TFG_Burgos_Perez_Arnau

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TRABAJO DE FINAL DE GRADO 
Grado en Ingeniería Mecánica 
GEMELO DIGITAL DE UN MONTAJE DEL LABORATORIO DE 
RESISTENCIA DE MATERIALES 
 
 
 
Memoria 
 
 
Autor: Arnau Burgos Pérez 
Director: Daniel di Capua 
Departamento: Resistencia de Materiales y Estructuras a la Ingeniería 
Convocatoria: Junio 2023 
 
 
 
Gemelo digital de un montaje del laboratorio de Resistencia de Materiales 
 i 
Resumen 
La industria 4.0 es una revolución industrial tecnológica que está transformando la forma de operar 
y trabajar en todo el mundo. La conectividad digital y la inteligencia artificial juegan un papel 
fundamental, dados de la mano con el concepto de los gemelos digitales. Un gemelo digital es una 
representación virtual de una realidad física que ha presentado una mejora en auge en la creación 
de actividades en una gran cantidad de ámbitos de la ingeniería. Mediante los gemelos digitales, se 
crean modelos matemáticos, digitales y analíticos que permiten conocer el estado en tiempo real 
de un modelo físico existente o en desarrollo, permitiendo a las organizaciones adaptarse 
rápidamente a los cambios y maximizar su rendimiento. 
El objetivo principal de este trabajo es el modelaje y estudio estructural de un montaje 
del laboratorio de Resistencia de Materiales, basado en la aplicación de los gemelos digitales. 
De una forma breve, el trabajo consistirá en la realización de un gemelo digital para dos montajes 
de pórtico. Por un lado, se realizará un gemelo digital para un montaje de un pórtico biempotrado 
y, por otro lado, para el montaje de un pórtico tipo ménsula. Con esto, se propondrá, de cada uno, 
su modelado y la creación de su respectivo gemelo digital en una plataforma IoT (Internet of Things), 
así como el estudio estructural y de comportamiento ante diversas situaciones físicas, con el 
soporte de varios programas de ingeniería asistida por ordenador. 
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Resum 
La indústria 4.0 és una revolució industrial tecnològica que està transformant la forma d'operar i 
treballar arreu del món. La connectivitat digital i la intel·ligència artificial juguen un paper 
fonamental, donats de la mà amb el concepte dels bessons digitals. Un bessó digital és una 
representació virtual d'una realitat física que ha presentat una millora en auge en la creació 
d'activitats en una gran quantitat d'àmbits de l'enginyeria. Mitjançant els bessons digitals, es creen 
models matemàtics, digitals i analítics que permeten conèixer l'estat en temps real d'un model físic 
existent o en desenvolupament, permetent a les organitzacions adaptar-se ràpidament als canvis i 
maximitzar el seu rendiment. 
L'objectiu principal d'aquest treball és el modelatge i estudi estructural d'un muntatge del laboratori 
de Resistència de Materials, basat en l'aplicació dels bessons digitals. 
D'una forma breu, el treball consistirà en la realització d'un bessó digital per a dos muntatges de 
pòrtic. D'una banda, es realitzarà un bessó digital per a un muntatge d'un pòrtic biencastat i, d'altra 
banda, per al muntatge d'un pòrtic tipus mènsula. Amb això, es proposarà, de cadascun, el seu 
modelatge i la creació del seu respectiu bessó digital en una plataforma IoT (Internet of Things), així 
com l'estudi estructural i de comportament davant diverses situacions físiques, amb el suport de 
diversos programes d'enginyeria assistida per ordinador. 
Gemelo digital de un montaje del laboratorio de Resistencia de Materiales 
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Abstract 
Industry 4.0 is a technological industrial revolution that is transforming the way of operating and 
working worldwide. Digital connectivity and artificial intelligence play a fundamental role, hand in 
hand with the concept of digital twins. A digital twin is a virtual representation of a physical reality 
that has shown a significant improvement in creating activities in various engineering fields. 
Through digital twins, mathematical, digital, and analytical models are created, allowing real-time 
knowledge of the state of an existing or developing physical model, enabling organizations to 
quickly adapt to changes and maximize performance. 
The main objective of this work is the modeling and structural study of an assembly in the Materials 
Resistance laboratory, based on the application of digital twins. 
In brief, the work will consist of creating a digital twin for two portal assembly setups. On one hand, 
a digital twin will be created for a bi-fixed portal assembly, and on the other hand, for a cantilever 
portal assembly. This will involve modeling and creating their respective digital twins on an Internet 
of Things (IoT) platform, as well as the structural and behavioral studies under various physical 
situations, with the support of several computer-aided engineering programs. 
 
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Agradecimientos 
Quiero aprovechar para expresar mi gratitud a todas las personas que han contribuido de manera 
significativa en la realización de este Trabajo de Fin de Grado. Este trabajo es el resultado de varios 
meses de trabajo y aprendizaje y, su orientación y ayuda, han sido las piezas fundamentales para 
poder llevarlo a cabo y hacerlo de la mejor forma posible. 
En primer lugar, deseo expresar mi agradecimiento a mi director, Daniel di Capua, por su dedicación 
y asesoramiento experto a lo largo de todo este tiempo. Sus conocimientos, consejos y la 
instantánea ayuda en cualquier momento han sido cruciales para mí. Gracias por otorgarme el 
privilegio de poder compartir mi último contacto con el grado contigo. 
También quiero mostrar mi reconocimiento a mi familia y amigos por su apoyo incondicional. 
Gracias por creer en mí y en mis ideas y motivarme día a día para seguir adelante. Su amor y 
dedicación me han impulsado a sacar mi mejor versión y saber controlar mis emociones. Gracias 
por brindarme todas las herramientas posibles para poder concentrarme en este proyecto. 
Finalmente, me gustaría agradecer al equipo de CIMNE y todas las personas que han participado 
de alguna manera en la realización de este proyecto. Su cooperación y asistencia han sido 
fundamentales para acceder a muchos recursos que han enriquecido considerablemente la calidad 
del trabajo realizado. 
¡Muchas gracias a todos! 
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Índice 
RESUMEN _________________________________________________________ I 
RESUM ___________________________________________________________ II 
ABSTRACT _______________________________________________________ III 
AGRADECIMIENTOS ________________________________________________ IV 
1. PREFACIO ____________________________________________________ 1 
1.1. Origen del trabajo................................................................................................ 1 
1.2. Motivación ........................................................................................................... 1 
1.3. Requerimientos previos ...................................................................................... 2 
2. INTRODUCCIÓN _______________________________________________ 3 
2.1. Objetivos del trabajo ........................................................................................... 3 
2.2. Alcance del trabajo .............................................................................................. 3 
2.3. Estructura de la memoria .................................................................................... 4 
3. MARCO TEÓRICO ______________________________________________ 5 
3.1. La Industria 4.0 .................................................................................................... 5 
3.1.1. La Cuarta revolución industrial .......................................................................... 5 
3.1.2. Los pilares tecnológicos de la industria 4.0 ....................................................... 6 
3.1.3. Perspectivas y predicción industrial ................................................................10 
3.1.4. Desafíos y desing thinking ............................................................................... 11 
3.2. Gemelos digitales .............................................................................................. 11 
3.2.1. Implementación y uso de los gemelos digitales ............................................. 12 
3.2.2. Tipos de gemelos digitales .............................................................................. 14 
3.2.3. Aplicaciones y desafíos de los gemelos digitales ............................................ 14 
3.3. Plataformas IoT – Plataforma OSI4IOT ............................................................. 15 
3.3.1. Componentes de la plataforma ...................................................................... 17 
3.3.2. Protocolo MQTT .............................................................................................. 20 
3.3.3. Crear un gemelo digital en OSI4IOT ................................................................ 22 
4. METODOLOGÍA _______________________________________________ 24 
4.1. Creación de los modelos digitales ..................................................................... 24 
4.1.1. Modelado de los pórticos en Solidworks y Blender ........................................ 25 
4.1.2. Creación de los modelos estructurales en Ramseries .................................... 32 
4.1.3. Importación del modelo estructural a Blender ............................................... 41 
4.1.4. Asignación de propiedades a los elementos de los modelos ......................... 42 
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 vii 
4.2. Creación de los gemelos digitales en la plataforma ......................................... 49 
4.3. Creación de los modelos en Node-Red ............................................................. 52 
5. RESULTADOS _________________________________________________ 58 
5.1. Discusión de resultados para el pórtico biempotrado ..................................... 58 
5.2. Discusión de resultados para la ménsula .......................................................... 64 
6. ANÁLISIS DEL IMPACTO AMBIENTAL ______________________________ 66 
7. CONCLUSIONES _______________________________________________ 67 
8. PRESUPUESTO Y/O ANÁLISIS ECONÓMICO _________________________ 68 
9. BIBLIOGRAFÍA ________________________________________________ 69 
 
Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 
 1 
1. Prefacio 
1.1. Origen del trabajo 
El presente Trabajo de Fin de Grado (TFG) surge de mi interés con el cálculo estructural y su 
aplicación en el actual mundo de la ingeniería. Durante la formación académica que he recibido 
como estudiante de ingeniería mecánica, me han interesado con gran ímpetu las asignaturas 
relacionadas con las estructuras y la resistencia de materiales. 
Desde que empecé los estudios del programa de grado, me di cuenta de que el diseño y el análisis 
de estructuras y componentes es un campo fundamental en los estudios de ingeniería mecánica y 
despertaron en mí un entusiasmo característico desde el principio. 
De esta forma, tenía claro que quería dedicar mi último contacto con el grado con algún trabajo 
relacionado con el departamento de Resistencia de Materiales y Estructuras a la Ingeniería. Con 
esto, después de pensar varios días sobre alguna idea para realizar, decidí que lo mejor era 
contactar con uno de los profesores que tuve la suerte de tener en dos asignaturas durante el grado, 
el profesor Daniel di Capua. Su cercanía y sus profundos conocimientos en esta área me inspiraron 
confianza y decidí contactar con él. 
Contactar con él fue la mejor decisión, dado que, desde el primer momento, me interesó mucho 
aquello que me proponía, trabajar en la realización de gemelos digitales para la plataforma de IoT 
(Internet of Things) que tenía en funcionamiento. 
Pensando en lo actual que podía ser el trabajo, estando en contacto con conceptos que surgen de 
la nueva era de la digitalización que estamos viviendo y dedicados a un campo tradicional como es 
el cálculo estructural, me pareció una idea fantástica y que no podía desaprovechar. 
 
