) – Generic 5. Mesa (SOBRE-MESA) – Generic Pág. 44 Memoria 44 En referencia a la ménsula, los elementos que forman el modelo que deben tener estas propiedades personalizadas son: 1. Panel digital de Módulo de Young (EMPTY-MARCADOR-GPa) – Sensor 2. Panel digital de frecuencia (EMPTY-MARCADOR-Hz) – Sensor 3. Pórtico biempotrado (PORTICO_MENSULA) – Generic 4. Base (PORTICO_MENSULA_BASE) – Generic 5. Mesa (SOBRE-MESA) – Generic La malla del pórtico biempotrado (Triangles_Mesh_1) se ha considerado como objeto FEM. En este caso, al tratarse de un elemento de mallado sobre el que se harán estudios estructurales y simulaciones, se debe indicar este tipo de propiedad para que sea tratado como un objeto FEM. A continuación, en la figura 4.28 se pueden observar las propiedades introducidas en Blender. Figura 4.28. Propiedades introducidas para la malla del pórtico biempotrado (Fuente: Arnau Burgos) Posteriormente, se han introducido las propiedades de los paneles digitales. Para el pórtico biempotrado se tiene un solo marcador que indicará la fuerza de presión en “N” que se realiza sobre la barra superior del pórtico (EMPTY-MARCADOR) y para la ménsula se tienen dos marcadores diferenciados, uno que indicará la frecuencia experimental en “Hz” a la que estará vibrando el pórtico en ese momento (EMPTY-MARCADOR-Hz) y otro que indicará el Módulo de Young asociado a esta frecuencia de vibración en “GPa” (EMPTY-MARCADOR-GPa). Para los tres casos de panel digital se ha seguido el mismo procedimiento. La creación de estos paneles va asociada a una herramienta muy interesante que tiene Blender, que es la capacidad de poner objetos anidados, permitiendo crear series de objetos ligados a una raíz a la cual pertenecen. Creando, en este caso, una colección anidada donde se parte del propio marcador como sensor, el cual tiene asociados varios elementos que van conectados. Con esto, tal y como se puede observar en la figura 4.29, donde se muestra el ejemplo del marcador del pórtico biempotrado, vemos que dentro del conjunto EMPTY-MARCADOR están anidados los elementos Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 45 CAJA DISPLAY, que representa el propio diseño del marcador físico, y siete posiciones digitales en el marcador, que indican cada una de las posiciones que ocupan en el marcador: DECIM-PUNTO, EMPTY-CENTENAS, EMPTY-CENTESIMAS, EMPTY-DECENAS, EMPTY-DECIMAS, EMPTY-UNIDADES, N_mesh. Es importante destacar que, para el caso de la ménsula, lo único que cambia es el último elemento de la familia, que corresponde a “Hz_mesh”, para el marcador de frecuencia, y, “GPa_mesh”, para el marcador de Módulo de Young. Figura 4.29. Estructura anidada de los elementos que forman el panel digital del pórtico biempotrado (Fuente: Arnau Burgos) Además, la creación de cada uno de los dígitos del panel se ha hecho mediante la división de los números en siete partes diferenciadas, creando una malla en cada número con siete barras, las cuales se iluminarán mediante un brillo, simulando un led. Este tipo de elementos aparece en Blender como “digitMeshType” y para enumerar las posiciones de las barras se sigue el orden marcado en la figura 4.30. Figura 4.30. Enumeración de los elementos digitMeshType que conforman cada elemento digit (Fuente: Arnau Burgos) Pág. 46 Memoria 46 Es decir, si se parte desde un elemento base, cada panel digital está formado por varios subelementos, que van conectados y funcionan correlativos, desde la propia caja que crea el panel hasta las 7 barras que forman cada dígito, pasando por los elementos que forman el panel digital. Teniendo esto claro, solo queda añadir las propiedades personalizadas a estos elementos. Para hacerlo, de cada uno de