Optimización de tratamientos térmicos en metalurgia mediante algoritmos de búsqueda y optimización
INTRODUCCIÓN
La transformación de minerales en materiales con nuevas propiedades ha sido un factor crucial en el desarrollo y progreso de la sociedad humana en la historia. La mayoría de artefactos que hoy nos rodean, se deben gracias a la minería y los procesos metalurgicos que dan como resultados dispositivos electrónicos, equipos móviles pesados o estructuras de ingeniería. En los procesos metalúrgicos existe el tratamiento térmico, que se trata sobre calentar y enfriar los materiales de manera controlada para que sean más resistentes y tengan una estructura interna mejor. Es decir, se genere mejoras notables en las propiedades mecánicas y microestructurales de los materiales por estos procesos. Existen diferentes estándares en este proceso para que los materiales den como resultado un producto de buena calidad. Es aquí donde los algoritmos de búsqueda y la optimización de estos procesos térmicos se erige como un componente esencial para asegurar que los materiales alcancen los niveles deseados de calidad y rendimiento.
LAS PROPIEDADES TÉRMICAS EN LOS METALES
Es necesario entender cuáles son las propiedades térmicas de los metales en general y su respuesta al calor para poder aprovechar lo mejor de ellos. Una de ellas es la conductividad térmica, que permite a un material conducir calor. Se sabe que los metales generalmente tienen una alta conductividad térmica, lo que los convierte en excelentes conductores del calor; sin embargo, por el tratamiento térmico esta propiedad puede verse afectada. Otra propiedad es la capacidad calorífica, la cual es la cantidad de calor que un material puede almacenar por unidad de masa. También tenemos el coeficiente de expansión térmica, el cual explica sobre la velocidad a la que un material se expande o contrae con los cambios de temperatura. Por otro lado, contamos con la resistencia a la oxidación, lo que permite a un metal resistir a la degradación causada por la exposición al oxígeno a altas temperaturas. Finalmente, el punto de fusión, el cual es la temperatura donde un metal cambia de estado sólido a líquido.
OPTIMIZACIÓN DE TRATAMIENTOS TÉRMICOS EN METALÚRGIA
A través de las últimas décadas, se han desarrollado diversas técnicas y herramientas para optimizar el tratamiento térmico metalúrgico, las cuales han sido de vital importancia para el desarrollo industrial en el que vivimos. Por un lado, tenemos la técnica del uso de modelos matemáticos y simulaciones por computadora, lo que permite a los metalurgistas predecir y analizar el comportamiento de los distintos materiales o metales durante el tratamiento térmico. De esa manera, se contribuye a la optimización de las condiciones del proceso. Por otro lado, la aplicación de algoritmos de optimización de búsqueda, como el algoritmo genético y el algoritmo de enjambre de partículas, nos permite hallar la mejor combinación de parámetros de tratamiento térmico de manera más eficiente. Además, tenemos la automatización del proceso de tratamiento térmico a través de sistemas de control avanzados. Esto mejora la consistencia y repetibilidad de los resultados.
ALGORITMOS DE BÚSQUEDA Y OPTIMIZACIÓN
Gracias a las ciencias de la computación, existen los algoritmos de búsqueda y optimización para mejorar los procesos. Los algoritmos de Búsqueda: Estos pueden ser en grafos y búsqueda heurística, donde el primero se utiliza para encontrar soluciones nodos interconectados (grafos) en una estructura de datos y el segundo, utiliza información adicional para obtener en la búsqueda soluciones más rápidamente en sistemas complejos. Por ejemplo: A* es el algoritmo más conocido en búsqueda heurística y se utilización en la planificación de rutas y otra variedad de aplicaciones es amplia. Algoritmos de optimización: Estos se pueden dividir en Optimización local, global, estocástica, multiobjetivo, entre otras. El primero busca mejorar iterativamente una solución inicial, realizando cambios locales en busca de una solución de mejor calidad. Por ejemplo, tenemos al algoritmo de descenso de gradiente. El segundo, busca la mejor solución posible en todo el espacio de búsqueda. Un ejemplo de ello son los algoritmos genéticos, El tercero incorpora elementos aleatorios en el proceso de optimización para explorar diferentes soluciones y evitar quedar atrapados en óptimos locales. Por ejemplo, tenemos los algoritmos de enjambre de partículas (PSO). La optimización Multiobjetivobusca optimizar multiples objetivos al mismo tiempo (equilibrio), entre otros más algoritmos.
COMENTARIOS
En el presente artículos se ha observado sobre los algoritmos de optimización en los tratamientos térmicos en metalurgia. Su implementación es necesaria para mejorar las propiedades deseadas. Por ello, se debe seguir una secuencia de pasos para una exitosa implementación. Por ello, primero se debe definir objetivos del tratamiento térmico. Es decir, se debe establecer cuales son las propiedades específicas que se desean mejorar, como la dureza, la resistencia a la corrosión, etc. Luego, el proceso del tratamiento térmico se debe desarrollar mediante un modelo matemático o computacional. Este modelo debe capturar las relaciones entre los parámetros del proceso y las propiedades del material. Se debe revisar que la función objetivo cuantifique el rendimiento de los objetivos definidos. La función objetivo toma como input los parámetros del tratamiento térmico y el output es un valor que se debe minimizar o maximizar, de acuerdo al caso. Aquí es donde se debe elegir que algoritmo de optimización usar. Uno de los mencionados en el artículo es el de ptimización por Enjambre de Partículas (PSO), ya que puede encontrar soluciones rápidamente. Es así como se ejecuta el algoritmo de optimización con el modelo del proceso y la función objetivo para finalmente evaluar las soluciones y realizar los ajustes necesarios. Una vez que se encuentran las condiciones de tratamiento térmico óptimas, se implementan en el proceso de fabricación para producir materiales con las propiedades deseadas. Hay que tomar en cuenta que este proceso es interdisciplinario entre metalurgista, ingenieros en ciencia de la comunicación, ingenieros de minas, entre otros, para un resultado efectivo.
REFERENCIAS
T. V. Rajan, C. P. Sharma, Ashok Sharma(2012) Heat Treatment: Principles and Techniques.
William D. Callister, David G. Rethwisch(2014) Materials science and engineering : an introduction.
David E. Goldberg(1989)Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning.
Comentarios
Registrate o Inicia Sesión para comentar y obtener Cursos de pago gratis