1.2. Motivación 
La realización de este Trabajo de Fin de Grado (TFG) en la creación de gemelos digitales y el análisis 
estructural está motivada por mi pasión en el ámbito de la ingeniería estructural y los avances 
tecnológicos en la actual revolución industrial. 
Las experiencias vividas con las asignaturas dedicadas a estos ámbitos desde que empecé mis 
estudios de grado, me han motivado a seguir aprendiendo sobre ello e intentar llegar más allá, con 
la implementación de conceptos muy actuales, como son los gemelos digitales y las plataformas 
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2 
IoT, en el mundo tradicional de la ingeniería estructural. La complejidad y los desafíos que 
presentan los conceptos que agrupan este proyecto me animan a demostrar mis conocimientos y 
habilidades. Desde siempre he considerado que estar actualizado es algo primordial en el mundo 
de la ingeniería y este proyecto puede aportarme una gran cantidad de nuevos conocimientos, 
además de poder utilizar herramientas y softwares especializados para su realización. 
La implementación de este TFG es una oportunidad para aplicar los conocimientos teóricos 
adquiridos durante mis estudios de grado a un proyecto específico y significativo. A través de este 
trabajo, espero poder entender al completo el desarrollo de un gemelo digital para una estructura, 
pudiendo analizar su importancia e impacto en la nueva era industrial. Para llevarlo a cabo, aparte 
de lo interesante que resulta lo presentado, me motiva mi capacidad para contribuir en el desarrollo 
de una plataforma de mi universidad y, con su finalidad académica, poder ayudar a nuevos alumnos 
en la comprensión de nuevos conceptos. 
 
1.3. Requerimientos previos 
Para la implementación de este Trabajo de Fin de Grado (TFG), los requerimientos previos quedan 
reducidos a los conceptos relacionados con los conocimientos teóricos que ocupan el trabajo, la 
experiencia con programas de modelado y análisis estructural, la metodología de trabajo y la 
experiencia en la recopilación de datos y su validación. 
Por su complejidad, son necesarios conocimientos técnicos relacionados con el cálculo estructural 
y la resistencia de materiales, así como conocimientos que incluyen todo aquello relacionado con 
los métodos de análisis estático y dinámico de estructuras. 
Además, se debe tener un mínimo conocimiento de programación en Python, por si es necesaria la 
creación de algún algoritmo, así como la utilización de programas de cálculo estructural y análisis 
de elementos finitos como son Ansys, Ramseries o Gid. Teniendo en cuenta también la necesidad 
de saber trabajar en programas de modelado 3D como son Solidworks y Blender. 
Por último, resulta muy necesario saber recolectar los datos necesarios para crear y validar los 
gemelos digitales. Esto puede implicar ser capaz de interpretar y analizar los resultados obtenidos 
en su desarrollo y en su utilización, además de saber detectar problemas y encontrar soluciones 
eficaces. Es importante tener una metodología de trabajo clara para poder llevar a cabo el estudio 
correctamente. 
Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 
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2. Introducción 
2.1. Objetivos del trabajo 
En este Trabajo de Fin de Grado (TFG) el objetivo principal es aprender a desarrollar gemelos 
digitales, con todos los conceptos teóricos y prácticos que lo envuelven, así como la manipulación 
de programas y metodologías de trabajo que ayudan a su montaje y entendimiento. 
Con esto, se realizarán dos gemelos digitales para dos montajes de pórtico, un pórtico biempotrado 
y una ménsula, explicando todo aquello necesario para su creación y analizando, según aquello que 
nos interesa de cada montaje, sus resultados y comportamiento estructural antediversas 
situaciones, a partir de simulaciones en una plataforma IoT. 
 
2.2. Alcance del trabajo 
En un primer momento, cuando se hizo una primera propuesta del trabajo, se tuvo la idea de 
desarrollar la creación de un gemelo digital para un montaje estructural de barras ya existente en 
el laboratorio de Resistencia de Materiales. No obstante, se acabó decidiendo, junto al profesor, 
que había una idea mucho más interesante, la cual consistía en realizar dos gemelos digitales para 
dos montajes de pórtico diferenciados. 
La idea surgió dado que el equipo de CIMNE debía realizar unas presentaciones europeas durante 
el mes de mayo sobre los gemelos digitales de la plataforma de la universidad y, aprovechando que 
este proyecto estaba dedicado a la implementación de gemelos digitales, se decidió que se podían 
realizar los dos gemelos virtuales. 
Para estas presentaciones se decidió que se quería desarrollar el concepto de gemelo digital al 
completo, creando el modelo físico real y el modelo virtual, pudiéndolos conectar y hacer 
simulaciones en tiempo real sobre los dos modelos a la vez, a través de una conexión con la 
plataforma vía sensores y una Rashberry Pi. De esta forma, aparte de desarrollar el gemelo virtual 
para los dos pórticos, se decidió, mediante una impresora 3D, realizar la impresión de los montajes. 
Con esto, montando sensores reales sobre los pórticos y conectándolos a la plataforma IoT donde 
se encuentran los modelos virtuales, se conseguían obtener los dos modelos, el físico y el virtual, 
que operaban de forma idéntica en tiempo real. 
De todas formas, este Trabajo de Fin de Grado (TFG) está únicamente dedicado a la explicación 
conceptual y práctica del desarrollo del modelo virtual, sin basarse en ningún momento en el 
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4 
modelo real creado. Únicamente se verá reflejado en el capítulo 4.1.1., donde se explica el 
modelado de las piezas que se enviaron a imprimir a la impresora 3D. El resto del trabajo está 
exclusivamente dedicado al desarrollo y las simulaciones de los modelos virtuales. 
Los dos modelos que ocupan este trabajo son dos tipos de pórtico. Por un lado, se realizará el 
gemelo digital para el caso de un pórtico biempotrado de tres barras, buscando su simulación 
basándose en la aplicación de fuerzas de presión en el centro de su barra superior, donde irá 
ubicado un sensor de presión que indicará la fuerza en tiempo real que se aplica en “N”. Por otro 
lado, se desarrollará el gemelo digital para un montaje tipo ménsula, un pórtico de dos barras, sobre 
el cual se aplicarán esfuerzos externos y se estudiará, en tiempo real, el comportamiento de la 
estructura ante la vibración sufrida. Analizando los valores de frecuencia y Módulo de Young 
obtenidos experimentalmente, basándonos en el concepto de los modos de frecuencia de las 
estructuras. 
 
2.3. Estructura de la memoria 
La memoria queda estructurada siguiendo el orden utilizado en la creación experimental de los 
gemelos digitales, explicando de forma paralela la creación y estudio de los dos modelos virtuales, 
el pórtico biempotrado y la ménsula. 
Lo primero que se encuentra es un capítulo dedicado al marco teórico, dónde se introducen los 
conceptos de la industria 4.0, los gemelos digitales y las plataformas IoT. Es un punto dedicado a la 
contextualización del estado del arte y todo aquello que involucra la revolución industrial que se 
está viviendo en la actualidad. 
Posteriormente, se desarrolla el punto de la propia metodología de trabajo en la creación de los 
modelos. En este punto, se explican detalladamente todas las etapas que incorpora el desarrollo de 
los dos modelos, pasando por su modelado, su cálculo numérico y estructural y su incorporación 
en la plataforma donde se crean los gemelos digitales. 
Por último, se dedican unos últimos apartados al análisis de resultados obtenidos y las conclusiones 
generales que se obtienen de este Trabajo de Fin de Grado (TFG), pudiendo interpretar todo aquello 
que se ha realizado y sacar aquellos puntos que destacan después de terminar el proyecto. 
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 5 
3. Marco teórico 
3.1. La Industria 4.0 
El término Industria 4.0 fue creado en Alemania y se refiere a la nueva estructura organizativa y de 
gestión de la cadena de aprovisionamiento con el ciclo de vida del producto y los sistemas de 
producción, respaldados por las tecnologías de la información [1]. 
La evolución de las tecnologías de la información y su integración en los procesos productivos, están 
cambiando las industrias tradicionales manufactureras, llevándolas a una cuarta revolución 
industrial, marcada por la implementación de dispositivos inteligentes que se comunican entre sí. 
En este contexto, aparecen tecnologías como el Cyber-Physical Systems (CPS), que automatizan 
procesos y analizan y crean réplicas de las realidades físicas, y el Internet of Things (IoT), que conecta 
objetos y personas con la computación en la nube [2]. 
La industria 4.0 promete una nueva revolución tecnológica que conecta los procesos y servicios de 
producción con dispositivos inteligentes. 
 
