Materiales Porosos por Impresión 3D a base de Mezclas de PLA/PHB e Híbridos de Hidroxiapatita-Ag-ZnO, Dirigidos hacia su Aplicación en Andamios Óseos

Katia Dafne Daniela Martínez López (2022, [Tesis de maestría])

1. RESUMEN Se reporta el desarrollo de materiales porosos por 3D a base de mezclas de PLA/PHB e híbridos de hidroxiapatita-Ag-ZnO (HAp-Ag-ZnO), dirigidos hacia su aplicación como andamios óseos. Primero, se desarrolló un procedimiento novedoso para síntesis in situ de nanopartículas de Ag (Ag-NPs) y ZnO (ZnO-NPs) sobre HAp; En esta etapa del proyecto se evaluaron diferentes proporciones de los precursores Ag-ZnO/HAp a fin de controlar la morfología, distribución y relación entre las Ag-NPs, ZnO-NPs y la HAp. Las propiedades cristalográficas y morfológicas se caracterizaron por difracción de rayos X (DRX) y microscopía electrónica de transmisión (TEM). Las interacciones químicas entre los componentes de los nanohíbridos de HAp-Ag-ZnO se estudiaron mediante espectroscopía de fotoelectrones emitidos por rayos X (XPS). Se formularon en fundido mezclas de PLA/PHB (75:25 m/m) y nanohíbridos de HAp-Ag-ZnO (1% m/m con respecto a la mezcla PLA/PHB), y se manufacturaron filamentos de 1.75 mm de diámetro, aptos para su uso en impresión 3D. Adicionalmente se obtuvieron filamentos de PLA/PHB y de PLA/PHB e HAp (1 % m/m), para fines comparativos. Se evaluaron las propiedades mecánicas de especímenes obtenidos por impresión 3D, ante cargas de compresión a fin de determinar el efecto de la incorporación de los nanohíbridos de HAp-Ag-ZnO. Finalmente, se manufacturaron prototipos porotos por impresión 3D y se evaluó su capacidad de inhibición bacteriana contra E. coli y S. aureus. Estos prototipos se sometieron a un tratamiento superficial con plasma de argón, a fin de exponer las nanopartículas híbridas. La síntesis in situ desarrollada en marco de esta tesis dio lugar a material híbrido constituido por HAp (tamaño promedio de ~40 nm) con Ag-NPs y ZnO-NPs depositadas aleatoriamente. Las Ag-NPs exhibieron una estructura cúbica centrada en las caras mientras que las ZnO-NPs estuvo presente en su fase Wurtzita. El análisis cristalográfico y por XPS sugiere que existe un dopado con átomos de Zn y Ag en la estructura de la HAp. Las propiedades mecánicas a compresión de la mezcla PLA/PHB no sufrieron disminución con la incorporación de los nanohíbridos de HAp- Ag-ZnO.

El módulo elástico alcanzado en los materiales porosos coincide con el del hueso trabecular/esponjoso, lo cual es deseable para su uso en andamios óseos. Se obtuvo una inhibición antibacteriana del 90% para E. Coli y 30% para S. aureus, la cual incrementó en ambos casos hasta un 100 % después del tratamiento con plasma de argón. Los resultados indican que los materiales desarrollados en este trabajo tienen un gran potencial para la ingeniería de tejidos óseos.

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Modelado y optimización de la conductividad térmica, conductividad eléctrica y propiedades de tensión de compuestos de HDPE-partículas de carbono medianteherramientas de inteligencia artificial

Edgar Miguel García Carrillo (2022, [Otro, Trabajo de grado, doctorado])

