Diplomado en Harvesting/Deployment y Mapas de Torque Avanzados ofrece una formación integral centrada en el análisis y optimización de sistemas de transmisión y control de potencia en plataformas rotorcraft y eVTOL, combinando conceptos avanzados de aerodinámica, aeroelasticidad, dinámica de vuelo y sistemas FBW/AFCS. El programa enfatiza el uso de herramientas como BEMT, CFD y modelos de pala dinámicos para la generación y validación de mapas de torque bajo diferentes condiciones operativas, alineando el diseño con parámetros críticos de rendimiento y durabilidad en aplicaciones específicas para tiltrotor y UAM conforme a estándares de certificación aeronáutica aplicables.
Las actividades de laboratorio integran técnicas HIL/SIL para simulación en tiempo real, análisis avanzado de vibraciones y adquisición de datos en entornos controlados, asegurando la trazabilidad y conformidad con normativa aplicable internacional como DO-160, ARP4754A y EASA CS-27/CS-29. Este enfoque promueve competencias técnicas para roles clave en ingeniería de transmisión, desarrollo de control de vuelo, certificación de sistemas críticos, gestión de mantenimiento predictivo y análisis estructural en la industria aeronáutica y UAM.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): mapas de torque, harvesting, deployment, aerodinámica, BEMT, FBW, EASA CS-29, HIL, certificación aeronáutica, tiltrotor.
999 €
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.
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.
Aquí tienes la información para el curso “Diplomado en Harvesting/Deployment y Mapas de Torque Avanzados”, dirigida a:
Requisitos recomendados: base en aerodinámica, control y estructuras; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos bridging tracks si lo necesitas.
1.1 Conceptos clave: Harvesting/Deployment en sistemas de propulsión naval
1.2 Fuentes y tipos de datos para mapas de torque
1.3 Arquitecturas de recolección de datos y calidad de datos en entornos marinos
1.4 Introducción a mapas de torque: definiciones, ejes, unidades y escalas
1.5 Fundamentos de diseño para mantenimiento y actualizaciones: modularidad y swaps
1.6 Integración con sistemas de control de propulsión y automatización a bordo
1.7 Data y Digital Thread: MBSE/PLM para control de cambios
1.8 Evaluación de riesgo tecnológico y readiness (TRL/CRL/SRL)
1.9 Propiedad intelectual, certificaciones y cumplimiento normativo
1.10 Casos prácticos: go/no-go con una matriz de riesgos para proyectos de Harvesting/Deployment de mapas de torque
2.2 Harvesting de datos para mapas de torque: fuentes (sensores de motor, velocidad, posición, temperatura, vibración), calidad de datos, preprocesamiento (filtrado, sincronización y normalización).
2.2 Deployment de mapas de torque: estrategias de implementación (controladores locales vs. centralizados), fases (simulación, bancada, integración en sistema naval) y consideraciones de seguridad.
2.3 Diseño de mapas de torque: estructuras (2D/3D), regiones de operación, límites de seguridad, redundancia y fail‑safe.
2.4 Optimización de rendimiento: ajuste fino de curvas, técnicas de optimización y heurísticas, trade-offs entre rendimiento, consumo y desgaste.
2.5 Validación y calibración de mapas: métodos de validación, datasets de prueba, calibración ante condiciones variables, métricas de precisión y robustez.
2.6 Data & Digital thread: MBSE/PLM para control de cambios, trazabilidad de requisitos, versiones de mapas y documentación de diseño.
2.7 Gestión de energía y térmica en mapas de torque: modelado térmico, estrategias de refrigeración, gestión de demanda eléctrica y eficiencia.
2.8 Riesgo tecnológico y preparación: TRL/CRL/SRL, planes de mitigación, pruebas de transición y escalamiento.
2.9 Cumplimiento normativo y propiedad intelectual: normas de seguridad eléctrica y EM, licencias de software y datos, consideraciones de IP.
2.20 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos: escenario de despliegue de mapas de torque y evaluación con una matriz de probabilidad vs impacto para la decisión.