3.1.1. La Cuarta revolución industrial 
El concepto de Revolución Industrial está relacionado con los cambios en el proceso productivo. A 
lo largo de la historia, se han visto varios procesos de transformación, donde el avance tecnológico 
ha sido decisivo en las condiciones materiales y sociales de producción. De hecho, desde la industria 
1.0 hasta la actualidad, se han dado hasta cuatro veces estos cambios [3]. 
Durante la primera revolución industrial, entre los siglos XVII y XIX, se mecanizó el proceso 
productivo, pasando de una economía agrícola y artesanal a una economía industrializada. 
La segunda revolución, en el siglo XX, trajo la producción en masa, con la llegada de la industria y la 
cadena de montaje, que hizo posible producir grandes cantidades de bienes en un tiempo menor, 
optimizando los procesos de producción. 
Al final del siglo XX, la tercera transición, trajo nuevos cambios. La introducción de la electrónica y 
la tecnología de la información en la industria ha permitido la automatización de las líneas de 
producción y el reemplazamiento de las personas por las máquinas en tareas repetitivas [1]. 
Dos décadas después, con los avances en la tecnología de Internet, se han producido cambios 
radicales en la sociedad y el funcionamiento de la economía. La cuarta revolución industrial está 
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6 
marcada por la aparición de nuevos conceptos tecnológicos como la inteligencia artificial, la 
analítica, las tecnologías cognitivas, la robótica y la nanotecnología. Y este nuevo escenario, 
aplicado a la industria, ha abierto un escenario de infinitas oportunidades basado en el 
aprovechamiento de la informática. Es decir, la cuarta revolución industrial representa una 
evolución natural de los sistemas industriales anteriores, desde la mecanización del trabajo en el 
siglo XVIII hasta la automatización de la producción en la actualidad. En los últimos años, la 
aplicación de sistemas de automatización e información, han mejorado significativamente la 
productividad en las fábricas. Y, aunque existan aún brechas en su implantación, cosas cuotidianas 
en la industria, como son la toma de decisiones o las relaciones con los clientes, basadas en la 
información continuamente actualizada, permiten una reacción más rápida a los cambios del 
mercado [4]. 
 
Figura 3.1. Evolución hacia la Cuarta Revolución Industrial (Fuente: [1]) 
 
3.1.2. Los pilares tecnológicos de la industria 4.0 
La cuarta revolución industrial es la fase de la digitalización del sector manufacturero y viene 
acompañada de varios pilares tecnológicos sobre los que se sostiene. 
Los principales pilares tecnológicos de la industria 4.0 son [1] [5]: 
• Internet de las cosas (IoT) 
 
El Internet de las cosas o Internet of Things (IoT) se refiere a la red multidireccional entrepersonas y productos que están compuestos con sensores, software y conectividad. 
Dotados con la capacidad de recopilar e intercambiar datos, con el objetivo de mejorar el 
rendimiento, reducir costos y brindar una mejor experiencia de uso. 
 
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El concepto de IoT existe desde hace años, pero los avances tecnológicos de la actual 
revolución digital, han permitido que sea más fácil desarrollar sistemas de IoT. El Internet 
de las cosas es una tecnología clave para avanzar hacia una industria basada en el desarrollo 
y la utilización de productos inteligentes. 
 
• Sistemas de integración 
 
Los sistemas de integración en la Industria 4.0 permiten la perfecta combinación entre 
diferentes sistemas y dispositivos, integrando las tecnologías operacionales con las nuevas 
TIC (Tecnologías de la información y la comunicación). 
 
Conectan los dispositivos que configuran un sistema de trabajo, para recopilar y compartir 
información en tiempo real entre ellos. De esta forma, consiguen aumentar el rendimiento 
y reducir los fallos, permitiendo a los usuarios adaptarse a todo tipo de situaciones futuras. 
 
• Big data y análisis de datos 
 
El Big data se refiere a grandes conjuntos de datos que son difíciles de procesar y analizar 
utilizando métodos convencionales de procesamiento de datos. Estos conjuntos de datos 
son liberados por máquinas, sensores y todo tipo de equipos y pueden provenir de una 
amplia variedad de fuentes, como redes sociales, investigaciones, proveedores, etc. 
 
El análisis de Big data conlleva el uso de algoritmos y tecnologías avanzadas para extraer 
información de los datos. Esto es fundamental para la toma de decisiones en tiempo real, 
permitiendo alcanzar mejores estándares de calidad y facilitando el acceso a nuevos 
mercados. Es una de las tecnologías de la Industria 4.0 más demandada a nivel empresarial 
por su limpieza y preparación de datos, obteniendo resultados exigentes y confiables. El 
análisis de Big data ofrece una gran cantidad de oportunidades para mejorar las 
planificaciones y obtener nuevos conocimientos. 
 
• Inteligencia Artificial 
 
La inteligencia artificial (IA) tiene como objetivo, basándose en algoritmos complejos, crear 
máquinas inteligentes que puedan realizar tareas a una velocidad inusual, logrando 
aprendizaje automático. 
 
Según el tipo de complejidad en el sistema, existen desde sistemas de IA basados en 
patrones hasta algoritmos más complejos de aprendizaje automático. Todos ellos se 
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clasifican según el nivel de calidad de sus algoritmos. Los más simples siguen un conjunto 
de pautas predefinidas para la toma de decisiones, mientras que los algoritmos más 
complejos pueden aprender y mejorar su rendimiento con el tiempo, mediante el análisis 
de grandes cantidades de datos, permitiendo que los dispositivos sean capaces de nutrirse 
de conocimientos y puedan adquirir capacidades cognitivas. 
 
La inteligencia artificial tiene una gran cantidad de aplicaciones en diversas industrias, para 
automatizar procesos, mejorar la seguridad y ofrecer mejores experiencias. 
 
• Ciberseguridad 
 
La ciberseguridad es la tecnología utilizada para proteger las redes y los recursos 
informáticos de accesos no autorizados y permitir el correcto funcionamiento de los 
componentes interconectados de un sistema. 
 
El creciente desarrollo hacia una industria inteligente y la integración de nuevos actores en 
la cadena de valor a través de Internet, ha creado la necesidad de desarrollar mecanismos 
de ciberseguridad para protegerse frente a estas amenazas. Para garantizar una mayor 
seguridad, se pueden poner en práctica diversas medidas como softwares antivirus o 
sistemas de detección de intrusos, que permitan detectar y neutralizar amenazas sobre los 
sistemas y los dispositivos de información de las entidades. 
 
• Realidad aumentada 
 
La realidad aumentada es una tecnología que coordina el mundo virtual con el mundo real 
para crear experiencias interactivas para el usuario. Esta tecnología utiliza la simulación, el 
modelado y la virtualización para permitir nuevas formas de diseñar productos y organizar 
procesos. A través de dispositivos digitales, la realidad aumentada puede superponer 
información digital sobre el mundo real. 
 
Aunque todavía se encuentra en un estado inicial de desarrollo, estos sistemas tienen una 
gran variedad de aplicaciones y se espera que en los últimos años se incremente su uso, 
para proporcionar a los trabajadores información en tiempo real y aumentar la 
optimización de procesos. Esta tecnología permitirá llevar un mundo digital al entorno real, 
generando nuevas formas de interacción y exploración del mundo actual. 
 
 
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• Máquinas y sistemas autónomos 
 
Los robots son máquinas inteligentes que automatizan tareas que siempre han estado 
implicadas únicamente a los humanos. En la actualidad, los robots están teniendo un gran 
impacto en una gran variedad de sectores alrededor del mundo. 
 
El objetivo es avanzar en la automatización de los procesos productivos, la comunicación 
digital y el control. Se busca ir a un sistema productivo donde todos sus componentes 
puedan trabajar interrelacionados, realizando las tareas en un tiempo menor y con mayor 
efectividad. 
 
Para el futuro, se espera que los robots puedan interactuar unos con otros y, juntamente 
con los seres humanos, puedan trabajar con seguridad aprendiendo de ellos, para poder 
llegar a un nivel de fabricación mucho más eficiente que el actual. 
 
• Manufactura aditiva 
 
La manufactura aditiva o impresión 3D, es una técnica de fabricación que se basa en la 
adición de material por superposición de capas para crear productos tridimensionales. La 
manufactura aditiva ha sido implementada en varias industrias, debido a su capacidad de 
producir piezas de manera rápida y precisa, con un mínimo desperdicio de materiales. 
Además de su eficacia y sostenibilidad, también ofrece ventajas para la reproducción de 
piezas y objetos que presentan dificultades de fabricación o que suponen enormes 
pérdidas de productividad. 
 
• Computación en la nube 
 
La computación en la nube posibilita el almacenamiento y uso de recursos informáticos y 
bases de datos a través de Internet. Es una tecnología que ofrece la posibilidad de acceso 
a todo tipo de recursos digitales compartidos, sin tener servidores locales que administren 
los datos. 
 
La computación en la nube se divide en tres modelos de servicios principales: 
infraestructura como servicio, que proporciona el acceso a recursos informáticos 
virtualizados a través de Internet; plataforma como servicio, que ofrece una plataforma 
para que los desarrolladores construyan sus propias aplicaciones; y software como servicio, 
que permite a los usuarios acceder y utilizar aplicaciones de softwares poco accesibles. 
 
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• Simulación de entornos virtuales 
 
La simulación de entornos virtuales se basa en la presentación digital de cualquier sistema 
real o imaginario. Es una tecnología utilizada para simular y evaluar el funcionamiento de 
un conjunto de elementos, procesos y personas en tiempo real, lo que permite prevenir 
fallos, reducir tiempos y evaluar las soluciones obtenidas. 
 