En el diseño de compuestos poliméricos, es de gran interés poder predecir y optimizar sus propiedades térmicas, eléctricas y mecánicas, antes de su fabricación, con el fin de reducir el trabajo experimental y de obtener materiales con mejor desempeño para diversas aplicaciones. Sin embargo, esta tarea es complicada debido al comportamiento complejo y no lineal de las propiedades de los compuestos. En este trabajo se desarrollaron redes neuronales artificiales (RNA) como modelos de predicción con el objetivo de aproximar la conductividad térmica, la conductividad eléctrica y las propiedades de tensión de compuestos de polietileno de alta densidad (HDPE) adicionados con partículas de carbono (PC). En la implementación de estos modelos se utilizaron datos obtenidos experimentalmente. Los compuestos fueron preparados mediante mezclado en fundido, utilizando cuatro tipos de partículas de carbono de distinta geometría a diferentes concentraciones. Las RNA de tipo perceptrón multicapa (MLP), entrenadas mediante el algoritmo Levenberg-Marquardt y con una sola capa oculta mostraron el mejor desempeño predictivo. Los modelos de RNA mostraron una buena correlación entre los datos experimentales y simulados, lo cual está evidenciado por factores de correlaciones superiores a 0.97 en los datos de prueba. Además, los modelos de predicción de la conductividad térmica y del módulo elástico basados en RNA se ajustaron en mayor medida a los datos experimentales en comparación con modelos analíticos reportados en la literatura. También, se determinó el impacto relativo de cada variable de entrada sobre las propiedades de los compuestos, a través del tratamiento de los pesos sinápticos de las RNA mediante el método connection weight. Las ecuaciones derivadas de las RNA se utilizaron como funciones de ajuste de un algoritmo genético multi- objetivo (MOGA) con el fin de optimizar los parámetros de diseño que permiten maximizar la conductividad térmica y el módulo elástico, así como minimizar la conductividad eléctrica de los compuestos. Como resultado de la optimización, se obtuvo un conjunto de soluciones óptimas que pertenecen a la frontera de Pareto. Una prueba de conformidad se llevó a cabo para validar la capacidad de optimización del método de algoritmos genéticos.

Finalmente, este modelo podría ser adaptado para su aplicación en otras propiedades de compuestos, así como en un intervalo de variables extendido.

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Development of Multifunctional Polymeric Catalyst and their Application In Polyester Recycling (Desarrollo de Catalizadores Poliméricos Multifuncionales y su Aplicación en la Depolimerización de Poliésteres)

VICTOR DANIEL LECHUGA ISLAS (2022, [Otro, Trabajo de grado, doctorado])

This thesis was conducted at the Centro de Investigación en Química Aplicada (CIQA, Mexico), and the Laboratory of Organic and Macromolecular Chemistry (IOMC), Friedrich Schiller University Jena (FSUJ, Germany), both institutions are gratefully acknowledged.

This project would not have been possible without the support of many people. I am foremost grateful to my supervisors: Dr. Carlos Guerrero Sánchez for his outstanding ideas, guides, help, and prolific supervision during this project, and Dr. Ramiro Guerrero Santos for his constructive comments and vision to strive toward excellent research. I had a great time during this project. Thank you for all the confidence you entrusted me with.

I also would like to acknowledge the Department of Macromolecular Chemistry and Nanomaterials at CIQA, a special thanks to M.S. Hortensia Maldonado T., and B.S. Judith Cabello R., for their helpful assistance during the beginning of this project. Thanks also to the people who helped me with all the administration work at the Coordinación de Posgrado at CIQA, including Dr. Leticia Larios, M.S. Aída E. García, and Nancy Espinosa.

I thank Prof. Dr. Ulrich S. Schubert and his group for giving me the opportunity to do part of my PhD thesis at the Friedrich Schiller University Jena (FSUJ), Germany. It was a special pleasure for me to work and collaborate in the group.

I am also grateful to my committee: Dr. Dámaso Navarro, Dr. Ramón Díaz, and Dr. Ricardo Acosta for fruitful discussions, valuable suggestions, and expert advice to enrich this work. I hope I have learned and applied several of your teachings here and in future projects.

Moreover, I am also grateful to the always supportive staff at CIQA and FSUJ. Special thanks to Dr. Jesus Lara and Steffi Stumpf for their assistance with SEM analysis, Carolin Kellner for cytotoxicity studies, Renzo Paulus for his assistance with thermal

studies, Sandra Köhn for EA measurements, Katja Gattung and Ulrike Kaiser for all the paperwork in Jena, Dr. Grit Festag for SEC measurements, Dr. Johannes C. Brendel, Dr. Ivo Nischang for AUC measurements and great collaboration, and Dr. Jürgen Vitz for his kind support during my stay in Jena.

