aborda el análisis integrado de flujos mediante modelos turbulentos híbridos y métodos adjuntos para optimización en vehículos aeronáuticos como helicópteros y eVTOL. Esta especialización combina fundamentos en aerodinámica computacional, CFD avanzado, análisis de aeroelasticidad y control dinámico, aplicando técnicas como RANS, LES y DDES, junto con algoritmos adjuntos para diseño optimizado, supervisando criterios de eficiencia, sustentabilidad y desempeño estructural. La programación incorpora simulaciones de flujo transónico y acoplamientos multifísicos compatibles con sistemas FBW y normativas internacionales.
Los laboratorios asociados permiten realizar ensayos HIL/SIL y adquisición avanzada de señales para vibraciones y acústica, garantizando la trazabilidad y seguridad conforme a normativa aplicable internacional equivalente a ARP4754A y ARP4761. El marco normativo considera también estándares EMC y protección frente a fenómenos ambientales, asegurando cumplimiento con requisitos operacionales de EASA CS-27/CS-29 y FAA Part 27/29. La formación habilita a profesionales en roles como ingeniero CFD, analista aeroelástico, especialista en control de vuelo, desarrollador de optimización y ingeniero de certificación.
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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: base en aerodinámica, control y estructuras; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos bridging tracks si lo necesitas.
1.1 Panorama de la Aerodinámica Avanzada: objetivos y alcance de RANS y LES
1.2 Ecuaciones de Navier–Stokes y el concepto de filtrado en turbulencia
1.3 Modelos de turbulencia RANS: k-ε, k-ω, SST y sus ámbitos de aplicación
1.4 Transición y separación en marcos RANS: predicción y limitaciones
1.5 LES: principios, condiciones de contorno, requerimientos de resolución espacial y temporal
1.6 Métodos híbridos RANS-LES: DES/DDES y estrategias de blending
1.7 Diseño de mallas para RANS/LES: resolución de boundary layer, tamaño de celda y criterios de calidad
1.8 Métodos numéricos y rendimiento computacional: estabilidad, convergencia y paralelización
1.9 Verificación, validación e incertidumbre en simulaciones RANS/LES: benchmarks y comparaciones con datos experimentales
1.10 Aplicaciones representativas y direcciones futuras: aeronáutica, naval y aeroespacial
2.1 Fundamentos de CFD: ecuaciones de Navier-Stokes y conservación de masa, momento y energía
2.2 Métodos de discretización: volúmenes finitos, diferencias finitas y/o elementos finitos
2.3 Mallado y calidad de mallas: estructurado/no estructurado, refinamiento local, criterios de calidad (skewness, aspect ratio)
2.4 Modelos de turbulencia básicos: RANS, k-ε, k-ω, SST
2.5 CFD orientado a aerodinámica: implementación de RANS en flujos transónicos y de alta Reynolds
2.6 LES y DDES: fundamentos, modelos subescala y estrategias híbridas
2.7 Adjoint y optimización en CFD: formulación adjunta, cálculo de gradientes para optimización
2.8 Condiciones de contorno y tratamiento de paredes: no-slip, slip, entrada, salida, periodicidad
2.9 Postprocesado y métricas: extracción de coeficientes aerodinámicos Cx/Cy, Cp, distribución de presión y vorticidad
2.10 Verificación, validación e incertidumbre: grid convergence, verificación de código, comparación con datos experimentales, análisis de incertidumbre
3.1 Fundamentos de RANS y LES en aerodinámica avanzada: selección de modelos y criterios de aplicabilidad
3.2 DDES y DES: enfoques híbridos para transiciones, separación y superficies complejas
3.3 Adjoint y optimización de geometría: derivación de gradientes y estrategias de diseño
3.4 Optimización de rendimiento aerodinámico: métodos gradiente y metaheurísticos en contextos aeronáuticos
