Método para la determinacion del campo de esfuerzos bajo la influencia de esfuerzos residuales por medio de la tecnica híbrida de fotoelasticidad y termografia.

Abstract

El estudio de los esfuerzos residuales ha sido materia de investigación debido al efecto que producen sobre el estado de esfuerzos y la integridad operacional de diferentes productos. Esto se debe a la alteración que pueden generar los esfuerzos residuales en las propiedades mecánicas de los materiales y que su origen se asocia con la mayoría de los procesos de manufactura. Por otro lado, la fotoelasticidad es una técnica óptica no destructiva que permite obtener el campo de esfuerzos y detectar la presencia de esfuerzos residuales en materiales birrefringentes, como el vidrio, el policarbonato o el acrílico. La implementación de la fotoelasticidad en una muestra con esfuerzos residuales mientras es sometida a una carga mecánica, permite observar una deformación en el campo de esfuerzos debido a la presencia del residual. Luego, al someter la muestra a una carga térmica se genera una recuperación, alterando nuevamente el estado de esfuerzos. Durante este trabajo se desarrolló una metodología para la adquisición de imágenes de fotoelasticidad, definiendo las geometrías y el material de las muestras, las condiciones de grabación, las fuentes de aplicación de carga y temperatura, y sus parámetros. Posteriormente se estableció una metodología para procesar las imágenes a partir de los videos adquiridos, partiendo de un preprocesamiento en el cual se desarrolló una evaluación de la información visual, se filtró la información innecesaria y se realizó un submuestreo en el conjunto de imágenes obtenidas. Durante el procesamiento se implementaron algoritmos basados en el comportamiento de la dinámica del color, agrupamiento no supervisado y recuperación del campo de esfuerzos en imágenes de fotoelasticidad. A partir de los resultados obtenido se encontró que la dinámica de color asociada a los esfuerzos residuales corresponde a un nivel de esfuerzo diferente respecto a su vecindario. Adicionalmente, la implementación del algoritmo K-means o la estimación de la trayectoria de color en los pixeles de una secuencia de imágenes logra identificar los esfuerzos residuales presentes en una muestra. Por otro lado, la evaluación de similitud estructural entre imágenes de una secuencia de carga y temperatura permitió emparejar las imágenes idóneas para lograr la recuperación del campo de esfuerzos de los esfuerzos residuales.