Además, la simulación de entornos virtuales presenta múltiples ventajas, como la 
capacidad de realizar simulaciones sin riesgos, probar diferentes configuraciones y 
utilizarse para la toma de decisiones. Así pues, la colaboración entre lo virtual y lo real, 
permite mejorar la eficiencia y lograr la perfección en las configuraciones que se buscan. 
 
3.1.3. Perspectivas y predicción industrial 
La implementación de la industria 4.0 busca una transformación tecnológica basada en una 
producción industrial, donde se pretende redefinir la forma en que se desarrollan los procesos, 
organizando sus actividadesa partir de una constante comunicación entre varios sistemas 
ciberfísicos, el Internet de las cosas y la computación en la nube. Con esto, se busca que estos 
sistemas sean capaces de tomar decisiones descentralizadas, creando réplicas digitales del mundo 
real, logrando una digitalización del mercado y una producción flexible orientada a las necesidades 
de los clientes [4]. 
En la visión de la industria 4.0, los sistemas de la planta de producción serán capaces de transmitir 
de forma automática datos entre ellos, presentando una evolución a los actuales sistemas TIC. A 
partir de ahora, los productos se volverán inteligentes, capaces de gestionar y entregar enormes 
cantidades de datos. 
No obstante, a pesar de esta abundancia masiva de datos, será fundamental contar con sensores 
de tecnología avanzada, capaces de conectarse a la red y con mayor capacidad para procesar 
información. Además, se requerirán soluciones más inteligentes para la gestión y organización de 
dichos recursos, junto con plataformas y protocolos de comunicación que garanticen la fluidez y 
seguridad de la información. 
Durante los próximos años se presenciará el desarrollo de una Internet industrial que permitirá 
obtener modelos de predicción muy ajustados, capaces de anticipar situaciones del mundo real. 
Todo esto gracias a todo el flujo de programas y algoritmos que se encuentran conectados a 
Internet [5]. 
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3.1.4. Desafíos y desing thinking 
La digitalización en auge de los sistemas productivos ha generado cambios en toda la cadena de 
valor, desde la adquisición de materias primas hasta su utilización y evaluación final. 
Aunque las perspectivas y conceptos mencionados son muy prometedores para el futuro desarrollo 
tecnológico, aún quedan muchas preguntas por responder antes de que esta revolución digital se 
convierta en una realidad. Los desafíos actuales en la industria 4.0 incluyen la seguridad y 
protección digital, que abarca la protección de los sistemas e información frente a ciberataques y 
la garantía de privacidad; la estandarización de las interfaces de comunicación, lo cual implica 
trabajar con organismos de estandarización para asegurar la compatibilidad de la tecnología; la 
integración y compatibilidad de sistemas, que puede ser tarea compleja y costosa; y la 
disponibilidad de capacidad cognitiva, que se refiere a la necesidad de adquirir un mínimo 
entendimiento de las tecnologías digitales y la inversión en la formación de los usuarios para 
garantizar que poseen las habilidades necesarias. 
Hay muchos que consideran que la adopción de la Industria 4.0 mejorará la competitividad, pero 
todavía existen preocupaciones e inquietudes sobre cómo implementar proyectos en este ámbito. 
Aunque ya se están desarrollando soluciones tecnológicas para superar los obstáculos actuales y 
colaborar en la realización de la Industria 4.0, todavía se exigen investigaciones y conocimiento para 
desarrollar los sistemas productivos del futuro [2] [6]. 
 
3.2. Gemelos digitales 
Los gemelos digitales son una tecnología de gran importancia en una gran variedad de sectores de 
la industria actual. Un gemelo digital consiste en la creación de un modelo matemático, digital y 
analítico que permite conocer, en tiempo real, el estado de un objeto físico, proceso o sistema. 
Mediante actualizaciones constantes, reflejan el estado del objeto físico que representan, lo cual 
resulta muy útil para la gestión del ciclo de vida y el análisis predictivo en muchos sectores 
industriales [7]. 
El concepto fue introducido por la NASA, con el programa Apolo, que buscaba digitalizar los 
modelos de estudio y crear una representación virtual de un objeto físico con las mismas 
características que la entidad real. Esto permitió la creación de un espacio virtual que se asociaba 
con el espacio real, posibilitando visualizar la integración entre lo real y lo imaginario. Por lo tanto, 
el gemelo digital surgió como una forma de crear una representación virtual precisa de un objeto 
físico y permitir la integración entre el mundo real y el virtual. 
Pág. 12 Memoria 
12 
Con los gemelos digitales, los usuarios pueden comprender cómo funciona y se interconectan los 
componentes de un sistema y cómo se presentan delante de diversas situaciones. Con los gemelos 
digitales, es posible probar configuraciones sin riesgo y tomar decisiones que aumenten la eficiencia 
y el rendimiento de los sistemas. 
Los gemelos digitales son una tecnología prometedora que está proporcionando una comprensión 
práctica de los sistemas físicos en tiempo real. Esta tecnología ya está en uso en una variedad de 
campos y se prevé que tendrá un gran impacto en la forma en que se gestionan los sistemas y 
procesos en el futuro [8] [9]. 
 
3.2.1. Implementación y uso de los gemelos digitales 
Para poder crear e implementar un gemelo digital de un producto o sistema se requiere un método 
de expresión digital, natural, preciso y efectivo. Una de las técnicas más utilizadas es la tecnología 
de definición basada en modelos (MBD), la cual consiste en integrar todas las definiciones y 
especificaciones del producto al que queremos referirnos, lo que la convierte en una de las 
herramientas clave para iniciar el proceso de generar el gemelo digital. 
Para definir las especificaciones completas del modelo se deben proporcionar dos tipos de datos: 
información geométrica que aporte ideas sobre el diseño del modelo e información no geométrica 
que respalde el software de diseño 3D y almacene los datos numéricos. Mediante esta técnica, los 
datos de definición impulsarán todos los aspectos de fabricación, modelando el gemelo digital por 
completo. 
Posteriormente, después de definir el modelaje del producto, se procede a realizar los estudios que 
se consideren oportunos. Para garantizar la precisión de los resultados de las simulaciones, es 
importante asegurar al menos estos puntos: 
• Alta precisión e hiperrealismo del modelo virtual del producto: el modelado del producto 
debe prestar atención a las propiedades físicas (rigidez, plasticidad, flexibilidad, …) y 
geométricas (forma, tamaño, tolerancia, …). Esto se logra con el uso de la inteligencia 
artificial, la cual ayuda a crear un producto que se acerque al máximo a las funciones y 
características de los productos físicos reales. 
 
• Precisión e instantaneidad de la simulación: se puede utilizar una plataforma de 
simulación avanzada y un software de simulación (Ramseries, Ansys, etc.) para lograr 
resultados precisos de manera rápida. 
 
Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 
 13 
• Modelo de peso ligero: crear un modelo de peso ligero es la clave para lograr un gemelo 
digital. Con esto, se consigue reducir el tamaño de almacenamiento del modelo, tanto para 
la información del propio diseño como para la simulación del proceso. Además, permite 
realizar simulaciones instantáneas, reduciendo también el tiempo, el costo y la velocidad 
de transferencia de información entre sistemas. 
Durante las fases de fabricación y producción, el gemelo digital evoluciona y mejora a través de la 
interacción constante con las entidades del producto. Mediante la utilización de listas de datos, 
pronósticos y análisis inteligentes, se pueden realizar predicciones y análisis de calidad de los 
recursos de fabricación y los cronogramas de producción. Por lo tanto, es muy importante recopilar 
de forma precisa datos provenientes de múltiples fuentes en tiempo real, extraer información 
efectiva y transmitirla en un entorno físico complejo y dinámico para lograr un buen gemelo digital. 
En los últimos años, el rápido desarrollo de tecnologías como el Internet industrial y las redes de 
sensores ha brindado soluciones rápidas y eficaces que se reflejan en el uso de los gemelos digitales. 
Este marco de soluciones incluye, de entre otras: 
• Recopilación de datos dinámicos en tiempo real:se pueden dividir en datos del personal 
de producción, datos de instrumentos y equipos, datos de herramientas, datos de logística 
de producción, datos de progreso de producción y datos de calidad de producción. 
 
• La evolución del gemelo digital en el espacio virtual: mediante el uso de un servicio de 
datos unificado, se impulsan los modelos tridimensionales virtual y real, lo que permite 
generar y actualizar de manera constante las instancias del gemelo digital. 
 
• Monitoreo de estado y control de retroalimentación de optimización de procesos: incluye 
el monitoreo en tiempo real de la calidad del producto, de las líneas de producción, de los 
recursos de fabricación y análisis y optimización de calidad. 
Por último, durante la fase de servicio del producto, es crucial controlar y monitorear en tiempo 
real su estado, incluyendo su ubicación física y entorno externo. Los datos en tiempo real, junto con 
los datos registrados de uso y mantenimiento, se utilizan para predecir y analizar la salud, vida útil, 
función y rendimiento del producto. 
En el ámbito físico, se utilizan tecnologías como el Internet de las cosas, sensores y conectividad 
digital para recopilar datos medidos relacionados con el producto físico que se asignan al gemelo 
digital del producto en cuestión. En el mundo virtual, se utiliza la tecnología de visualización de 
modelos para realizar un seguimiento en tiempo real del proceso de uso del producto físico. Al 
combinar datos históricos y de mantenimiento, se optimiza el modelo de producto, lo que hace que 
la simulación sea más realista [8] [10]. 
Pág. 14 Memoria 
14 
3.2.2. Tipos de gemelos digitales 
Dependiendo del producto de estudio, existen varios tipos de gemelos digitales. Aunque donde 
divergen más los gemelos es en el área de aplicación, muchas veces la coexistencia de varios tipos 
de gemelos digitales dentro de un sistema o proceso es común. Algunos de los tipos de gemelos 
digitales más comunes son [11] [12]: 
• Gemelos digitales de producto o componente: Son la unidad fundamental de construcción 
de un gemelo digital. Las partes gemelas son similares y permiten a los usuarios simular 
varios escenarios para poder mejorar la producción, la eficiencia y el ciclo de vida del 
producto. 
 
