El Curso de SHM (Structural Health Monitoring) en Cascos se centra en la aplicación de tecnologías de monitorización de la salud estructural a cascos de protección. Se explora el uso de sensores y sistemas de adquisición de datos para detectar daños y evaluar la integridad de los cascos en tiempo real. Los participantes aprenderán sobre análisis de datos, algoritmos de detección de fallos y la implementación de sistemas SHM en entornos reales. Se abordarán temas como vibraciones, deformaciones y daños por impacto, fundamentales para la seguridad en sectores como la construcción, la minería y el deporte.
El curso ofrece conocimientos prácticos sobre la selección, instalación y calibración de sensores, así como el análisis e interpretación de los datos recopilados. Se profundiza en la metodología de evaluación de riesgos y en las normativas relacionadas con la seguridad de los cascos. La formación prepara a los profesionales para roles como ingenieros de integridad estructural, especialistas en SHM y analistas de datos, mejorando su capacidad para garantizar la seguridad y el cumplimiento de las normativas en la industria.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): monitorización estructural, sensores, adquisición de datos, análisis de datos, detección de fallos, cascos, integridad estructural, vibraciones, deformaciones, daños por impacto.
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.
6. Inspección y Análisis Estructural Avanzado para Cascos Navales: Curso SHM
Requisitos recomendados: conocimientos básicos de estructuras navales, resistencia de materiales y soldadura. Se recomienda un nivel de idioma Español/Inglés B2+/C1 para una comprensión óptima del curso. Ofrecemos recursos de apoyo si es necesario.
1.1 Fundamentos de la Integridad Estructural Naval
1.2 Tipos de Daños en Cascos Navales: Corrosión, Fatiga, Impactos
1.3 Técnicas de Inspección Visual y No Destructiva (NDT)
1.4 Instrumentación y Sensores para Detección de Daños
1.5 Análisis de Datos de Inspección y Evaluación de Riesgos
1.6 Normativas y Estándares para la Inspección de Cascos
1.7 Diseño y Planificación de Inspecciones
1.8 Elaboración de Informes de Inspección y Recomendaciones
1.9 Reparación y Mantenimiento de Daños Estructurales
1.10 Estudios de Caso: Detección de Daños en Cascos de Buques
2.2 Introducción al SHM en Cascos Navales: Fundamentos y Principios
2.2 Técnicas de Inspección Visual Avanzada para Cascos de Buques
2.3 Métodos No Destructivos (NDT) para la Detección de Daños Estructurales
2.4 Sensores y Sistemas de Monitoreo para la Salud Estructural Naval
2.5 Análisis de Datos y Procesamiento de Señales en SHM
2.6 Modelado por Elementos Finitos (MEF) y Simulación Estructural
2.7 Evaluación de la Integridad Estructural y Predicción de Vida Útil
2.8 Aplicaciones del SHM en Diferentes Tipos de Buques
2.9 Estudios de Caso: Implementación de SHM en la Práctica
2.20 Normativas y Estándares en Monitoreo de la Salud Estructural Naval
3.3 Introducción a la Evaluación Estructural de Buques: SHM
3.2 Fundamentos de la Integridad Estructural en Cascos Navales
3.3 Técnicas de Inspección Visual Avanzada para Cascos
3.4 Ensayos No Destructivos (END) Aplicados a Buques
3.5 Sensores y Sistemas de Monitoreo de la Salud Estructural (SHM)
3.6 Análisis de Datos y Diagnóstico de Anomalías Estructurales
3.7 Metodologías de Evaluación de Daños en Cascos Navales
3.8 Gestión del Mantenimiento Basado en la Condición (CBM) en Buques
3.9 Estudios de Casos: Aplicaciones Prácticas de SHM en la Industria Naval
3.30 Normativas y Estándares Relacionados con la Evaluación Estructural de Buques
4.4 Introducción al SHM en Cascos Navales: Conceptos y Fundamentos
4.2 Técnicas de Monitoreo Estructural: Sensores y Sistemas
4.3 Análisis de Datos de SHM: Interpretación y Evaluación
4.4 Aplicaciones de SHM en la Detección de Daños: Corrosión, Fatiga
4.5 SHM en la Evaluación de la Integridad Estructural: Modelado y Simulación
4.6 SHM en la Gestión del Mantenimiento de Cascos Navales
4.7 Estudios de Caso: Aplicaciones Prácticas de SHM
4.8 Despliegue e Integración de Sistemas SHM en Buques
4.9 Tendencias Futuras en SHM: Innovación y Avances Tecnológicos
4.40 SHM y Cumplimiento Normativo: Estándares y Regulaciones
5.5 Introducción a los daños estructurales en cascos navales.
5.5 Tipos de daños estructurales: corrosión, fisuras, abolladuras, etc.
5.3 Métodos de detección no destructivos (NDT): ultrasonido, radiografía, etc.
5.4 Inspección visual y evaluación de daños.
5.5 Interpretación de resultados y evaluación de la gravedad del daño.
5.6 Criterios de aceptación y rechazo.
5.7 Técnicas de reparación y refuerzo.
5.8 Documentación y registro de inspecciones.
5.9 Casos de estudio y ejemplos prácticos.
5.50 Normativas y estándares internacionales.
6.6 Introducción a la Inspección Avanzada Estructural Naval
6.2 Métodos de Inspección No Destructivos (NDT) en Cascos Navales
6.3 Técnicas de Análisis Estructural: FEM y CFD
6.4 Evaluación de Daños y Degradación en Materiales Navales
6.5 Gestión de la Integridad Estructural: Planes y Protocolos
6.6 Aplicaciones del Monitoreo de la Salud Estructural (SHM)
6.7 Análisis de Datos SHM y Toma de Decisiones
6.8 Normativas y Estándares de Inspección Naval
6.9 Estudios de Caso: Inspección y Análisis de Fallos Estructurales
6.60 Avances y Futuro de la Inspección Estructural Naval
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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Si, contamos con certificacion internacional
Sí: modelos experimentales, datos reales, simulaciones aplicadas, entornos profesionales, casos de estudio reales.
No es obligatoria. Ofrecemos tracks de nivelación y tutorización
Totalmente. Cubre e-propulsión, integración y normativa emergente (SC-VTOL).
Recomendado. También hay retos internos y consorcios.
Sí. Modalidad online/híbrida con laboratorios planificados y soporte de visados (ver “Visado & residencia”).
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