Mejora del proceso de calibración numérica de un modelo constitutivo de material para la simulación del springback en estampación metálica

Abstract

En el conformado de chapa metálica, el springback constituye uno de los fenómenos más complejos y críticos para garantizar la precisión dimensional. Esta tesis propone su incorporación al ciclo de diseño mediante simulación virtual, buscando la equivalencia entre resultados numéricos y experimentales, un reto tanto técnico como económico. Para ello, se desarrolla un enfoque que integra experimentación y simulación, apoyado en un dispositivo y procedimiento capaces de generar estados de deformación representativos, junto con técnicas de visión artificial para construir una base de datos de calibración. Sobre esta, se aplica una estrategia inversa de optimización que permite identificar parámetros con eficacia. Las comparaciones entre ensayo y simulación muestran una alta capacidad predictiva del modelo calibrado, lo que reduce la necesidad de pruebas físicas, agiliza decisiones de diseño y ofrece pautas para procesos más precisos y eficientes desde sus etapas iniciales.

In sheet metal forming, springback is one of the most complex and critical phenomena for ensuring dimensional accuracy. This thesis proposes its integration into the design cycle through virtual simulation, aiming for equivalence between numerical and experimental results—an undertaking that represents both a technical and economic challenge. To achieve this, an approach is developed that combines experimentation and simulation, supported by a device and procedure capable of generating representative deformation states, together with computer vision techniques to build a calibration database. Based on this, an inverse optimization strategy is applied to efficiently identify material parameters. Comparisons between experiments and simulations demonstrate the strong predictive capability of the calibrated model, reducing the need for physical testing, accelerating design decisions, and providing guidelines for more precise and efficient processes from the earliest development stages.