For the good times and collaboration, I also wish to thank my colleagues and friends at CIQA and FSUJ. A special thanks to Alicia de San Luis, Carolina Ventura, César Muñoz, Claude St. Thomas, Ilya Anufriev, Jens Ulbrich, Julien Alex, Luana Vieira, Marco De Jesus, Miguel Carrillo, Roberto Yañez, Paulina Lugo, Paul Klemm and to all who directly or indirectly have lent their hand in this venture. Thank you, muchas gracias, danke schön!

I am especially grateful to my family for providing me with unfailing support and continuous help throughout my years of study. This accomplishment would not have been possible without them. I wish to express my deepest gratitude to Melisa Trejo, her love, dedication, and encouragement have sustained and uplifted me to continue with this and our wonderful life project. Thank you!

And of course, I wish to express my gratitude for financial support to the Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT) and the Deutscher Akademischer Austauschdienst (DAAD) through the research grant: Bi-nationally supervised Doctoral Degrees / Cotutelle.

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Estudio de la incorporación de arcilla de paligorskita, recubierta con poliurea en estructuras núcleo, coraza, y su efecto sobre las propiedades fisicomecánicas y de inflamabilidad en sistema PLA/EVA

Gerardo Pozos Sánchez (2022, [Tesis de maestría])

En el presente trabajo se discute el efecto de la paligorskita (PLG) en conjunto con el polifosfato de amonio (APP) (sistema retardante a la flama (SRF)) ambos recubiertos con poliurea, mediante su morfología y sus propiedades mecánicas, térmicas y antiflama, cuando se incorpora a una matriz polimérica de PLA/EVA. Como primera etapa se realizó el lavado de la paligorskita seguido de la modificación química de su superficie con el agente de acoplamiento 3- (Glicidiloxipropil) trimetoxisilano –GPTMS, esto para que la hidrofobicidad de la PLG no fuera un impedimento para recubrirla con poliurea. Seguido de eso se generó un diseño de experimentos en el cual se bosquejo lo siguiente: 4 formulaciones donde se variaron la concentración de PLG modificada con silano y APP y 4 formulaciones donde se varió la concentración de PLG sin modificar y APP, la variación de la PLG modificada y sin modificar fue de un 6% y 9%, mientras que la variación del APP es de un 3% y 4%. A las 8 formulaciones descritas previamente se les realizó la metodología de microencapsulación.

Se utilizó FTIR para poder comprobar la modificación de la PLG y la formación de la poliurea, seguido de la caracterización mediante SEM donde se observó el recubrimiento de las partículas de la PLG ya sea modificada y sin modificar junto con las de APP, después realizó el mezclado de PLA/EVA con cada una de las formulaciones propuestas, seguido a eso se realizó una inspección visual para notar la variación de color seguido de SEM para observar si hubo dispersión del SRF.

Se realizó la evaluación de las propiedades mecánicas mediante DMA donde se observó que las formulaciones [9plgM&4APP]E y [9plgS&4APP]E presentaron un aumento de su módulo de almacenamiento y en la prueba de tensión elongación, se observó que la rigidez de ambos se modificó a valores mayores comparados con PLA/EVA, culminando con el análisis del comportamiento a la flama donde [9plgM&4APP]E no presentó velocidad de quemado y se comprueba con el pico de velocidad de liberación de calor (pHRR) donde esta misma mostró una disminución de pHRR de un 36.30%.

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Síntesis Biomimética de Copolímeros Conjugados EDOT-PY y EDOT-ANI Semiconductores como Interfaces Neuronales y de Registro Electrofisiológico

Manuel Eduardo Martínez Cartagena (2022, [Tesis de doctorado])

