Ingenieros e investigadores del Instituto Georgia Tech han elaborado un nuevo modelo que tiene como propósito comprender a fondo el comportamiento de las aleaciones con memoria de forma, para su posterior uso en la construcción de estructuras resistentes a los terremotos. Según los especialistas, el empleo de estos y otros materiales inteligentes podría marcar un antes y un después en el diseño de este tipo de edificios a prueba de seísmos, optimizando las condiciones de seguridad y la funcionalidad de las estructuras.
El uso de aleaciones con memoria de forma y otros materiales inteligentes se delimita como una potente vía de perfeccionamiento del diseño de estructuras antisísmicas, según un trabajo desarrollado por ingenieros. El nuevo enfoque supondría el logro de mejores condiciones de seguridad y de una mayor versatilidad en el diseño de las construcciones.
Continuamente se sufren las consecuencias en pérdidas humanas y materiales derivadas de terremotos y otros fenómenos similares en distintas partes del mundo. Ahora, se ha desarrollado un nuevo modelo que podría optimizar el diseño de estructuras sismorresistentes.
El objetivo principal de los especialistas es analizar las aleaciones con memoria de forma para su uso potencial en la construcción de edificios a prueba de terremotos.
Las aleaciones con memoria de forma poseen características singulares que las transforman en una opción ideal para la construcción sismorresistente Por ejemplo, tienen la capacidad de disipar la energía de forma significativa sin una degradación importante o una deformación permanente.
Las aleaciones con memoria de forma poseen características singulares que las transforman en una opción ideal para la construcción sismorresistente Por ejemplo, tienen la capacidad de disipar la energía de forma significativa sin una degradación importante o una deformación permanente.
Estudios y posibles aplicaciones
Los investigadores han desarrollado un modelo que combina la termodinámica y distintas ecuaciones de mecánica, para evaluar lo que sucede cuando las aleaciones con memoria de forma son sometidas a diferentes cargas y movimientos fuertes.
Los ingenieros están utilizando el modelo para analizar el comportamiento de las aleaciones con memoria de forma (incorporadas en una amplia variedad de componentes como cables, barras o placas) frente a diferentes condiciones de carga. A partir de esta información, se podrán determinar las características óptimas del material para las aplicaciones antisísmicas.
Para mejorar el rendimiento de las estructuras y edificios durante los terremotos, distintos grupos de especialistas en todo el mundo investigan actualmente el uso de materiales inteligentes, como las aleaciones con memoria de forma, que tienen la capacidad de recuperarse después de sufrir grandes presiones.
Las aplicaciones potenciales de las aleaciones con memoria de forma incluyen su empleo en las estructuras de puentes, en columnas y vigas de edificios o construcciones, y en elementos de conexión entre estos componentes estructurales. Pero para que esta clase de materiales se pueda utilizar en la práctica, el efecto de cargas extremas y constantes sobre los mismos debe ser examinado a fondo.
Detalles de la investigación
Profundizando en el trabajo del grupo de investigación, los especialistas indicaron que para los materiales convencionales empleados en ingeniería civil, el estudio de cuestiones relacionadas con la mecánica, como la fuerza y el desplazamiento para medir el estrés y la tensión estructural, pueden ser suficientes para evaluar su rendimiento y resistencia.
Sin embargo, para materiales inteligentes como las aleaciones con memoria de forma, que cambian sus propiedades cuando son sometidos a determinadas condiciones de carga, resulta imprescindible considerar al mismo tiempo parámetros inherentes a la termodinámica y la mecánica. En consecuencia, el análisis se torna más complejo.
En este sentido, el estudio ha permitido hallar interesantes variantes sobre el comportamiento de estos materiales inteligentes. Por ejemplo, cuando las aleaciones son empleadas en componentes lo suficientemente grandes como para ser utilizados en aplicaciones de ingeniería civil, la temperatura interna de las mismas ya no es uniforme. Este es un punto que debe ser especialmente considerado.
Aunque el trabajo continúa para lograr optimizar aún más estos materiales, los primeros resultados son alentadores. Utilizando el modelo desarrollado, los investigadores fueron capaces de predecir con precisión las distribuciones de la temperatura interna y el estrés que serían capaces de soportar las aleaciones con memoria de forma. Los resultados del modelo se verificaron con pruebas experimentales.
Profundizando en el trabajo del grupo de investigación, los especialistas indicaron que para los materiales convencionales empleados en ingeniería civil, el estudio de cuestiones relacionadas con la mecánica, como la fuerza y el desplazamiento para medir el estrés y la tensión estructural, pueden ser suficientes para evaluar su rendimiento y resistencia.
Sin embargo, para materiales inteligentes como las aleaciones con memoria de forma, que cambian sus propiedades cuando son sometidos a determinadas condiciones de carga, resulta imprescindible considerar al mismo tiempo parámetros inherentes a la termodinámica y la mecánica. En consecuencia, el análisis se torna más complejo.
En este sentido, el estudio ha permitido hallar interesantes variantes sobre el comportamiento de estos materiales inteligentes. Por ejemplo, cuando las aleaciones son empleadas en componentes lo suficientemente grandes como para ser utilizados en aplicaciones de ingeniería civil, la temperatura interna de las mismas ya no es uniforme. Este es un punto que debe ser especialmente considerado.
Aunque el trabajo continúa para lograr optimizar aún más estos materiales, los primeros resultados son alentadores. Utilizando el modelo desarrollado, los investigadores fueron capaces de predecir con precisión las distribuciones de la temperatura interna y el estrés que serían capaces de soportar las aleaciones con memoria de forma. Los resultados del modelo se verificaron con pruebas experimentales.
Fuente: Pablo Javier Piacente
