Investigadores de la UC3M desarrollan algoritmos para el diseño más eficiente de motocicletas y componentes industriales
que mejoran la eficiencia del diseño de vehículos mediante optimización topológica, una técnica que
distribuye el material de forma óptima para obtener componentes más ligeros y con mejor rendimiento.
Los resultados, aplicados al diseño de piezas para motocicletas de competición, podrían tener gran impacto
en sectores como la automoción, la aeronáutica o la fabricación aditiva.
Material solo donde es necesario: el avance del nuevo filtro
Los investigadores han creado un filtro que actúa directamente sobre el campo de densidades de la pieza, permitiendo
generar diseños óptimos en función de distintas limitaciones: peso, volumen, esfuerzo estructural o transferencia de calor.
Estos avances han sido publicados en la revista Structural and Multidisciplinary Optimization.
Según Abraham Vadillo Morillas, autor principal del estudio y miembro del Departamento de Ingeniería Mecánica de la UC3M,
“la optimización topológica permite obtener de forma automática la forma óptima de una pieza, reduciendo iteraciones,
cálculos y costes”. Entre sus ventajas destaca la reducción de peso, que contribuye a mejorar la sostenibilidad y
eficiencia en vehículos como automóviles o aviones.
Aplicaciones más allá del motor
Aunque la validación experimental se ha realizado en motocicletas, las aplicaciones potenciales son amplias y abarcan
sectores que se benefician de componentes ligeros y rígidos. “Cualquier pieza sometida a cargas o vibraciones
puede aprovechar estos avances”, explica Cristina Castejón Sisamón, catedrática del Departamento de Ingeniería Mecánica
y responsable del grupo MAQLAB. Sus ámbitos de aplicación incluyen desde maquinaria industrial y estructuras
arquitectónicas hasta joyería o moda.
Parte del trabajo se ha centrado en adaptar los métodos de optimización a distintos procesos de fabricación, con especial
atención a la impresión 3D. Los algoritmos se han utilizado ya en componentes reales de motocicletas que han reducido
su peso de manera significativa.
Diseño más autónomo gracias a la inteligencia artificial
El equipo ha comenzado también a incorporar técnicas de inteligencia artificial para avanzar hacia
procesos de optimización más autónomos. El enfoque, denominado AVM (Adaptive Variable Modeling),
busca desarrollar agentes capaces de ajustar automáticamente los parámetros de optimización.
Este planteamiento podría transformar el diseño mecánico, haciéndolo más rápido, preciso y eficiente.
Una línea de investigación unida a MotoStudent
La tesis doctoral asociada a este trabajo ha sido la primera enmarcada en el proyecto MotoStudent de la UC3M,
desarrollado junto a la asociación MOTO-MAQLAB-UC3M.
Los resultados ya se reflejan en varios prototipos utilizados en la competición, algunos de los cuales se exhiben
actualmente en el Edificio Torres Quevedo del Campus de Leganés.
Referencias científicas
Vadillo, A., Meneses, J., Bustos, A. et al. Improving performance and convergence in topology optimization for print-ready designs.
Structural and Multidisciplinary Optimization, 68, 189 (2025).
DOI: 10.1007/s00158-025-04090-z
Vadillo Morillas, A. (2024). Novel methods in topology optimisation for additive/subtractive manufacturing in the digital environment.
Application to motorbike design. Tesis doctoral UC3M.
https://hdl.handle.net/10016/46241