los paneles que se han diseñado, se debe considerar como sensor la raíz de la colección y como digit cada una de las posiciones del panel digital, marcando como posición 0 el punto decimal en cada panel. Es decir, todos los elementos que forman la parte iluminada de los marcadores digitales tendrán las propiedades personalizadas de digit y cada una de ellas tendrá una posición en el marcador, pudiendo ser negativa o positiva, con el origen de coordenadas en el punto decimal correspondiente y considerando la derecha negativa y la izquierda positiva. Esto queda ejemplificado en la figura 4.32, para el caso de las centenas del marcador del pórtico biempotrado. Con esto, únicamente tendrán la propiedad de sensor las tres raíces EMPTY-MARCADORES, las cuales presentarán una estructura de personalización como la que se muestra en la figura 4.31, ejemplificando el caso del panel del pórtico biempotrado. Figura 4.31. Propiedades introducidas para el panel digital del pórtico biempotrado (Fuente: Arnau Burgos) Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 47 Figura 4.32. Propiedades introducidas para una posición de dígito dentro del panel del pórtico biempotrado (Fuente: Arnau Burgos) Si se habla del propio pórtico, tanto para el pórtico biempotrado (PORTICO_BI-EMPOTRADO) como para la ménsula (PORTICO_MENSULA), a los dos se les ha asignado las propiedades de elemento genérico, dado que, por su utilidad, son elementos que forman parte del entorno. Ayudan en la visualización y la decoración del modelo. De esta forma, si se pone el ejemplo de la ménsula, en la figura 4.33 se pueden observar las condiciones introducidas en la plataforma. Figura 4.33. Propiedades introducidas para el pórtico de la ménsula (Fuente: Arnau Burgos) Pasa lo mismo si se refiere a las bases de los dos pórticos (PORTICO_BI-EMPOTRADO_BASE y PORTICO_MENSULA_BASE) y a las mesas sobre las que están apoyados (SOBRE-MESA para los dos modelos), los cuales, al ser objetos con una función puramente visual y decorativa, no muestran ninguna función específica que necesite ser descrita. Son objetos que ayudan en la creación del entorno. En las figuras 4.34 y 4.35 se indican las propiedades asignadas para el ejemplo del pórtico biempotrado, que resulta hacer lo mismo para el caso de la ménsula. Pág. 54 Memoria 54 dedicada a los datos que vendrían del sensor físico del modelo real y la segunda al propio simulador de la plataforma. Para el caso del pórtico biempotrado, se pretende introducir el sensor de presión y, para la ménsula, el acelerómetro. Son líneas que utilizan el tipo de tópico de MQTT de intercambio de datos de dispositivo a plataforma “dev2pbd_1”, la suscripción a este tópico y la lógica del sensor. Estas líneas de código dedicadas al modelo físico real fueron creadas dado que este proyecto será utilizado para realizar presentaciones europeas y tiene una finalidad académica, siendo estas líneas de código flujos necesarios para que se pueda conectar la parte física real con el modelo digital. Ahora bien, como el alcance de este trabajo pretende explicar únicamente el sentido de funcionamiento del modelo virtual, solo se justificarán con detalle las líneas de código que ocupa. La segunda línea de flujo de cada modelo es la que se dedica al tópico del sensor digital y a la simulación del modelo digital en la plataforma. Son líneas que utilizan el tipo de tópico de MQTT de intercambio de datos de simulador a gemelo digital “sim2dtm”, para poder realizar simulaciones sobre el modelo digital creado. Si se observan las figuras 4.43 y 4.44, se puede ver que los dos modelos siguen una estructura visual de flujo idéntica. Tanto el pórtico biempotrado como la ménsula, siguen un