El Diplomado en Limpieza de Malla y Reconstrucción CAD “as-built” proporciona habilidades especializadas en la optimización y reconstrucción de modelos CAD a partir de datos escaneados, enfocándose en la limpieza de mallas y la creación de modelos “as-built”. Integra técnicas de ingeniería inversa y modelado 3D para generar representaciones precisas y utilizables en diseño, análisis y fabricación. Se centra en el uso de software específico para limpieza de datos de escaneo, reconstrucción de superficies y modelado paramétrico, crucial para proyectos de ingeniería y arquitectura.
El programa capacita en el manejo de equipos de escaneo 3D, el análisis de datos de nube de puntos, la aplicación de filtros y la creación de modelos CAD detallados y compatibles. Se desarrollan habilidades en análisis de datos, modelado 3D avanzado y la generación de documentación técnica, preparando para roles profesionales en ingeniería de diseño, fabricación digital y control de calidad, fortaleciendo la empleabilidad en sectores como la manufactura, la construcción y la industria aeroespacial.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): limpieza de malla, reconstrucción CAD, modelado “as-built”, ingeniería inversa, modelado 3D, escaneo 3D, análisis de datos, diseño técnico, diplomado CAD.
620 €
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
4. Excelencia en Limpieza de Malla, Reconstrucción CAD y Modelado “As-Built” con Enfoque en Rotores
Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
Requisitos recomendados: Conocimientos básicos de estructuras navales, familiaridad con software CAD. Idioma: Se recomienda un nivel intermedio/avanzado de español.
1.1 Introducción a la Limpieza de Malla en Diseño Naval
1.2 Fundamentos de la Reconstrucción CAD
1.3 Modelado “As-Built”: Conceptos y Aplicaciones
1.4 Software y Herramientas para Limpieza de Malla
1.5 Técnicas de Limpieza de Malla: Eliminación de Ruido y Simplificación
1.6 Reconstrucción CAD: Creación de Superficies y Sólidos
1.7 Modelado “As-Built”: Captura de Detalles y Precisión
1.8 Flujos de Trabajo Integrados: Limpieza, Reconstrucción y Modelado
1.9 Ejemplos Prácticos: Aplicaciones en Componentes Navales
1.10 Caso de Estudio: Análisis y Mejora de Modelos Existentes
2.2 Introducción a la optimización de mallas en rotores navales
2.2 Fundamentos de la reconstrucción CAD de rotores
2.3 Modelado “As-Built” de rotores: técnicas avanzadas
2.4 Optimización de mallas para análisis CFD de rotores
2.5 Reducción de errores y mejora de la precisión en modelos CAD
2.6 Herramientas y software para la optimización de mallas
2.7 Estudio de casos: optimización de rotores en diferentes escenarios
2.8 Diseño para la fabricación y el mantenimiento de rotores
2.9 Consideraciones sobre materiales y procesos de fabricación
2.20 Integración de modelos optimizados en el diseño naval
3.3 Fundamentos de la limpieza de malla y su aplicación en diseño naval
3.2 Introducción a la reconstrucción CAD de modelos “As-Built”
3.3 Modelado “As-Built”: principios y mejores prácticas
3.4 Optimización de mallas para eficiencia hidrodinámica
3.5 Reconstrucción CAD de componentes navales complejos
3.6 Modelado “As-Built” para análisis de rendimiento
3.7 Diseño para la eficiencia: integración de limpieza de malla, CAD y “As-Built”
3.8 Casos de estudio: aplicaciones prácticas en diseño naval
3.9 Herramientas y software para la limpieza de malla, CAD y “As-Built”
3.30 Evaluación de proyectos y métricas de eficiencia
4.4 Análisis de Mallas Complejas en Componentes Navales
4.2 Técnicas Avanzadas de Limpieza de Malla para Precisión
4.3 Reconstrucción CAD Detallada de Componentes Críticos
4.4 Modelado “As-Built” para Sistemas de Propulsión Naval
4.5 Diseño para la Eficiencia: Optimización de Formas
4.6 Simulación CFD Avanzada: Flujo y Rendimiento
4.7 Integración de Datos: Del Escaneo a la Construcción
4.8 Control de Calidad: Verificación del Modelado “As-Built”
4.9 Aplicaciones Especializadas: Rotores y Hélices
4.40 Estudio de Casos: Mejora del Diseño Naval
5.5 Estudio Detallado de Componentes Navales: Cascos, Cubiertas y Estructuras
5.5 Limpieza Avanzada de Mallas para Componentes Críticos
5.3 Reconstrucción CAD Precisa de Elementos Estructurales
5.4 Modelado “As-Built” de Sistemas de Propulsión Naval
5.5 Optimización de Mallas para Componentes de Alto Rendimiento
5.6 Análisis de Tolerancias y Ajustes en la Reconstrucción CAD
5.7 Implementación de Técnicas de Diseño para la Fabricación y Ensamblaje
5.8 Modelado “As-Built” de Sistemas de Control y Navegación
5.9 Análisis de Flujos y Dinámica de Fluidos en Componentes Clave
5.50 Integración de Datos y Gestión de la Información en el Modelado Naval
6.6 Introducción a la implementación en diseño naval “As-Built”
6.2 Fundamentos de la limpieza de malla para modelos navales
6.3 Reconstrucción CAD de componentes navales “As-Built”
6.4 Modelado “As-Built” en diseño naval: aplicaciones prácticas
6.5 Integración de modelos “As-Built” en el proceso de diseño
6.6 Optimización del flujo de trabajo con modelos “As-Built”
6.7 Análisis de eficiencia y rendimiento con modelos “As-Built”
6.8 Consideraciones de diseño para la fabricación y el montaje
6.9 Control de calidad y verificación en modelos “As-Built”
6.60 Estudio de casos: implementación exitosa en proyectos navales
7.7 Análisis de componentes navales: Fundamentos y principios
7.2 Técnicas avanzadas de limpieza de mallas para componentes navales
7.3 Reconstrucción CAD de componentes navales complejos
7.4 Modelado “As-Built”: Creación de modelos precisos de componentes existentes
7.7 Optimización de modelos CAD para análisis y fabricación
7.6 Integración de modelos “As-Built” en el diseño naval
7.7 Flujos de trabajo eficientes para la limpieza y reconstrucción
7.8 Estudio de casos: Aplicaciones en diferentes componentes navales
7.9 Herramientas y software especializados
7.70 Mejores prácticas y tendencias actuales
Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute
Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto
El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.
Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute
Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.
El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.
Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute
Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica
La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.
Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute
Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real
El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.
Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute
Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore
El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.
Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute
Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte
La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.
Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute
Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes
El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.
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