3.5 Modelos de turbulencia avanzados: k-omega SST, Spalart–Allmaras y subgrid-scale para LES
3.6 Diseño de mallas y discretización: malla, capas límite y criterios de calidad
3.7 Verificación y validación en CFD aeroespacial: benchmarking, incertidumbre y cumplimiento
3.8 Integración de CFD con MBSE/PLM: digital thread y gestión de cambios en proyectos aero
3.9 Aeroelasticidad y acoplamiento CFD-estructural: flutter, acoplamiento y robustez
3.10 Casos de estudio: diseño, simulación y evaluación de un perfil/ala con criterios de rendimiento y seguridad
4.1 Introducción a la Aerodinámica Avanzada y CFD
4.2 Ecuaciones de Navier-Stokes y fundamentos de turbulencia
4.3 Modelos de turbulencia RANS y variantes (RANS, URANS, k-ε, k-ω, SST)
4.4 Large Eddy Simulation (LES) y Detached-Eddy Simulation (DDES)
4.5 Adjoints y optimización de diseño aerodinámico
4.6 Métodos numéricos y discretización en CFD
4.7 Diseño de mallas, criterios de calidad y refinamiento
4.8 Condiciones de contorno, fronteras y acoplamiento con estructuras
4.9 Verificación, Validación e incertidumbre en CFD
4.10 Casos de estudio y buenas prácticas en aerodinámica avanzada
5.1 Panorama de la Aerodinámica Avanzada Naval: relevancia, alcance y retos de CFD en buques y submarinos
5.2 Fundamentos de CFD para naval: RANS, LES y DDES aplicados a flujos externos e internos
5.3 Adjoints y Optimización: formulación, gradientes y aplicaciones en perfiles y cascos
5.4 Modelado de turbulencia y transición en fluidos navales: k-omega, SST y técnicas DDES/LES
5.5 Preparación de la simulación: malla, condiciones de contorno, convergencia y verificación
5.6 Integración dinámica de estructura y fluidos: acoplamiento FSI en aerodinámica naval
5.7 Optimización de rendimiento: resistencia, maniobrabilidad, estabilidad y consumo de energía
5.8 Simulación de ruido aerodinámico y acústico en cascos y torres
5.9 Gestión de datos y trazabilidad: MBSE/PLM para control de cambios y reutilización de modelos
5.10 Case clinic: go/no-go con matriz de riesgos y criterios de decisión
6.1 Contexto y alcance de la Aerodinámica Computacional Avanzada
6.2 Ecuaciones de Navier–Stokes y fundamentos de discretización
6.3 Introducción a RANS, LES y DDES: conceptos y diferencias
6.4 Adjoint y optimización en CFD: fundamentos y aplicaciones
6.5 Modelos de turbulencia: selección, calibración y límites
6.6 Técnicas de mallado: calidad, resolución de boundary layer y transición
6.7 Verificación, validación y verificación cruzada de modelos y solvers
6.8 Flujo de trabajo CFD: preproceso, solver y postproceso con ejemplos
6.9 Consideraciones de HPC y rendimiento computacional
6.10 Caso práctico: diseño y evaluación de un perfil aerodinámico básico con múltiples enfoques CFD
7.1 Fundamentos de las ecuaciones de Navier–Stokes y conceptos de turbulencia
7.2 Modelos de turbulencia RANS: k-ε, k-ω, SST y Spalart–Allmaras
7.3 Introducción a LES y modelos SGS: Smagorinsky, dynamic Smagorinsky, WALE
7.4 DES y bajas híbridas RANS-LES: principios, criterios de uso y transiciones
7.5 Adjoint y sensibilidad en CFD: fundamentos, formulación y aplicaciones de diseño
7.6 Optimización en CFD: objetivos, variables de diseño, restricciones y penalizaciones
7.7 Preparación de mallas y configuración de simulaciones: normas de calidad, y+, near-wall
7.8 Verificación y validación en CFD: pruebas de malla, verificación de código y benchmark
7.9 Rendimiento y escalabilidad en HPC para RANS/LES: paralelismo, solvers y tiempos de ejecución
7.10 Casos de estudio navales y aeronáuticos: flotabilidad de casco, hélices y superficies de control
8.1 Introducción al Modelado Aerodinámico Avanzado: visión general de CFD aplicado a la ingeniería naval
8.2 Fundamentos de la Dinámica de Fluidos y Turbulencia: ecuaciones de Navier–Stokes, modelos de turbulencia y criterios de resolución