• Gemelos digitales de proceso: Los gemelos de procesos pueden ayudar a determinar los 
esquemas de tiempo precisos que afectan a la efectividad general del producto. Todos los 
sistemas trabajan de forma conjunta para poder llegar a operar con la máxima eficiencia. 
 
• Gemelos digitales de sistemas: Se emplean para poder ver cómo los diferentes activos de 
un sistema se combinan para dimensionar un conjunto funcional. Los gemelos de sistemas 
ayudan a producir modelos digitales de sistemas complejos como ciudades o conjuntos de 
activos. De esta forma, ayudan a analizar las problemáticas y mejorar el rendimiento del 
sistema de estudio. 
 
• Gemelos digitales de gemelos o de activos: Se emplean para representar digitalmente un 
gemelo digital ya existente o bien de un conjunto de elementos que se quieren digitalizar. 
Permiten contemplar varias posibilidades y hacer ajustes sin afectar a las características del 
gemelo digital original o el producto real a digitalizar. 
 
3.2.3. Aplicaciones y desafíos de los gemelos digitales 
Los gemelos digitales tienen una gran cantidad de aplicaciones en muchas de las áreas de la 
industria y suelen utilizarse en varias áreas [13]: 
• Rastreo de anomalías: El modelo digital buscará anomalías en el comportamiento 
operativo para evitar fallos o catástrofes. 
 
• Control predictivo: El modelo digital podrá determinar la vida útil restante e informar de 
realizar tareas de mantenimiento. 
 
Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 
 15 
• Optimización de operaciones: El modelo digital estará dotado de capacidad para poder 
optimizar y controlar los procesos del sistema durante su funcionamiento y así evitar fallos 
y mejorar el rendimiento del sistema. 
 
• Aislamiento de fallos: El modelo virtual podrá tomar decisiones exactas sobre planes de 
riesgo y actuación ante la presencia de catástrofes técnicas. 
Los desafíos que pueden surgir dependen de la escala y la complejidad de la aplicación. Se 
encuentran principalmente cinco desafíos en la implementación de la tecnología [14]: 
• Cuestiones relacionadas con los datos: La confianza, la ciberseguridad, la convergencia y 
el análisis a gran escala son desafíos importantes. En particular, enriquecer los modelos con 
un flujo de información bidireccional y en tiempo real presenta grandes limitaciones en las 
implementaciones de gemelos digitales complejas. 
 
• Falta de estándares, marcos y regulaciones para implementaciones de gemelos digitales: 
Las implementaciones de gemelos digitales están limitadas debido a la falta de estándares. 
 
• Altos costos de implementación: Debido a los elevados costos de las implementaciones de 
gemelos digitales, su accesibilidad está limitada por la disponibilidad de recursos. 
 
• El uso de inteligencia artificial y big data: La cantidad masiva de datos generados y 
analizados en los sistemas de gemelos digitales hace que la inteligencia artificial, los 
algoritmos de big data y el Internet de las cosas (IoT) sean aliados poderosos que pueden 
brindar un gran apoyo en las implementaciones. El problema surge de la poca disposición 
de patrones estandarizados que se encargan de la regulación de los conocimientos y las 
técnicas relacionadas. 
 
• Obstáculos relacionados con la red de comunicación: Se requiere construir interfaces de 
comunicación más rápidas y eficientes, que permitan conectar muchos más sensores y 
dispositivos, así como una conectividad de alta velocidad. 
 
3.3. Plataformas IoT – Plataforma OSI4IOT 
Las plataformas IoT (Internet of Things) son un conjunto de recursos y servicios en la nube que 
permiten la interconexión de dispositivos y sistemas a través de Internet. Estas plataformas 
permiten optimizar y automatizar funciones, basándose en la recolección y el análisis de datos, 
Pág. 16 Memoria 
16 
permitiendo realizar funciones comunes, requiriendo mucho menos tiempo y recursos, gracias a 
protocolos y tecnologías avanzadas. 
De entre las funciones que suelen ofrecer las plataformas IoT, se incluye la administración de 
dispositivos y sistemas, la automatización de procesos, el aprendizaje automático y el seguimiento 
y la visualización de los sistemas en tiempo real [15]. 
Según varios estudios, se ha llegado a la conclusión de que para que una plataforma IoT sea 
completa, debe incorporar alguna combinación de las siguientes cinco áreas funcionales [16]: 
• Nube o centro de datos: se han convertido en un elemento fundamental en la prestación 
de servicios TIC y cada vez más organizaciones confían en estos recursos informáticos y de 
almacenamiento de datos. 
 
• Gestión de datos: se focaliza en gestionar los flujos de datos entre aplicaciones desde una 
perspectiva geoespacial. 
 
• Habilitación de aplicaciones: incluye herramientas que facilitan a los desarrolladores de 
IoT la creación de prototipos, así como la integración y gestión de aplicaciones de IoT de 
manera ágil. 
 
• Gestión de conectividad: es importante para los servicios de conectividad de pago y las 
redes privadas a gran escala. 
 
• Gestión de dispositivos / nubes de dispositivos: se encargan de llevar a cabo diversas 
funciones que se centran en el control, diagnóstico y optimización de los dispositivos que 
conforman la red. 
Para poder cubrir todas estas funcionalidades, existen varios tipos de plataformas IoT, según las 
características que se buscan o interesan y el tipo de proceso a desarrollar. Los tipos de plataformas 
IoT más comunes son [17] [18]: 
• Plataformas cloud o en la nube: son plataformas basadas en la nube, es decir, se accede a 
ellas a través de internet. Permiten a los usuarios administrar y conectar de manera remota 
los dispositivos IoT,así como recopilar, analizar y visualizar datos de los mismos. 
 
• Plataformas de conectividad: posibilitan la interconexión de todos los componentes 
centrales del ecosistema IoT. Ofrecen herramientas muy importantes como la gestión de 
datos en tiempo real, la conectividad y seguridad de redes y la configuración remota. 
 
Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 
 17 
• Plataformas de análisis avanzado de datos: su primordial función es informar de forma 
entendible a los usuarios para ofrecer soluciones expertas. Para realizarlo, se centran en 
procesar y analizar grandes cantidades de datos que permiten tomar decisiones y hacer 
frente a múltiples situaciones. 
 
• Plataformas de dispositivos: desarrollan bloques de hardware para crear dispositivos de 
IoT. Son herramientas diseñadas para ofrecer todos los recursos que los desarrolladores de 
sistemas de IoT necesitan para una creación más eficiente de sus productos. 
 
En este caso, para la creación de los gemelos digitales de este trabajo, se ha utilizado la plataforma 
OSI4IOT. 
OSI4IOT (Open Source Integration For Internet Of Things) es una plataforma IoT desarrollada por el 
equipo de CIMNE y la EEBE, los cuales la proporcionan para la creación de los gemelos digitales. Es 
una plataforma IoT de tipo cloud, que tiene como objetivo proporcionar una solución para la gestión 
de dispositivos IoT, permitiendo, entre otras cosas, la creación y simulación de gemelos digitales. 
La plataforma se basa en la arquitectura OSI (Open Systems Interconnection). Trabaja de forma 
modular y escalable, adaptándose a una gran variedad de aplicaciones y utilidades. En este 
contexto, brinda una estructura basada en organizaciones y grupos de trabajo, pudiendo observar, 
dependiendo del tipo de interfaz de usuario de entrada, todos los dispositivos IoT que la plataforma 
tiene incorporados. 
 
Figura 3.2. Logo de la Plataforma OSI4IOT (Fuente: Daniel di Capua) 
 
3.3.1. Componentes de la plataforma 
OSI4IOT funciona con la implementación de varios componentes integrados de software libre que 
actúan en común para el funcionamiento correcto de la plataforma. A continuación, se listan los 
componentes de OSI4IOT: 
• Mosquitto: es un servidor de mensajes MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) de 
código abierto y software libre. MQTT es un protocolo ligero de mensajería que se utiliza 
para enviar mensajes entre dispositivos de IoT, utilizado un modelo publish/subscribe. 
Pág. 18 Memoria 
18 
• Node-RED: es otra plataforma de código abierto para el desarrollo de aplicaciones de IoT. 
Funciona principalmente como editor visual de flujos que permite a los usuarios conectar 
aquellas funciones o dispositivos que se quieran interrelacionar. 
 
Node-RED es una plataforma excepcional para el desarrollo de aplicaciones de IoT, gracias 
a su interfaz gráfica que permite a los usuarios crear flujos de trabajo sin la necesidad de 
tener conocimientos en programación. Esto es posible, ya que utiliza un fundamento 
basado en una unión de nodos que proporcionan varias funciones (agente MQTT, 
depuración, Raspberry Pi, …). Es esencial para poder configurar fácilmente, en tiempo real, 
todas las aplicaciones que entran en funcionamiento en la plataforma. Además, Node-RED 
se integra fácilmente con otros servicios y aplicaciones populares y puede ser utilizado en 
servidores de la nube [19]. 
 