El estudio de las interfaces entre materiales y sistemas biológicos resulta medular en el diseño de nuevas estrategias para el tratamiento, control o reversión de patologías diversas, la ingeniería celular es un área que ha cobrado un creciente interés en los últimos años, en especial el desarrollo de neurointerfaces con fines diversos, desde tratamientos por estimulación directa de los diferentes grupos celulares que conforman el sistema nervioso hasta control de sistema cerebro-maquina. La ingeniería bioelectrónica en general busca la conexión estable y compatible entre dispositivos vinculados a órganos o tejido electrogénicos, lo que permitirá el control de prótesis, computadoras, manejo de sistemas remotos, etc. De la misma manera la electrofisiología y la neuroquímica persiguen la compresión de los fenómenos moleculares que subyacen a la electrogénesis y como la alteración de estos propicia el surgimiento de patologías, la investigación reciente entre sistemas de registro/estimulación entre células y dispositivos demanda tres principales objetivos que siguen persiguiéndose: biocompatibilidad, mínima impasividad y alta fidelidad de funcionamiento. Diversas fuentes de estimulación han sido empleadas para activar señales bioeléctricas entre las que destacan los estímulos ópticos, magnéticos y eléctricos, quizás la estimulación eléctrica es la más antigua de los medios de estimulación de células electrogénicas, entre ellas las neuronas, por lo cual desarrollar materiales que cumplan con los tres criterios antes descritos es un reto vigente en la ingeniería neuronal, en este trabajo se planteó el uso de materiales poliméricos conductores como interfaces en el registro de señales bioeléctricas, estimulación eléctrica directa e inalámbrica de neuronas .

En el capítulo II se describe un estudio sistemático de la síntesis biomimética de copolímeros EDOT-Py y EDOT-ANI catalizados por hematina y ferroceno, así como es análisis del efecto del contraión en el dopaje de los mismo, se encontró que por primera vez que el efecto del catalizador ejerce un efecto dominante en las propiedades de conductividad, morfología y estabilidad superficial de las nanopartículas de polímero, se caracterizó la cinética de la hematina En el capítulo III se estudió la fabricación de electrodos recubiertos con copolímeros semiconductores por deposito electroforético, lo cual constituye la primera demostración de esta técnica en la manufactura de electrodos como neurointerfaces. los electrodos recubiertos por copolímeros EDOT-Py:PSS y EDOT-ANI:PSS en presencia de MnO2 evidenciaron capacitancias especificas elevadas (4.2 - 2 F/cm2) respecto a los copolímeros en bulk dopados con PSS (2 – 0.2 F/cm2) y en presencia de fosfatos se alcanzó capacitancias de hasta 1.2 F/cm2. En el capítulo IV se demostró por primera vez el uso de este tipo de electrodos para ensayos electrofisiológicos (ECG y EMG), los cuales mostraron que los electrodos fabricados por deposito con copolímero EDOT-PY 0.9-0.1/PO4 son altamente sensibles para registrar los trazos y señales bioeléctricas, presentaron bajo ruido térmico (4 µV) y alta relación señal-ruido (18.5 - 14 dB), que permito obtener trazos electrocardiográficos y electrormiograficos más definidos, lo cual es ideal para la diagnosis medica de desórdenes en músculos y fibras cardiacas, este trabajo constituye el primer reporte de electrodos fabricados por DEP aplicados exitosamente a electrofisiología. En el capítulo V se realizaron por primera vez registros de potenciales de acción usando neuronas de ganglio subesofágico de Helix aspersa, mostraron que los electrodos fabricados por deposito electroforético de copolímero EDOT-PY 0.9-0.1/PO4 son altamente sensibles a señales bioeléctricas y estables en la aplicación de corriente con una capacidad de

