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La investigación se centra en la optimización de procesos de manufactura industrial y la aplicación de modelos computacionales avanzados para mejorar el desempeño mecánico. Una parte significativa del trabajo involucra el análisis sistemático de parámetros de mecanizado, tales como velocidad de corte, avances y estrategias de herramienta, para minimizar la rugosidad superficial en materiales como aceros AISI 420 y AISI P20. Mediante el uso de metodologías como Taguchi y ANOVA, se han desarrollado modelos matemáticos predictivos y algoritmos para mejorar la eficiencia y rentabilidad de la manufactura. Más allá del mecanizado, la investigación explora la optimización estructural a través del diseño generativo y la simulación por elementos finitos, logrando reducir el peso de componentes mecánicos manteniendo los estándares de seguridad. Adicionalmente, el alcance se extiende al análisis de procesos de corte de láminas metálicas, evaluando el impacto de las geometrías de punzón en la deformación y los límites de fractura. Finalmente, la investigación integra aplicaciones biomecánicas, utilizando unidades de medición inercial y modelos basados en regresión para analizar la cinemática de la marcha en diversas superficies, demostrando la versatilidad de la recolección de datos mediante sensores y el análisis predictivo tanto en contextos de ingeniería como médicos.

Temas Clave:

• Optimización de rugosidad superficial en mecanizado CNC
• Diseño estadístico de experimentos (Taguchi y ANOVA)
• Desarrollo de modelos predictivos y algoritmos
• Diseño generativo y optimización estructural
• Propiedades mecánicas y análisis de falla de materiales
• Cinemática de la marcha y evaluación de movilidad mediante sensores