Ya tenemos algunos de los temas que vamos a proponer en el próximo curso académico 2022/23 para la realización de Trabajos Fin de Grado y Fin de Máster.
Este curso tendremos dos grupos temáticos como viene siendo habitual. El primero de los grupos estará dedicado al análisis estructural y mecánico mediante la simulación por el Método de los Elementos Finitos (FEM) y el Machine Lerarning (ML), donde los metamateriales serán nuestro principal protagonista, con objeto de conocer más y mejor su comportamiento como sólidos continuos, y su aprovechamiento a partir de elementos fabricados en fabricación aditiva por impresión 3D.
El segundo grupo temático es el dedicado al análisis biomecánico de tumores, donde estudiáremos la evolución de estos tumores mediante técnicas de simulación numérica, su crecimiento y capilarización, para entender el comportamiento como medio continuo de la masa tumoral.
Estructural
* Modelización y Ensayo de metamateriales de naturaleza auxética: determinación y medida de módulos de Poisson negativos o nulos en pequeñas y grandes deformaciones (TFG).
* Estudio del comportamiento a impacto de metamateriales en estructuras tenaces: análisis del comportamiento elastoplástico y de fractura (TFG/TFM).
* Estudio del comportamiento a impacto de metamateriales en estructuras tenaces: simulación de la tenacidad a impacto (TFM).
* Aplicación de metamateriales en estructuras aeroespaciales: incorporación de núcleos de metamateriales en bordes de ataque/salida de ala y palas de helicóptero, y paneles de protección tenaces (TFG).
* Elaboración de un modelo de Machine Learning (ML) para generar estructuras topológicamente optimizadas utilizando técnicas de procesamiento de imágenes (TFG).
* Estudio de metamateriales generados mediante mallas no periódicas (spinodoids) a través de MATLAB: determinación de propiedades en el medio continuo (TFG).
* Desarrollo de modelos subrogados de Machine Learning (ML) de bajo coste computacional en la simulación multiescala del comportamiento de metamateriales (TFG).
* Desarrollo de un software para la generación de componentes hechos de metamateriales desde un archivo CAD, y su simulación en el medio continuo (TFG).
* Optimización topológica basada en daño a partir de diseño generativo: modelo numérico para refuerzo de zonas de fractura (TFG).
Biomecánica
* Simulación numérica de crecimiento de tumores considerando los comportamientos viscosos e hiperelásticos que pueda tener con su entorno (TFG).
* Estudio del efecto poblacional de las células autoinmunes mediante teoría de juegos: comportamiento en el entorno canceroso (TFG).
* Caracterización mediante Machine Learning del comportamiento celular, para simular la respuesta en los entornos tumorales (TFG).
* Modelización del efecto de los coágulos en los procesos de angiogénesis tumoral: interacción entre el flujo sanguíneo, el crecimiento de los vasos y la migración celular (TFG).