almacenamiento de carga (CSC) de hasta 0.57 mC/cm2, presentaron bajo ruido térmico (4 µV) y alta relación señal-ruido (SNR= 32 dB) contra 22 dB de los electrodos de Ag/AgCl. La citotoxicidad intrínseca del electrodo recubierto con copolímero se estudió mediante células ND7/23 cultivadas sobre un sustrato de vidrio, es la viabilidad celular fue del 99% tras 72 h de proliferación. En el capítulos VI, se desarrolló un nuevo paradigma de estimulación eléctrica inalámbrica mediante el uso de nanopartículas de copolímero EDOT- PY 0.9-0.1 TSA:PSS para acelerar la diferenciación celular de la línea celular hibrida ND7/23, el enfoque de estimulación eléctrica inalámbrica a través de partículas de copolímero conductor mostro ser un enfoque inédito y funcional para estimular eléctricamente sin manipulación directa los cultivos celulares prescindiendo de la necesidad de electrodos en contacto con el medio, las partículas de copolímero empleado mostraron alta capacitancia especifica en la pruebas de carga y descarga galvanostatica a diferente densidad de carga, además el análisis. El análisis de biocompatibilidad live/dead llevado a cabo mediante citometría de flujo demostró una alta viabilidad (98%) celular tras 24 y 48 h para cultivos no diferenciados de ND7/23 a una concentración de 50 µg/mL. Los resultados obtenidos a lo largo de esta tesis doctoral representan aplicaciones versátiles desprendidas del uso extensivo de materiales sintetizados por métodos biomimeticos, la manufactura de electrodos por DEP, el registro electrofisiológico, la estimulación eléctrica intracelular de neuronas y la estimulación inalámbrica por nanopartículas que actúan como nanocapacitores son aproximaciones con potencial de uso en la práctica clínica y científica del estudio de células electrogénicas, y representa una demostración fehaciente que futuro de los materiales conductores orgánicos es prominente, ya que suponen ventajas de síntesis, fabricación y uso en ingeniería biomédica que sobrepasan a la mayoría de materiales metálicos convencionales en el área.

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Efecto de los antioxidantes presentes en granos de café verde en la degradación termo-mecánica de un copolímero al azar de polipropileno-etileno propileno (PP-EP)

ANTONIO ORTIZ GARCIA (2022, [Tesis de doctorado])

En años recientes han surgido algunas compañías que usan los desechos de café percolado y pulpa de la cereza con la finalidad de introducir nuevos productos de valor agregado; algunos ejemplos de productos basados en residuos de café son: papel, harina, filamento para impresoras 3D, fibras textiles, entre otros [1]. Dentro de la cadena de valor del café existen otros desechos que no están siendo aprovechados o son foco de problemas ambientales. Por ejemplo, cerca del 30% de los desperdicios en la cadena de producción del café corresponden a los granos verdes defectuosos, los cuales además de requerir una gran demanda de oxígeno para degradarse colocan en una posición de riesgo a la flora y fauna donde son desechados [2–4]. El no aprovechamiento de este tipo de desechos, aunado a los pocos estudios científicos orientados a lograr un mejor valor o disposición de estos, representan una gran área de oportunidad que podría ser redireccionada hacia la industria del plástico como posibles estabilizadores de los fenómenos de degradación. En el presente trabajo se estudia el impacto en el peso molecular y el comportamiento térmico de la matriz del copolímero al azar de polipropileno- etilenopropileno (PP-EP), debido a los antioxidantes presentes en los granos de café verde defectuosos y aquellas especies generadas durante la preparación y ciclos de procesamiento de biocompuestos sometidos a condiciones extremas de temperatura mediante tecnología de mezclado en fundido.

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Efecto de la incorporación de nano y microfibras de carbono en las propiedades de una matriz de polietileno de baja densidad

Patricia Victoria Pérez Luna (2022, [Tesis de maestría])

En este trabajo se estudiaron los efectos de la relacio´n de nanofibras de carbono (NFC) y microfibras de carbo´n (MFC), la concentracio´n de NFC/MFC y el reprocesamiento sobre las propiedades t´ermicas, mecanicas y eléctricas de los compuestos a base de polietileno de baja densidad(LDPE).Estos compuestos fueron obtenidos por extrusión de película.

El estudio se dividi´o en tres etapas principales: en la primera etapa, se estudió el

efecto de la relación de nano y microfibras de carbono sobre la matriz de LDPE (relaciones NFC/MFC: 0/100, 25/75, 50/50, 75/25 y 100/0); en la segunda etapa, se estudio el efecto que se tiene al variar la concentración de las fibras de carbono (concentraciones: 1, 3 y 5 % en peso) en la matriz de LDPE; y en la tercera etapa, se estudi´o el efecto del reprocesamiento sobre los compuestos LDPE/NFC/MFC con un extrusor monotornillo. Esto con el objetivo de encontrar las variables de formulaci´on y de procesamiento para obtener compuestos con la mejor combinaci´on de propiedades.