orden de flujo de acciones que pasa por la introducción del tópico, la suscripción al tópico, la lógica del gemelo digital que ocupa y la simulación. Todos estos puntos tienen funciones iguales para cualquier tipo de gemelo digital, excepto aquel que está dedicado a la lógica del gemelo digital, dado que es el que determina el funcionamiento característico de cada modelo. Figura 4.43. Sección de flujo de Node-RED introducidas en OSI4IOT para el pórtico biempotrado (Fuente: Arnau Burgos) Figura 4.44. Sección de flujo de Node-RED introducidas en OSI4IOT para la ménsula (Fuente: Arnau Burgos) Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 55 El primer nodo, “Inject DT sim2dtm Mqtt Topic”, es un nodo dedicado a la introducción del tópico “sim2dtm” y el envío de la información que contiene, para permitir la suscripción a cualquier usuario que quiera. El segundo nodo, “Listening sim2dtm”, es un nodo que se refiere a escuchar el mensaje de MQTT que se recibe. Es decir, es un nodo dedicado a la suscripción al tópico introducido en el primer nodo. El tercer nodo, “Setup params”, es el nodo más importante, siendo el que se ocupa de definir la lógica de los gemelos digitales. En referencia al pórtico biempotrado, su código lógico escrito aparece en la figura 4.45. En estas líneas de código, lo que se pretende es indicar el factor de carga que permitirá obtener resultados para cualquier valor de fuerza en tiempo real. Esto es necesario dado que los cálculos numéricos realizados en Ramseries se han hecho para una carga fija de 10 N. Con esto, partiendo de que la carga máxima de cálculo será de 10 N, se pretende aplicar un factor de escala que permita obtener los resultados que le corresponden a cada valor de fuerza. Es decir, simplemente se pretende buscar un factor de escala que permita realizar un factor de conversión de resultados, relacionando el caso que ocupe en tiempo real con el caso máximo calculado para 10 N. Figura 4.45. Código introducido en el nodo "Setup params" para el pórtico biempotrado (Fuente: Arnau Burgos) Para el caso de la ménsula, se indica el código introducido en la Figura 4.46. Generalmente, lo que se intenta traducir en estas líneas de código es el método que la plataforma sigue para calcular y representar la frecuencia de vibración y el módulo de Young que tiene asociado en tiempo real. A continuación, se desarrolla el planteamiento algebraico de las relaciones entre la frecuencia de vibración de la ménsula y el módulo de Young que tiene asociado. Pág. 56 Memoria 56 Teniendo en cuenta que las frecuencias de vibración en un sistema con varios grados de libertad se obtienen calculando las raíces del polinomio definido por el determinante siguiente (polinomio característico): 𝑑𝑒𝑡[𝐾−𝑤2𝑀]=0 (4.5) Donde K es la matriz de rigidez, M es la matriz de masa y w (=2πf) es la frecuencia de vibración circular. La matriz de rigidez K puede escribirse de la siguiente manera: 𝐾=𝐸 𝐸0𝐾0 (4.6) Donde K0 es la matriz de rigidez calculada con un módulo de Young de referencia E0=3000 MPa. Sustituyendo (4.6) en (4.5), teniendo en cuenta que det(cA)=c det (A) y operando algebraicamente, el determinante (1) puede escribirse de la siguiente manera: 𝑑𝑒𝑡[𝐾0−(√𝐸0 𝐸𝑤)2𝑀]=0 (4.7) Obsérvese que el valor de la primera frecuencia natural f1=2πw1 obtenida a partir de la ecuación (3) debe ser igual a la frecuencia natural obtenida experimentalmente (f1exp). De la misma forma, obsérvese que la expresión √E0/E0w1 es igual a la primera frecuencia natural de vibración obtenida con el programa Ramseries para E0=3000 MPa. Teniendo en cuenta la consideración anterior se puede establecer la siguiente relación: √𝐸0 𝐸𝑓1𝑒𝑥𝑝=𝑓1𝑛𝑢𝑚 (4.8) A partir de la expresión (4.8) se pude obtener el módulo de Young (E): 𝐸[𝑀𝑃𝑎]=𝐸0(𝑓1𝑒𝑥𝑝 𝑓1𝑛𝑢𝑚)2 (4.9) Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 57 Figura 4.46. Código introducido en el nodo "Setup params" para la ménsula (Fuente: Arnau Burgos) Con todo esto, por lo tanto, partiendo de los valores naturales teóricos obtenidos en Ramseries (f1num=9,63 Hz y E0=3000 MPa), la plataforma calculará, en tiempo real, el módulo de Young (E) asociado a cada frecuencia experimental a partir de la ecuación (4.9). Finalmente, el último nodo, “dev2sim topic”, envía los resultados obtenidos de la simulación al servidor y permite la visualización de los mismos. Pág. 58 Memoria 58 5. RESULTADOS Una vez terminados los gemelos digitales y visualizarlos correctamente en la plataforma, es hora de realizar sobre ellos las simulaciones que se crean convenientes y analizar el comportamiento de los dos modelos ante distintas situaciones físicas. A continuación, en los capítulos 5.1 y 5.2., se analizarán y discutirán los resultados obtenidos para el pórtico biempotrado y para la ménsula, pudiendo ver, para cada caso, si el gemelo digital obtenido funciona de la forma que se espera y si se obtienen resultados convincentes. 5.1. Discusión de resultados para el pórtico biempotrado Para el caso del pórtico biempotrado, para visualizar los resultados, se debe acceder al apartado de “Fem objects” que se encuentra en la barra del menú lateral de la plataforma. En la cual, simplemente será necesario indicar el factor de escala de deformación que se quiere aplicar y aquellos resultados que la simulación debe mostrar en tiempo real. Para el caso que ocupa, se realizará el estudio de las simulaciones de los resultados de tensiones (Sx_top, Sx_bottom), desplazamientos (Disp_X, Disp_Y, Disp_Z) y esfuerzos cortantes (Qx’), aplicando un factor de escala de deformación de 0.82 en todos los casos. Además, se ha decidido mostrar todos los resultados para el caso de aplicación de 10 N de fuerza de presión sobre la barra superior, para coger un valor que ya se tenía interiorizado desde el principio con los cálculos estructurales realizados en Ramseries. No obstante, es importante destacar que los resultados se pueden obtener para cualquier valor de fuerza, dado que es lo que justamente permite el gemelo digital, realizar simulaciones y obtener resultados en tiempo real, para cada valor de fuerza que se le indique. Para poder hacer variar esta fuerza, se debe acceder al último apartado de la barra lateral, llamado “Digital twin simulator” donde mediante una barra deslizante se puede poner cualquier valor entre 0 N y 10 N, con un salto de 0.1 N. En primer lugar, en las figuras 5.1 y 5.2, se muestran los resultados obtenidos de las tensiones arriba y abajo, respectivamente. En ingeniería de estructuras, los diagramas de tensiones “Sx_top” y “Sx_bottom” representan las tensiones en una sección transversal de la parte superior (top) y de la parte inferior (bottom). Estos dos diagramas son muy útiles para evaluar la resistencia y la estabilidad de una estructura bajo diferentes situaciones dinámicas, proporcionando información sobre las regiones donde existen las concentraciones de las tensiones máximas y poder tomar decisiones sobre diseño. Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 59 En este caso, se puede ver que la concentración máxima de tensiones, en valor absoluto, se sitúa en el centro de la barra superior, donde se aplican los esfuerzos de presión. Esto es un fenómeno que era de esperar, dado que es el único punto de la estructura donde se están aplicando fuerzas externas y, por lo tanto, donde aparecen concentraciones de tensiones. Ahora bien, observando los dos diagramas, se puede ver que para el de “Sx_top”, los valores de concentración de tensiones en la zona de aplicación de los esfuerzos de presión son negativos y, para el caso de “Sx_bottom”, los mismos valores se presentan en signo positivo. Esto es debido a que, siguiendo la forma de la deformada, en la parte superior de la barra se consiguen en todo momento esfuerzos de compresión y esfuerzos de tracción en la parte inferior de la misma, verificando también los resultados obtenidos en Ramseries. Por otro lado, cabe destacar también la concentración de tensiones que se encuentra en las esquinas del pórtico. Esto es debido a que, teniendo en cuenta que la fuerza de presión se aplica en el centro de la barra superior, la parte con solicitación estructural de reacciones serán los dos extremos de la misma barra. De modo que, pensando en que los dos extremos de la barra son los puntos donde las reacciones deben contrarrestar la fuerza que se está aplicando sobre la estructura, este será el punto con mayor solicitación estructural y, por lo tanto, con una concentración alta de tensiones. Esta concentración de tensiones se traduce en la parte roja que se observa en los ángulos de la barra superior de la figura 5.1 y que aparece de color azul en la figura 5.2. Para el resto de la estructura, se observan valores que van de los 2e6 Pa a los 5e6 Pa en zonas de poca solicitación estructural, como son la parte central e inferior de las barras laterales y la barra superior. Toda esto queda reflejado en la representación del diagrama de momentos flectores que se obtiene del pórtico y el cual se indica en la figura 4.3, obteniendo los máximos momentos flectores en el centro de la barra superior y las dos esquinas laterales del pórtico, quedando reflejado con la representación por colores que nos ofrece la plataforma OSI4IOT. En efecto, los puntos del diagrama de momentos flectores, donde se indican sus valores máximos, coinciden con las partes con mayor concentración de tensiones. Pág. 60 Memoria 60 Figura 5.1. Resultados obtenidos de las tensiones arriba en el pórtico biempotrado para una carga de 10 N (Fuente: Arnau Burgos) Figura 5.2. Resultados obtenidos de las tensiones abajo en el pórtico biempotrado para una carga de 10 N (Fuente: Arnau Burgos) Si se observan ahora las figuras 5.3, 5.4 y 5.5, se pueden ver representados los desplazamientos que sufre la estructura en los ejes X, Y y Z, respectivamente. De todos ellos, el más significativo es el de los desplazamientos en el eje Z. Se puede observar en la figura 5.5 que, tal y como se había obtenido anteriormente en Ramseries, la zona central de la barra superior es la zona con mayor desplazamiento. En efecto, resulta evidente esta representación, ya que la parte central del pórtico es la zona donde se producen mayores desplazamientos debido a la aplicación de las fuerzas de presión. De hecho, se puede observar que los colores del diagrama aparecen difuminados de rojo a azul, desde las barras laterales de derecha e izquierda hasta la parte central, indicando los puntos de menor a mayor desplazamiento. Por otra parte, resulta interesante fijarse en los desplazamientos en el eje X indicados en la figura 5.3. En esta representación, se indica, siguiendo la forma de la deformada, los desplazamientos que Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 61 sufren las barras laterales del pórtico. En ellas se observa que los valores obtenidos son iguales, debido a la simetría de la estructura, pero con signos contrarios, simulando la apertura de las barras, obteniendo esfuerzos de compresión en las partes interiores de las barras y esfuerzos de tracción en las partes exteriores. Figura 5.3. Resultados obtenidos de los