• PostgreSQL: es un sistema de gestión de bases de datos vinculados. PostgreSQL es 
escalable y seguro y es capaz de manejar grandes cantidades de datos. 
 
• Timescaledb: es una base de datos relacional diseñada para el análisis de datos de series 
temporales. Una de las mayores ventajas que presenta es que permite escalar de manera 
horizontal y vertical grandes volúmenes de datos. 
 
• Pgadmin: es una herramienta de gestión y administración de bases de datos para 
PostgreSQL. 
 
• Grafana: es un software de código abierto que permite ejecutar análisis de datos con la 
ayuda de métricas que ofrecen representaciones a través de paneles interactivos y gráficos, 
de una manera visual y fácil de entender. Se utiliza para rastrear el comportamiento de la 
aplicación, la frecuencia de los errores y los escenarios que surgen, creando varios tipos de 
gráficos. Grafana es compatible con una amplia variedad de fuentes de datos. 
 
Grafana proporciona una extensa selección de paneles y gráficos que otorgan un nuevo 
nivel de significado a los datos recopilados en tiempo real. Busca crear representaciones 
de todo tipo (gráficos de líneas, de barras, de dispersión, …) para permitir la visualización y 
el movimiento de datos. Además, se pueden compartir con otros usuarios, lo que permite 
la colaboración y una exploración más amplia de los datos y sus simulaciones. Grafana 
permite llegar a la raíz de un problema rápidamente y resolverlo [20]. 
 
• Traefik: es un servidor proxy y un balanceador de carga de código abierto diseñado para 
gestionar aplicaciones en contenedores y ecosistemas digitales como Docker. 
Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 
 19 
• Nodejs: es un entorno de tiempo de ejecución de JavaScript de back-end. Se utiliza 
principalmente para desarrollar aplicaciones de red escalables, con la posibilidad de utilizar 
diferentes lenguajes de programación para diferentes tareas. 
 
• React: es una biblioteca de JavaScript front-end que se utiliza para construir interfaces de 
usuario o componentes UI (User Interface). Facilita la organización del código. 
 
• Typescript: es un lenguaje de programación de sintaxis para JavaScript. Se caracteriza por 
permitir que los datos se definan durante el tiempo de compilación, en lugar de en tiempo 
de ejecución. 
 
• Docker: es una tecnología de virtualización de contenedores de software de código abierto. 
Es decir, es como una máquina virtual que, además de permitir a los desarrolladores y 
administradores de sistemas crear contenedores, proporciona lo que se llama un flujo de 
trabajo de desarrollador, creando un ecosistema aparte, en el que las aplicaciones de la 
infraestructura pueden intercambiar software de manera más eficaz [21]. 
 
De esta forma, todas las aplicaciones que forman parte del ecosistema de la infraestructura 
de OSI4IOT corren bajo Docker. 
 
• Dev2pbd: es una herramienta desarrollada en lenguaje GO utilizada para poder guardar los 
mensajes que llegan a los dispositivos. 
 
• Portainer: es una tecnología de gestión de contenedores que facilita la gestión de 
ecosistemas como Docker. 
 
 
 Figura 3.3. Componentes de la plataforma OSI4IOT (Fuente: Daniel di Capua) 
 
Pág. 20 Memoria 
20 
3.3.2. Protocolo MQTT 
MQTT fue creado por IBM (International Business Machines Corporation) en 1999. Se trata de un 
protocolo de mensajería ligero de publicación/suscripción, estandarizado y diseñado para su uso 
en IoT y otros entornos de red poco confiables. Surgió para permitir la comunicación de máquina a 
máquina o de humano a máquina y poder enviar datos con precisión [22] [23]. 
De entre las características que presenta, se destaca que el protocolo MQTT es: ligero (está 
construido en una red de ancho de banda pobre), confiable (garantiza la entrega y recibimiento de 
las instrucciones) y flexible (admite su aplicación en diferentes situaciones). 
De manera global, el funcionamiento básico del protocolo MQTT se basa en la idea del modelo 
publicación (productores) /suscripción (consumidores), donde la comunicación entre ellos se basa 
en la clasificación por temas específicos de información (topics). De esta forma, el suscriptor se 
suscribe a temas de interés y por eso recibe todos los mensajes que se publican sobre esos temas 
y, de todos los mensajes que se publican a la red. Los clientes, que son los nodos de la plataforma, 
únicamente recibirán información de aquellos tópicos a los que están suscritos, además de temas 
relacionados, gracias a los niveles de comodines que contienenlos tópicos [22]. 
Existe una gran variedad de tipos de tópicos. De entre ellos, algunos tipos importantes que utiliza 
la plataforma OSI4IOT son: 
• dev2pbd: De su traducción del inglés device to platform database, envío de datos de 
dispositivo a plataforma. 
• dev2pbd_wt: De su traducción del inglés device to platform with timestamp, envío de datos 
de dispositivo a plataforma con marca de tiempo. 
• dev2dtm: De su traducción del inglés device to digital twin model, envío de datos de 
dispositivo a gemelo digital. 
• dev2sim: De su traducción del inglés device to simulator, envío de datos de dispositivo a 
simulador. 
• dtm2dev: De su traducción del inglés digital twin model to device, envío de datos de 
gemelo digital a dispositivo. 
• dtm2sim: De su traducción del inglés digital twin model to simulator, envío de datos de 
gemelo digital a simulador. 
• dtm2pbd: De su traducción del inglés digital twin model to platform database, envío de 
datos de gemelo digital a plataforma. 
• sim2dtm: De su traducción del inglés simulator to digital twin model, envío de datos de 
simulador a gemelo digital. 
Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 
 21 
A continuación, en la figura 3.4 se muestra el flujo de estos tipos de tópicos entre los diferentes 
elementos del sistema. 
 
Figura 3.4. Tipos de tópicos en MQTT (Fuente: Daniel di Capua) 
Para el curso de esta información entre publicadores y suscriptores, el intermediario que utiliza 
MQTT son los brokers. Los brokers son softwares que implementan y establecen la comunicación 
entre las dos partes. Es decir, es el encargado de recibir el mensaje del publicador, analizarlo y 
transmitirlo al suscriptor. 
En este trabajo, como se ha mencionado en anterioridad, en la plataforma OSI4IOT se utiliza el 
broker Mosquitto. 
Una de las características funcionales más importantes del protocolo MQTT es que para garantizar 
la calidad en su funcionamiento utiliza tres niveles de QoS (Quality of Service). Estos niveles 
definirán la garantía de envío y entrega de los mensajes entre el publicador y el broker y entre el 
broker y el suscriptor. Funciona de la siguiente forma: El cliente que publica un mensaje en el broker 
define el nivel de QoS de la información y, posteriormente, el broker entrega el mensaje a los 
suscriptores de ese tópico. 
Con esto, el protocolo admite tres niveles de calidad de servicios: 
1) QoS0 (Como mucho una vez): el mensaje se envía como máximo una vez y no hay garantía de 
entrega de la información. 
 
2) QoS1 (Al menos una vez): los datos se envían al menos una vez. La entrega queda registrada 
mediante un paquete de recepción, que indica que el mensaje ha llegado al lugar deseado. 
Es posible entregar un mensaje más de una vez. 
 
Pág. 22 Memoria 
22 
3) QoS2 (Exactamente una vez): en estos niveles de calidad de servicio, el mensaje se envía 
exactamente una vez mediante el uso de 4 vías. El protocolo de enlace de 4 vías funciona 
siguiendo el siguiente esquema: 
 
1. El emisor entrega el mensaje. 
2. El receptor recibe el mensaje y envía de vuelta un paquete de 
recepción 
3. El emisor recibe el paquete de recepción y envía otro paquete de 
publicación al receptor. 
4. El receptor recibe el paquete de publicación y reenvía un paquete de 
publicación completada al emisor 
La selección del nivel de QoS depende del sistema y de las características de funcionamiento que se 
quieren aportar al sistema [23]. 
 
3.3.3. Crear un gemelo digital en OSI4IOT 
Mediante la interfaz de usuario, se puede acceder a la plataforma para poder realizar varias 
funciones. De entre ellas, se puede: registrar usuarios, crear organizaciones, registrar sensores, 
crear grupos privados, localizar alertas, crear dispositivos y desarrollar modelos de gemelos 
digitales. De todos ellos, aunque incluya varias de las acciones que podemos realizar, el caso que 
ocupa se centra en la creación de modelos de gemelos digitales. 
Para crear un gemelo digital en la plataforma, una vez accedemos a ella, se debe entrar en el espacio 
de asistente de plataforma y seleccionar la opción de crear un nuevo gemelo digital. 
Para crearlo, se necesitan exclusivamente tres cosas. Por un lado, se debe incluir un archivo con 
formato gltf, obtenido de Blender, que haga referencia al modelo físico y estructural que se quiere 
crear. Este archivo contendrá el modelado 3D del producto que se desea introducir en la plataforma 
e incorporará en él el modelo estructural y el mallado realizado mediante un programa de cálculo 
numérico, además de una serie de propiedades personalizadas que se asignaran a los elementos 
de cada modelo. Por otro lado, se debe añadir un archivo de Ramseries u otro programa de cálculo 
estructural en formato json (el mismo que se utiliza para exportar a Blender el mallado), que 
contenga la información estructural y numérica de la estructura, es decir, el mallado y el análisis de 
elementos finitos del modelo. Por último, se deberán introducir unas breves líneas de código que 
describirán la simulación del gemelo digital que se quiere introducir en la plataforma. La figura 3.5 
representa de forma esquemática la combinación de estos archivos, que hacen posible la creación 
Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 
 23 
de un gemelo digital en la plataforma OSI4IOT. Con todo esto, automáticamente se creará el gemelo 
digital y pasará a formar parte de OSI4IOT. 
Todos estos pasos quedarán complemente detallados en el desarrollo del capítulo 4. 
 