Los resultados de la caracterizaci´on t´ermica, el´ectrica y mec´anica mostraron que dentro de las muestras con diferentes relaciones NFC/MFC, la relaci´on NFC/MFC de 75/25 fue la que present´o tanto buenas propiedades mec´anicas como buena conductividad t´ermica. As´ı mismo, el compuesto con una concentraci´on del 5 % en peso de fibras de carbono aumento´ la rigidez y la conductividad t´ermica de los compuestos. Por u´ltimo, el reprocesamiento no influy´o significativamente en las propiedades y en la dispersión de las fibras de carbono.

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Desarrollo de Recubrimientos Anticorrosivos para un Acero de Bajo Carbono a Base de una Resina Epóxica y Óxido de Grafeno, Funcionalizado con 3-aminopropiltrietoxisilano

MONICA AIMEE CENICEROS REYES (2022, [Tesis de doctorado])

En el presente trabajo se desarrollaron recubrimientos nanoestructurados a base de resinas epóxicas y óxido de grafeno funcionalizado (fGO) con el agente de acoplamiento de tipo silano 3-aminopropiltrietoxisilano (APTES) a diferentes concentraciones (0.01, 0.1, 0.2 y 0.4 M). Posteriormente, estos nanocompuestos se aplicaron sobre sustratos metálicos con la finalidad de evaluar el efecto que tiene el grado de funcionalización del GO con el APTES en las propiedades anticorrosivas de un recubrimiento preparado a partir del sistema Epoxi/fGO. El desarrollo del proyecto se llevó a cabo en tres etapas: I) Síntesis y caracterización del óxido de grafito mediante el método de Hummers modificado, II) la funcionalización del óxido de grafeno con el silano APTES en solución y III) el desarrollo del nanocompuesto epóxico (Epoxi/fGO) y su aplicación mediante la técnica de inmersión, sobre sustratos metálicos de lámina de acero de bajo carbono A36. Se logró la obtención del óxido de grafito con una concentración de los grupos funcionales típicos reportados en la literatura (hidroxilos, carboxilos, carbonilos y epóxido) de ~ 32 % y un ~ 37 % determinado por XPS y TGA respectivamente. Se determinó mediante FTIR que la funcionalización ocurrió: i) por apertura de anillo y ii) por silanización al encontrar evidencia de la presencia de los enlaces Si-O-C, Si-O-Si y C-N, producto de ambos mecanismos de reacción. También se encontró que en los nanocompuestos Epoxi/ fGO (T1 0.01 M y T2 0.1 M) se obtiene la mejor dispersión fGO en la resina epóxica y mejores propiedades barrera de los recubrimientos preparados con estos nanocompuestos; obteniendo los mayores valores de impedancia |Z|0.1 Hz = 1.81E09 y Z|0.1 Hz = 1.48E09 ohm cm, respectivamente; así como las velocidades de corrosión más bajas T1 corr = 1.92E-05 y T2 corr = 2.50E-05 vs Acero corr = 1.09E-02 mm/año, respectivamente.

Estos resultados son de gran importancia ya que se demostró que funcionalizar al GO con una solución de silano a bajas concentraciones, es una vía para preparar recubrimientos con un buen desempeño barrera, haciendo útiles estos recubrimientos para aplicaciones anticorrosivas de estructuras de acero de bajo carbón; en las concentraciones de T3 0.2 M y T4 0.4 M se observó la presencia de estructuras de sílice, lo que da lugar a la formación de un sistema con características diferentes a lo buscado en este trabajo.

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Modelado y optimización de la conductividad térmica, conductividad eléctrica y propiedades de tensión de compuestos de HDPE-partículas de carbono mediante herramientas de inteligencia artificial

Edgar Miguel García Carrillo (2022, [Tesis de doctorado])