3.3 Harvesting/Deployment avanzado: técnicas de recopilación de datos, preprocesamiento y normalización para mapas de Torque
3.2 Diseño y validación de mapas de Torque: metodologías de calibración, pruebas y verificación
3.3 Integración de sensores y adquisición de datos para Torque: sensores de par, temperatura, vibración e IMU
3.4 Optimización de mapas de Torque: ajustes finos, algoritmos de aprendizaje y gestión de versiones
3.5 Modelado y simulación para Harvesting/Deployment: MBSE/PLM en el desarrollo de mapas de Torque
3.6 Resiliencia y seguridad en Harvesting/Deployment: manejo de fallos, redundancias y estrategias de respaldo
3.7 Análisis de coste y huella ambiental en mapas de Torque: LCC/LCA aplicado
3.8 Implementación escalable: prácticas de despliegue progresivo y gobernanza de cambios
3.9 Validación de rendimiento en pruebas de campo y de laboratorio: criterios de aceptación y trazabilidad
3.30 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos para Harvesting/Deployment y diseños de mapas de Torque
4.4 Dominio del Harvesting/Deployment y Optimización de Mapas de Torque
4.2 Optimización Experta: Harvesting, Deployment y Mapas de Torque Avanzados
4.3 Análisis Profundo: Harvesting, Deployment y Curvas de Torque Personalizadas
4.4 Especialización en Harvesting/Deployment y Diseño de Mapas de Torque
4.5 Maestría en Harvesting/Deployment y Configuración de Mapas de Torque Estratégicos
4.6 Excelencia en Harvesting/Deployment y Ajuste Fino de Mapas de Torque
4.7 Dominio Avanzado: Harvesting/Deployment y Elaboración de Mapas de Torque Precisos
4.8 Implementación Experta: Harvesting/Deployment y Calibración de Mapas de Torque
4.9 Integración en el Ciclo de Vida de Mapas de Torque y Certificaciones
4.40 Caso Práctico: go/no-go con matriz de riesgo para Harvesting/Deployment y Mapas de Torque
5.5 Fundamentos de Harvesting y Deployment: Revisión y Mejora Continua
5.5 Estrategias de Mapas de Torque: Diseño y Optimización para Diferentes Escenarios
5.3 Harvesting Avanzado: Técnicas para la Recolección Eficiente de Datos
5.4 Deployment Estratégico: Implementación y Gestión de Recursos
5.5 Configuración de Mapas de Torque: Análisis de Datos y Toma de Decisiones
5.6 Simulación y Modelado: Predicción del Rendimiento
5.7 Análisis de Resultados: Interpretación y Ajustes de Mapas
5.8 Integración de Sistemas: Harvesting, Deployment y Torque
5.9 Gestión de Proyectos: Planificación y Ejecución
5.50 Casos de Estudio: Aplicación Práctica y Solución de Problemas
6.6 Fundamentos de Harvesting/Deployment: Recolección y Despliegue de Datos Iniciales
6.2 Estrategias de Optimización: Mejora del Proceso de Harvesting/Deployment
6.3 Mapas de Torque: Conceptos Clave y Ajustes Iniciales
6.4 Selección de Herramientas: Hardware y Software para Harvesting/Deployment
6.5 Técnicas de Ajuste: Calibración de Mapas de Torque Estándar
6.6 Análisis de Datos: Interpretación de Resultados y Retroalimentación
6.7 Mejora Continua: Iteración en Harvesting/Deployment y Mapas de Torque
6.8 Casos de Estudio: Ejemplos Prácticos y Aplicación del Conocimiento
6.9 Simulación: Pruebas y Evaluación de Diferentes Configuraciones
6.60 Documentación y Reportes: Registro de Ajustes y Resultados
7.7 Harvesting/Deployment: Configuración y Optimización Inicial
7.2 Mapas de Torque: Diseño de Estrategias de Implementación
7.3 Análisis de Datos: Interpretación para Ajustes Estratégicos
7.4 Estrategias de Harvesting: Implementación a Gran Escala
7.7 Deployment: Planificación y Ejecución de Tareas Críticas
7.6 Curvas de Torque: Personalización y Adaptación al Entorno
7.7 Monitorización y Control: Gestión de la Eficiencia Operacional
7.8 Evaluación de Rendimiento: Indicadores Clave de Éxito
7.9 Optimización Continua: Adaptación a Cambios y Mejoras
7.70 Estudios de Caso: Implementación de Estrategias en Escenarios Reales
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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