 
Figura 3.5. Como crear un gemelo digital en la plataforma OSI4IOT (Fuente: Daniel di Capua) 
Pág. 24 Memoria 
24 
4. METODOLOGÍA 
4.1. Creación de los modelos digitales 
En este apartado se explica la metodología utilizada para la creación de los modelos 3D físicos y 
digitales de los dos sistemas, el pórtico biempotrado y la ménsula. 
Antes de todo, es necesario explicar de forma global lo que se ha realizado para la creación de cada 
uno de los archivos que han ocupado la creación de los modelos de cada pórtico y las herramientas 
utilizadas para hacerlo posible. 
Para los dos modelos creados se ha seguido, de forma global, la misma estructura de trabajo y es la 
siguiente: 
1) Creación del modelo 3D en Solidworks y Blender. 
2) Cálculo del modelo estructural en Ramseries. 
3) Importación del mallado estructural a Blender (para el caso del pórtico biempotrado). 
4) Asignación de propiedades personalizadas a los elementos del modelo en Blender. 
5) Creación del gemelo digital en la plataforma. 
6) Desarrollo de los archivos de Node-RED para el modelo. 
Para la creación de todos los archivos que ocupan, en este trabajo se han utilizado: 
• Solidworks. SolidWorks es un software de diseño asistido por computadora (CAD) que 
permite crear modelos 3D de productos y sistemas complejos. Es un programa muy 
popular y cuenta con una gran variedad de herramientas de diseño interesantes. En este 
trabajo, se utilizará esta herramienta para crear los modelos 3D de los dos pórticos y las 
bases que los ocupan. 
 
• Blender. Blender es un software de creación de diseño visual y animación muy utilizado en 
muchos campos de la industria gráfica. Es un programa de código abierto muy potente que 
permite crear una amplia variedad de proyectos y efectos visuales de alta calidad. En este 
caso, es de mucho interés porque es una herramienta que permite importar modelos 
estructurales, como ahora el mallado del modelo que se quiere digitalizar, y exportar los 
modelos en forma de archivo gltf, el cual es necesario para crear el gemelo digital en la 
plataforma. Será, por lo tanto, el programa que se implementará para mejorar la 
visualización de los modelos y su exportación a la plataforma. 
 
Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 
 25 
• Tdyn - Ramseries. RamSeries es un software de simulación estructural desarrollado para el 
análisis de estructuras. Es realmente interesanteporque ofrece una amplia variedad de 
herramientas y funciones que permiten crear modelos de estructuras complejas de manera 
eficiente y precisa. Será, por lo tanto, el programa que se utilizará para el cálculo numérico-
estructural de los modelos y la exportación de sus archivos a la plataforma. 
 
4.1.1. Modelado de los pórticos en Solidworks y Blender 
Para la creación de los modelos 3D de los pórticos se han creado primeramente los modelos en 
Solidworks y después se han exportado a Blender. En este apartado se explica todo el modelado de 
los dos modelos, el pórtico biempotrado y la ménsula, realizado en Solidworks, y su exportación a 
Blender. 
La idea principal es el modelado de dos modelos de pórtico. Por un lado, se modelará el pórtico 
biempotrado y, por otro lado, se modelará la ménsula. 
Como se ha mencionado en el capítulo 2.2, al tratarse de un trabajo utilizado para unas 
presentaciones europeas, se decidió que, aparte de crear el modelo digital, se podían crear también 
los modelos físicos reales de los pórticos. 
Con esto, se realizarán por separado dos tareas de modelado. Por una parte, se modelará cada 
pórtico por separado con su correspondiente base de apoyo para su utilización como modelo virtual 
y, por otro lado, se modelarán los dos pórticos y sus correspondientes bases con determinadas 
particiones en su conjunto, considerando las medidas que permite imprimir la impresora de la 
universidad, para la obtención de los modelos físicos reales. 
En general, se decidió que los pórticos tenían que respetar una medida aproximada de unos 35 cm 
de ancho y unos 20 cm de alto, con unos 4 cm de espesor, e irían atornillados a una base 
independiente para cada uno, de unas dimensiones un poco mayores a las de los pórticos. Además, 
para los apoyos del pórtico, se consideró que la mejor forma de diseñarlo era pensando en un apoyo 
en forma de “T” invertida, con cuatro tornillos en cada apoyo. Se verá ahora como se modelaron 
cada uno de los modelos por separado. 
Para el pórtico biempotrado, se hizo la comparativa de resistencia para dos espesores diferentes 
de las barras, para un espesor de 5 mm y para un espesor de 8 mm, para ver cuál de los dos podía 
funcionar mejor y aportaría mayor eficiencia en los resultados. Finalmente, se escogió el espesor 
de 8 mm, dado que, por su mayor grosor, aportaba mayor resistencia y permitía obtener resultados 
mucho más fiables. Con todo esto, se decidió que las medidas definitivas del pórtico biempotrado 
Pág. 26 Memoria 
26 
son las que se indican en el plano “PORTICO” del anexo de planos y de forma ilustrativa en la figura 
4.1. 
 
Figura 4.1. Vista 3D del modelado del pórtico biempotrado (Fuente: Arnau Burgos) 
En cuanto a la base, se escogió realizarla de 46 x 14 x 1 cm, tal y como se indica en el plano 
“PORTICO_BASE” del anexo de planos y de forma ilustrativa en la figura 4.2. 
 
Figura 4.2. Vista 3D del modelado de la base del pórtico biempotrado (Fuente: Arnau Burgos) 
Ahora bien, para la impresión 3D, se necesitaron realizar varias particiones del pórtico, dado que la 
impresora que hay en el laboratorio de la universidad tiene un máximo de 21 cm x 21 cm para 
imprimir. De esta forma, se decidió partir el pórtico y la base que lo sostiene en 3 partes 
diferenciadas, para poder imprimirlas correctamente. 
Para partir el pórtico biempotrado se buscaron los puntos de la barra superior donde el momento 
flector era nulo. De esta forma, considerando que la carga que se aplica es una carga puntual en el 
centro de la barra superior, los puntos donde el momento flector es 0 serán los puntos con menor 
esfuerzos y, por lo tanto, los puntos sometidos a menos carga. Con esto, con la ayuda del software 
Mefi, utilizando el código que se indica en la figura 4.4., se ha calculado el diagrama de momentos 
flectores que se obtiene para el pórtico biempotrado. Así, suponiendo una carga puntual de 10 N 
Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 
 27 
en el centro de la barra superior, donde se aplicarán las fuerzas de presión, y utilizando las medidas 
reales del pórtico, se ha obtenido lo siguiente: 
 
Figura 4.3. Diagrama de Momentos Flectores para el pórtico biempotrado (Fuente: Arnau Burgos) 
 
 
Figura 4.4. Código implementado en Mefi para el cálculo del diagrama de Momentos Flectores para el 
pórtico biempotrado (Fuente: Arnau Burgos) 
Con esto, se pueden sacar, para la barra superior, las ecuaciones de momentos flectores, para poder 
determinar donde se anula. Al tratarse de una estructura simétrica, se calculará solo para la mitad 
izquierda de la barra superior y será lo mismo para la otra parte. Se obtiene lo siguiente: 
𝑀𝐹 = 0,233 − 5 · 𝑥 (4.1) 
 
 
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Si se iguala (4.1) a 0, se obtiene la posición donde se anula el momento flector: 
0,233 − 5 · 𝑥 = 0 (4.2) 
𝑥 = 0,233
5
= 0,0466 ≈ 0,05 (4.3) 
Es decir, para la impresión 3D del pórtico biempotrado, el pórtico quedará dividido en tres partes 
diferenciadas, teniendo en cuenta que la partición se realiza dejando 5 cm a izquierda y derecha de 
la barra superior. Por otro lado, siguiendo un criterio únicamente basado en las medidas permitidas 
para la impresión, la base donde va atornillado quedará dividida en tres partes diferenciadas, la 
parte central de 15.4 cm y los dos extremos de 15.3 cm. 
Es importante mencionar que las particiones, tanto del pórtico como de la base, se han hecho 
siguiendo un criterio en forma de “L”, tal y como se indica en el detalle de la figura 4.5, para 
conseguir mayor resistencia en el encolado y evitar que los componentes se rompan al aplicar 
esfuerzos sobre ellos. 
Todo esto queda reflejado en los planos “PORTICO_P1”, “PORTICO_P2”, “PORTICO_P3”, 
“PORTICO_BASE_P1”, “PORTICO_BASE_P2” y “PORTICO_BASE_P3” del anexo de planos, que 
representan las partes del montaje de la impresión 3D del pórtico biempotrado. 
 