En el diseño de compuestos poliméricos, es de gran interés poder predecir y optimizar sus propiedades térmicas, eléctricas y mecánicas, antes de su fabricación, con el fin de reducir el trabajo experimental y de obtener materiales con mejor desempeño para diversas aplicaciones. Sin embargo, esta tarea es complicada debido al comportamiento complejo y no lineal de las propiedades de los compuestos. En este trabajo se desarrollaron redes neuronales artificiales (RNA) como modelos de predicción con el objetivo de aproximar la conductividad térmica, la conductividad eléctrica y las propiedades de tensión de compuestos de polietileno de alta densidad (HDPE) adicionados con partículas de carbono (PC). En la implementación de estos modelos se utilizaron datos obtenidos experimentalmente. Los compuestos fueron preparados mediante mezclado en fundido, utilizando cuatro tipos de partículas de carbono de distinta geometría a diferentes concentraciones. Las RNA de tipo perceptrón multicapa (MLP), entrenadas mediante el algoritmo Levenberg-Marquardt y con una sola capa oculta mostraron el mejor desempeño predictivo. Los modelos de RNA mostraron una buena correlación entre los datos experimentales y simulados, lo cual está evidenciado por factores de correlaciones superiores a 0.97 en los datos de prueba. Además, los modelos de predicción de la conductividad térmica y del módulo elástico basados en RNA se ajustaron en mayor medida a los datos experimentales en comparación con modelos analíticos reportados en la literatura. También, se determinó el impacto relativo de cada variable de entrada sobre las propiedades de los compuestos, a través del tratamiento de los pesos sinápticos de las RNA mediante el método connection weight. Las ecuaciones derivadas de las RNA se utilizaron como funciones de ajuste de un algoritmo genético multi- objetivo (MOGA) con el fin de optimizar los parámetros de diseño que permiten maximizar la conductividad térmica y el módulo elástico, así como minimizar la conductividad eléctrica de los compuestos. Como resultado de la optimización, se obtuvo un conjunto de soluciones óptimas que pertenecen a la frontera de Pareto.

Como resultado de la optimización, se obtuvo un conjunto de soluciones óptimas que pertenecen a la frontera de Pareto. Una prueba de conformidad se llevó a cabo para validar la capacidad de optimización del método de algoritmos genéticos. Finalmente, este modelo podría ser adaptado para su aplicación en otras propiedades de compuestos, así como en un intervalo de variables extendido.

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Inteligencia Artificial como Estrategia en la Predicción de la Conductividad Térmica en Compuestos de Polipropileno/Nanotubos de Carbono

Daniela Alejandra Abreu Caceres (2022, [Tesis de maestría])

La eficiencia de los materiales compuestos complejos es importante a la hora de optimizar y predecir sus propiedades térmicas y eléctricas, con el fin, de ahorrar recursos, gastos y tiempo invertido antes de su fabricación, por ello, se emplean herramientas tradicionales como lo son, el uso de modelos analíticos, estos modelos, resultan fáciles de analizar, sin embargo, presenta una baja predicción a comparación de los datos experimentales. El uso de herramientas más sofisticadas, como lo son, la inteligencia artificial y una de sus ramas, el aprendizaje de máquina, resultan ser más precisos a la hora de optimizar valores. En este trabajo se analizaron las conductividades térmicas y eléctricas de los compuestos presentados en diferentes concentraciones a través de modelos analíticos, los cuales resultaron subestimar los valores de k y sobreestimar los valores de σ, con sus respectivas excepciones. Esto puede sugerir que los modelos analíticos, no aproximan los valores obtenidos experimentalmente en todos los casos. También se desarrollaron redes neuronales artificiales (RNA) como modelos de predicción con el objetivo de aproximar la conductividad térmica del polipropileno (PP) adicionados con nanotubos de carbono de pared múltiple (MWCNT), implementando datos obtenidos experimentalmente. Los compuestos fueron preparados mediante mezclado en fundido, utilizando diferentes tipos de concentraciones (1, 2, 3 y 4%) tanto con el tratamiento, como sin el tratamiento de ultrasonido. Las RNA de tipo perceptrón multicapa (MLP), entrenadas mediante el algoritmo Levenberg-Marquardt y con 1 capa oculta mostraron el mejor desempeño predictivo. Los modelos de RNA mostraron una buena correlación entre los datos experimentales y simulados, lo cual está evidenciado por factores de correlaciones superiores a 0.99 en los datos de prueba. Además, los modelos de predicción de la conductividad térmica basados en RNA se ajustaron en mayor medida a los datos experimentales en comparación con modelos analíticos reportados en la literatura.

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