desplazamientos en el eje X en el pórtico biempotrado para una carga de 10 N (Fuente: Arnau Burgos) Figura 5.4. Resultados obtenidos de los desplazamientos en el eje Y en el pórtico biempotrado para una carga de 10 N (Fuente: Arnau Burgos) Pág. 62 Memoria 62 Figura 5.5. Resultados obtenidos de los desplazamientos en el eje Z en el pórtico biempotrado para una carga de 10 N (Fuente: Arnau Burgos) Por último, resulta necesario prestar atención a la representación de los esfuerzos cortantes, Qx’, los cuales quedan representados en la figura 5.6. Para poder reflejar estos resultados, lo más efectivo es fijarse en el diagrama de cortantes que se obtiene para una carga de 10 N. Así, utilizando Mefi para su cálculo y representación, se ha obtenido el diagrama de esfuerzos cortantes que se indica en la figura 5.7. Figura 5.6. Resultados obtenidos de los esfuerzos cortantes en el pórtico biempotrado para una carga de 10N (Fuente: Arnau Burgos) Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 63 Figura 5.7. Diagrama de esfuerzos cortantes del pórtico biempotrado para una carga de 10 N (Fuente: Arnau Burgos) Ahora, si se superponen los dos resultados obtenidos, por parte de Mefi y OSI4IOT, se observa la similitud de resultados, en cuanto a colores y signos de los esfuerzos cortantes. De entre otros, el concepto más importante y visual a observar es el cambio de color que sufre la barra superior en la representación de la plataforma. En ella, se observa que los colores quedan partidos justo en la mitad de la barra superior, lo que está indicando el cambio de signo de los esfuerzos. Esto queda completamente reflejado en el diagrama obtenido mediante Mefi, donde se dividen en positivo y negativo los esfuerzos cortantes obtenidos a derecha e izquierda de la aplicación de carga. Por otro lado, se observa con claridad que en las dos barras laterales los esfuerzos presentan un valor uniforme en toda la barra, positivo en la barra izquierda y negativo en la barra derecha. Este fenómeno también queda reflejado con claridad en la representación brindada por OSI4IOT. En definitiva y a modo de resumen, se considera que las simulaciones obtenidas para el pórtico biempotrado cumplen con los requisitos que se esperaban con la creación del gemelo digital. Los resultados mostrados se reflejan de manera coherente comparados con los resultados obtenidos previamente en los cálculos estructurales realizados en Ramseries y, además, presentan sentido físico en cada una de sus representaciones. Por todo esto, las simulaciones y resultados obtenidos en OSI4IOT para el caso del pórtico biempotrado se consideran válidos. Pág. 70 Memoria 70 https://www.researchgate.net/publication/341717861_Digital_Twin_Enabling_Technologi es_Challenges_and_Open_Research [10] E. Raya López, “Gemelos Digitales,” 2020. [Fecha de la consulta: 21 de marzo de 2023]. Disponible en: https://www.acta.es/medios/articulos/ciencias_y_tecnologia/064001.pdf [11] M. Singh, E. Fuenmayor, E. P. Hinchy, Y. Qiao, N. Murray, and D. Devine, “Digital Twin: Origin to Future,” Applied System Innovation 2021, Vol. 4. [Fecha de la consulta: 27 de marzo de 2023]. Disponible en: https://www.mdpi.com/2571-5577/4/2/36/htm [12] “What is a digital twin? | IBM.” [Fecha de la consulta: 27 de marzo de 2023]. Disponible en: https://www.ibm.com/topics/what-is-a-digital-twin [13] “¿Qué son los gemelos digitales? - MATLAB & Simulink.” [Fecha de la consulta: 30 de marzo de 2023]. Disponible en: https://es.mathworks.com/discovery/digital-twin.html [14] D. M. Botín-Sanabria, S. Mihaita, R. E. Peimbert-García, M. A. Ramírez-Moreno, R. A. Ramírez-Mendoza, and J. de J. Lozoya-Santos, “Digital Twin Technology Challenges and Applications: A Comprehensive Review,” Remote Sensing 2022, Vol. 14. [Fecha de la consulta: 30 de marzo de 2023]. Disponible en: https://www.mdpi.com/20724292/14/6/1335/htm [15] “(PDF) Plataformas IoT Open Source.” [Fecha de la consulta: 13 de abril de 2023]. Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/338496319_Plataformas_IoT_Open_Source [16] S. Lucero, “IoT platforms: enabling the Internet of Things,” 2016. [Fecha de la consulta: 13 de abril de 2023]. Disponible en: https://cdn.ihs.com/www/pdf/enabling-IOT.pdf [17] B. Nakhuva and T. Champaneria, “Study of Various Internet of Things Platforms,” International Journal of Computer Science & Engineering Survey, vol. 6. [Fecha de la consulta: 13 de abril de 2023]. Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/289685088_Study_of_Various_Internet_of_Th ings_Platforms [18] “Principales plataformas IoT de código abierto para empresas.” [Fecha de la consulta: 13 de abril de 2023]. Disponible en: https://ciberseguridad.com/herramientas/plataformas-iotcodigo-abierto/#Plataformas_de_gestion_de_conectividad_IoT [19] K. Ferencz, J. Domokos, X. Jubileumi, K. Konferencia, and J. Domokos, “Using Node-RED platform in an industrial environment IoT Sensor Data Acquisition and Storage System Using Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 71 Raspberry Pi and Apache Cassandra View project Using Node-RED platform in an industrial environment”. [Fecha de la consulta: 14 de abril de 2023]. Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/339596157 [20] “What Is Grafana? Why Use It? Everything You Should Know About It - Scaleyourapp.” [Fecha de la consulta: 14 de abril de 2023]. Disponible en: https://scaleyourapp.com/whatis-grafana-why-use-it-everything-you-should-know-about-it/ [21] C. Anderson, “Docker,” IEEE Softw, vol. 32. [Fecha de la consulta: 14 de abril de 2023]. Disponible en: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=8998208 [22] D. Soni and A. Makwana, “A SURVEY ON MQTT: A PROTOCOL OF INTERNET OF THINGS(IOT) Prediction of Telemetry data using Machine Learning Techniques View project Analysis and Survey on String Matching Algorithms for Ontology Matching View project A SURVEY ON MQTT: A PROTOCOL OF INTERNET OF THINGS(IOT),” 2017. [Fecha de la consulta: 18 de abril de 2023]. Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/316018571 [23] A. P. Haripriya and K. Kulothungan, “Secure-MQTT: an efficient fuzzy logic-based approach to detect DoS attack in MQTT protocol for internet of things,” EURASIP J Wirel Commun Netw, vol. 2019. [Fecha de la consulta: 18 de abril de 2023]. Disponible en: https://jwcneurasipjournals.springeropen.com/articles/10.1186/s13638-019-1402-8 [24] “GitHub - osi4iot/osi4iot: OSI4IOT Platform.” [Fecha de la consulta: 29 de abril de 2023]. Disponible en: https://github.com/osi4iot/osi4iot [25] “Introducción”. [Fecha de la consulta: 24 de mayo de 2023]. Disponible en: http://www.leantricity.es [26] “What is a carbon footprint?”. [Fecha de la consulta: 24 de mayo de 2023]. Disponible en: www.ecometrica.co.uk [27] “Factor de emisión de la energía eléctrica: el mix eléctrico. Cambio climático.” [Fecha de la consulta: 24 de mayo de 2023]. Disponible en: https://canviclimatic.gencat.cat/es/actua/factors_demissio_associats_a_lenergia/ TRABAJO DE FINAL DE GRADO Grado en Ingeniería Mecánica GEMELO DIGITAL DE UN MONTAJE DEL LABORATORIO DE RESISTENCIA DE MATERIALES Anexo de Planos Autor: Arnau Burgos Pérez Director: Daniel di Capua Departamento: Resistencia de Materiales y Estructuras a la Ingeniería Convocatoria: Junio 2023 300 8 68 10 200 40 17 A 5 34 20 DETALLE A ESCALA 2 : 5 C 2 3 1 4 B A D E F 4 1 3 2 F E D A B C HOJA 1 / 1 Hoja: Hoja1 de fichero: PORTICO.SLDDRW PLA Fecha de entrega: 1 1:5 DIN A4 13/06/2023 Daniel di Capua A. Burgos P. ATENCIÓN: no deducir cotas por medio de medición directa del plano Proyección: Escala: Formato: Peso: Revisado: Ctdad.: Material: Grupo: Dibujado: Producto SOLIDWORKS Educational. Solo para uso en la enseñanza. 