Figura 4.5. Detalle de encaje de las piezas de la base y del pórtico biempotrado (Fuente: Arnau Burgos) 
En referencia al montaje de la ménsula, siguiendo un método de modelaje semejante al del pórtico 
biempotrado, las medidas definitivas utilizadas son las que se indican en el plano 
“mensula_portico” del anexo de planos y de forma ilustrativa en la figura 4.6. La única diferencia 
importante a destacar es el cambio de espesor en el pórtico, el cual pasa a ser de 9 mm, por 
cuestiones de mejora en su impresión 3D y su montaje, que se explicarán a continuación. 
 
Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 
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Figura 4.6. Vista 3D del modelado de la ménsula (Fuente: Arnau Burgos) 
Por lo que se refiere a la base, se escogió realizarla de 46 x 14 x 1 cm, tal y como se indica en el 
plano “mensula_base” del anexo de planos y de forma ilustrativa en la figura 4.7. 
 
 
Figura 4.7. Vista 3D del modelado de la base de la ménsula (Fuente: Arnau Burgos) 
En cuanto a la impresión 3D de la ménsula, en este caso, no tiene sentido buscar los puntos donde 
no haya momento flector, ya que no existen. Con esto, se decidió simplificar la faena separando el 
pórtico en dos únicas partes que, por dimensiones, se podían imprimir correctamente y se siguió 
con el procedimiento de dividir la base en tres partes diferenciadas. 
En cuanto al método de unión de las partes, para el pórtico, al tener 9 mm de espesor, se decidió 
seguir un método en forma de “T”, dividiendo en tres partes el total del espesor, como se indica en 
el detalle de la figura 4.8. Para la base, por sus características muy semejantes a las de la del pórtico 
biempotrado, se continúa utilizando el sistema en “L” del otro montaje. 
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Figura 4.8. Detalle de encaje de las piezas de la ménsula (Fuente: Arnau Burgos) 
En este caso, al tener únicamentedos partes que dividen el pórtico y teniendo en cuenta que la 
ménsula siempre recibirá esfuerzos sobre su punto más alejado, se decidió que este era el mejor 
sistema de unión de partes, dado que mediante su funcionamiento de macho/hembra, aporta una 
resistencia mucho más grande que con el sistema en “L” utilizado en el pórtico biempotrado. 
Todo esto queda reflejado en los planos “mensula_portico_P1”, “mensula_portico_P2”, 
“mensula_base_P1”, “mensula_base_P2” y “mensula_base_P3” del anexo de planos, que 
representan las partes del montaje de la impresión 3D de la ménsula. 
Es importante mencionar que, para los agujeros, tanto en el caso del pórtico biempotrado como en 
el de la ménsula, se decidió hacerlos de un tamaño que, según las indicaciones del personal del 
taller, permitieran encajar tornillo y arandela en ellos, dejando los pórticos completamente 
sujetados a sus correspondientes bases. Estos detalles quedan justificados en todos los planos 
mencionados anteriormente. 
Después de ser capaces de modelar en Solidworks todas las partes que forman cada uno de los 
montajes para enviarlos a imprimir, se imprimieron los modelos y, con la ayuda de los miembros 
del taller de la universidad, se encolaron las partes, se atornillaron los pórticos a sus respectivas 
bases y se lijaron y perfeccionaron sus aspectos. De esta manera, ya se tenían los modelos físicos 
creados. 
El siguiente paso fue la importación de los montajes a Blender. Para hacerlo, sin tener en cuenta las 
particiones hechas para la impresión, se recopilaron los ensamblajes del pórtico biempotrado y la 
ménsula, con sus correspondientes bases, se pasaron a un formato de archivo STL y se importaron 
a Blender. 
Una vez se tenían los dos sistemas importados a Blender, se mandaron los archivos a una persona 
subcontratada por el profesor y, con sus extensos conocimientos en el diseño y modelaje de 
componentes en Blender, se encargó de realizar varias funciones de propio diseño para que los 
Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 
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montajes se vieran de una forma mucho más realista y detallada. Las tareas que se realizaron 
fueron: 
• crear el sensor de presión para el pórtico biempotrado y el acelerómetro para la ménsula. 
• modelar los paneles digitales indicativos (uno que indicara la fuerza en Newtons que se 
aplicaban sobre el sensor de presión para el pórtico biempotrado y dos para la ménsula, 
uno que indica la frecuencia de vibración en Hertzios de la estructura y uno que indica el 
módulo de Young en Giga pascales relacionado). 
• dibujar los cables que unen los sensores con los paneles indicativos 
• aplicar texturas a todos los componentes que existían. 
Los montajes quedaron tal y como se muestra en la figura 4.9 y la figura 4.10. 
 
Figura 4.9. Vista 3D del modelaje del pórtico biempotrado y los elementos que lo conforman en Blender 
(Fuente: Arnau Burgos) 
 
Figura 4.10. Vista 3D del modelaje de la ménsula y los elementos que lo conforman en Blender (Fuente: 
Arnau Burgos) 
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4.1.2. Creación de los modelos estructurales en Ramseries 
El siguiente paso consiste en crear los modelos estructurales de los dos sistemas. Se ha realizado 
mediante el programa de Análisis de Elementos Finitos llamado Ramseries (Tdyn). 
Antes de nada, para cada modelo se deben introducir las características que definirán los análisis 
que se quieren efectuar. 
Para el caso del pórtico biempotrado, se debe indicar que se realiza un análisis 3D estático, en el 
que tanto las propiedades físicas como geométricas son lineales, dado que se trata de una 
estructura que se encuentra en equilibrio estático, donde las fuerzas y deformaciones que se 
aplican no cambian en el tiempo. De esta forma, se podrá observar lo que es capaz de soportar la 
estructura y el comportamiento que presentará ante la aplicación de cargas dinámicas. 
Por el contrario, en el caso de la ménsula, se debe ejecutar un análisis 3D dinámico en el que tanto 
las propiedades físicas como geométricas son lineares y donde se realizará el estudio contando el 
número de modos de frecuencia, calculando solo el primer modo. En ingeniería estructural, los 
modos de frecuencia se refieren a las formas en que una estructura vibra cuando se quita de su 
posición de equilibrio, es decir, cuando está sometida a esfuerzos externos. De esta forma, los ciclos 
que hace por unidad de tiempo son las frecuencias naturales de vibración, existiendo una 
frecuencia de vibración para cada modo de vibración. En el caso que ocupa, todo estará 
referenciado a los resultados del primer modo de vibración, en el que la estructura vibrará en fase, 
con la frecuencia natural más baja, moviéndose de manera conjunta en la misma dirección y 
sentido. De esta forma, se podrá ver y entender el comportamiento de la ménsula ante la aplicación 
de cargas dinámicas en su extremo. 
Para la creación de los modelos estructurales se ha tenido que generar la geometría de los dos 
pórticos. Ahora, se hace referencia únicamente a la estructura de los pórticos, sin contar las bases, 
dado que es el objeto final del estudio estructural. De esta forma, partiendo del plano base (el plano 
que divide el ancho del pórtico en dos partes iguales) de los dos modelos y teniendo en cuenta que 
las barras laterales llegan hasta el inicio de los apoyos en forma de “T” invertida, el resultado de la 
geometría de los dos modelos es el que se indica en la figura 4.11. 
Gemelo digital de un montaje del laboratorio de resistencia de materiales 
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Figura 4.11. Geometría de los dos modelos en Ramseries (Fuente: Arnau Burgos) 
Es importante resaltar que, en el caso del pórtico biempotrado, se ha tenido que dibujar también 
la zona donde se va a instaurar el sensor y, por lo tanto, donde se aplicaran las cargas de presión. 
La cual, teniendo en cuenta un tamaño normalizado del área que ocupa dicho sensor, se decidió 
que se haría de 12 cm2. Se verá su importancia posteriormente cuando se apliquen las fuerzas de 
presión sobre esta superficie de estudio. 
A continuación, se han debido asignar las condiciones de contorno y el material de los modelos. 
Para las condiciones de contorno, tal y como se muestra en la figura 4.12 y de forma gráfica en la 
figura 4.13, únicamente se ha añadido una restricción de apoyo fijo en los dos apoyos del pórtico 
biempotrado y una para el único apoyo de la ménsula. Consiguiendo así la representación de lo que 
hacen los tornillos en el modelo real, es decir, simular que la estructura está completamente 
empotrada a la base, con desplazamiento nulo en los tres ejes (x, y, z). 
 
Figura 4.12. Condiciones de contorno introducidas en los apoyos del pórtico biempotrado y de la ménsula 
(Fuente: Arnau Burgos) 
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Figura 4.13. Condiciones de contorno introducidas en los apoyos del pórtico biempotrado y de la ménsula 
(Fuente: Arnau Burgos) 
En referencia al material que se ha aplicado, teniendo en cuenta que los pórticos impresos reales 
están hechos de PLA (ácido poliláctico), se buscaron sus propiedades mecánicas y características 
estimadas y se introdujeron en el programa. El PLA es un tipo de filamento que se utiliza en la gran 
mayoría de impresoras 3D. Es un material termoplástico biodegradable, con baja temperatura de 
fusión y que presenta una gran variedad de colores y acabados para la impresión de componentes 
3D. 
En todo momento se trataron los dos modelos como “shells” y como material isoentrópico, dado 
que en los dos modelos se busca únicamente tratarlos como elementos bidimensionales, sin tener 
en cuenta la tercera dimensión (espesor). La elección de este tipo de materiales tipo lámina, se 
realiza pensando en lo interesante que resulta no tener que mallar sobre el espesor, teniendo 
únicamente un mallado superficial del plano medio, sin necesidad de realizar mallados 
volumétricos que resultarían mucho más caros y requerirían muchos más recursos. De hecho, el 
espesor