Desarrollo y validación de un gemelo digital para optimización de la combustión en motores de gasolina

Abstract

El presente trabajo de integración curricular detalla el desarrollo y validación técnica de un gemelo digital diseñado para optimizar el proceso de combustión y facilitar el diagnóstico predictivo en una maqueta estacionaria de un motor Chevrolet F16D3 de 1.6 litros. La instrumentación empleó una tarjeta DAQ NI USB-6008, extrayendo parámetros físicos en tiempo real para consolidar una matriz experimental de 12,000 muestras monitorizadas mediante LabVIEW™™™. Para la estructuración computacional de este gemelo digital, se descartaron los modelos matemáticos físicos tradicionales. En su lugar, la arquitectura se fundamentó en el procesamiento de señales mediante la Transformada de Fourier y el entrenamiento de Redes Neuronales Artificiales (ANN) en MATLAB®. ®. Es imperativo destacar que el gemelo digital definitivo se materializó emulando exclusivamente un único actuador, el inyector, cuyo comportamiento dinámico fue replicado íntegramente mediante algoritmos de regresión. La evaluación técnica evidencia una fiabilidad excepcional: la validación del modelo de regresión del inyector alcanzó un coeficiente de determinación ROC de 0.99 y un error relativo (MAPE) inferior al 1.7%, replicando con exactitud los transitorios de presión. Simultáneamente, el modelo computacional complementario de clasificación logró una exactitud del 99.99% en la identificación de fallas inducidas, descartando falsos positivos.