460 10 67 140 A B B 5 34 20 DETALLE A ESCALA 2 : 5 5 9 SECCIÓN B-B ESCALA 1 : 5 C 2 3 1 4 B A D E F 4 1 3 2 F E D A B C HOJA 1 / 1 Hoja: Hoja1 de fichero: PORTICO_BASE.SLDDRW PLA Fecha de entrega: 1 1:5 DIN A4 13/06/2023 Daniel di Capua A. Burgos P. ATENCIÓN: no deducir cotas por medio de medición directa del plano Proyección: Escala: Formato: Peso: Revisado: Ctdad.: Material: Grupo: Dibujado: Producto SOLIDWORKS Educational. Solo para uso en la enseñanza. 8 30 50 4 10 A 10 210 40 40 68 5 20 34 VISTA A ESCALA 1 : 2 B C D 1 2 A 3 2 1 3 B A 5 6 C Dibujado: Grupo: Material: Ctdad.: Revisado: Peso: Formato: Escala: Proyección: ATENCIÓN: no deducir cotas por medio de medición directa del plano A. Burgos P. Daniel di Capua 13/06/2023 DIN A4 1:2 1 Fecha de entrega: PLA Hoja: Hoja1 de fichero: PORTICO_P1.SLDDRW 6 5 4 4 D HOJA 1 / 1 Producto SOLIDWORKS Educational. Solo para uso en la enseñanza. 180 4 8 200 40 C 2 3 1 4 B A D E F 4 1 3 2 F E D A B C HOJA 1 / 1 Hoja: Hoja1 de fichero: PORTICO_P2.SLDDRW PLA Fecha de entrega: 1 1:2 DIN A4 13/06/2023 Daniel di Capua A. Burgos P. ATENCIÓN: no deducir cotas por medio de medición directa del plano Proyección: Escala: Formato: Peso: Revisado: Ctdad.: Material: Grupo: Dibujado: Producto SOLIDWORKS Educational. Solo para uso en la enseñanza. 8 50 10 4 30 A 10 210 40 5 68 34 20 VISTA A ESCALA 1 : 2 B C D 1 2 A 3 2 1 3 B A 5 6 C Dibujado: Grupo: Material: Ctdad.: Revisado: Peso: Formato: Escala: Proyección: ATENCIÓN: no deducir cotas por medio de medición directa del plano A. Burgos P. Daniel di Capua 13/06/2023 DIN A4 1:2 1 Fecha de entrega: PLA Hoja: Hoja1 de fichero: PORTICO_P3.SLDDRW 6 5 4 4 D HOJA 1 / 1 Producto SOLIDWORKS Educational. Solo para uso en la enseñanza. 5 10 10 163 140 67 A B B 34 20 DETALLE A ESCALA 2 : 5 5 9 SECCIÓN B-B ESCALA 1 : 2 C 2 3 1 4 B A D E F 4 1 3 2 F E D A B C HOJA 1 / 1 Hoja: Hoja1 de fichero: PORTICO_BASE_P1.SLDDRW PLA Fecha de entrega: 1 1:2 DIN A4 13/06/2023 Daniel di Capua A. Burgos P. ATENCIÓN: no deducir cotas por medio de medición directa del plano Proyección: Escala: Formato: Peso: Revisado: Ctdad.: Material: Grupo: Dibujado: Producto SOLIDWORKS Educational. Solo para uso en la enseñanza. 10 5 10 154 140 C 2 3 1 4 B A D E F 4 1 3 2 F E D A B C HOJA 1 / 1 Hoja: Hoja1 de fichero: PORTICO_BASE_P2.SLDDRW PLA Fecha de entrega: 1 1:2 DIN A4 13/06/2023 Daniel di Capua A. Burgos P. ATENCIÓN: no deducir cotas por medio de medición directa del plano Proyección: Escala: Formato: Peso: Revisado: Ctdad.: Material: Grupo: Dibujado: Producto SOLIDWORKS Educational. Solo para uso en la enseñanza. 10 5 10 154 140 C 2 3 1 4 B A D E F 4 1 3 2 F E D A B C HOJA 1 / 1 Hoja: Hoja1 de fichero: mensula_base_P2.SLDDRW PLA Fecha de entrega: 1 1:2 DIN A4 13/06/2023 Daniel di Capua A. Burgos P. ATENCIÓN: no deducir cotas por medio de medición directa del plano Proyección: Escala: Formato: Peso: Revisado: Ctdad.: Material: Grupo: Dibujado: Producto SOLIDWORKS Educational. Solo para uso en la enseñanza. 10 5 163 140 10 C 2 3 1 4 B A D E F 4 1 3 2 F E D A B C HOJA 1 / 1 Hoja: Hoja1 de fichero: mensula_base_P3.SLDDRW PLA Fecha de entrega: 1 1:2 DIN A4 13/06/2023 Daniel di Capua A. Burgos P. ATENCIÓN: no deducir cotas por medio de medición directa del plano Proyección: Escala: Formato: Peso: Revisado: Ctdad.: Material: Grupo: Dibujado: Producto SOLIDWORKS Educational. Solo para uso en la enseñanza.