8.3 RANS, LES y DDES: selección de modelos y su impacto en precisión y coste computacional en casos navales
8.4 Adjoint y Optimización en Aerodinámica: cálculo de derivadas, sensibilidades y estrategias de diseño para cascos y hélices
8.5 Integración de aerodinámica con propulsión y estructuras: interacción flujo casco-propulsor y impactos en rendimiento
8.6 Generación y uso de mallas para CFD naval: mallas estructuradas/no estructuradas, near-wall resolution y grid independence
8.7 Validación y verificación de modelos CFD: comparación con datos de túneles y pruebas en agua, incertidumbres
8.8 Casos de Estudio Naval: optimización de casco, deriva y estribor, hélice y propulsión, control de ruidos
8.9 Gestión de datos y flujo de trabajo: MBSE/PLM, trazabilidad de cambios y control de versiones
8.10 Tendencias futuras y normativas: estándares, certificaciones y prácticas de seguridad en modelado aerodinámico naval
9.1 Fundamentos de CFD y metodologías numéricas avanzadas
9.2 Principios de dinámica de fluidos aplicado a la aerodinámica naval
9.3 Modelos de turbulencia: RANS, LES, DDES en contextos marítimos
9.4 Estrategias de malla y discretización para simulaciones aerodinámicas complejas
9.5 Validación y verificación de modelos CFD en aplicaciones navales
9.6 Introducción a optimización en diseño aerodinámico naval
9.7 Herramientas de software y plataformas para simulación avanzada
9.8 Casos de estudio y aplicación práctica en diseño de vehículos navales y aeroespaciales
9.9 Tendencias y avances en CFD para la ingeniería naval y aerospacial
9.10 Evaluación y análisis de resultados en simulaciones aerodinámicas complejas
10.1 Introducción a la Aerodinámica Computacional Avanzada: objetivos, alcance y relación CFD con el diseño naval y aeronáutico
10.2 Fundamentos de las ecuaciones físicas del flujo: Navier–Stokes, flujo incompresible y compresible
10.3 Métodos de discretización y estabilidad numérica: volúmenes finitos, mallado estructurado y no estructurado
10.4 Modelos de turbulencia fundamentales: RANS, LES y DDES; criterios de elección para aplicaciones navales
10.5 Adjoint y optimización en CFD: formulación, gradientes y estrategias de diseño
10.6 Manejo de condiciones de contorno y configuraciones de simulación para flujos aerodinámicos
10.7 Verificación y validación: procedimientos, métricas y casos de referencia en CFD naval
10.8 Preprocesamiento y generación de mallas: geometría naval, mallado refinado y criterios de calidad
10.9 Herramientas y entornos de CFD: OpenFOAM, Fluent, STAR-CCM+, flujos de trabajo y pipelines
10.10 Proyecto introductorio de CFD: planteamiento, ejecución y evaluación de resultados en un caso naval
DO-160: ensayos ambientales y mitigación.
DO-160: ensayos ambientales y mitigación.
DO-160: plan de ensayos (vib, temp, EMI, rayos) y mitigación.
DO-160: plan de ensayos (vib, temp, EMI, rayos) y mitigación.
DO-160: ensayos ambientales y mitigación.
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.
Director Académico del Departamento PTW — Motorcycle & Two-Wheel Engineering
Profesor de Ingeniería de Motocicletas, Dinámica de Vehículos de Dos Ruedas, Chasis, Suspensiones y Sistemas de Propulsión
El Prof. Hiroshi Nakamura, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del Dpto. de Motorcycle & Two-Wheel Engineering — PTW de SEIUM y responsable de ingeniería de motocicletas, dinámica, chasis, suspensiones, propulsión térmica y eléctrica, telemetría y validación experimental.
Director Académico del SAS — SEIUM Aero & Space Institute
Profesor de Ingeniería Aeroespacial, Helicópteros, Tiltrotor, eVTOL, Aviónica y Sistemas de Vuelo
El Dr. James Whitmore, de nacionalidad británica, es Director Académico del SAS — SEIUM Aero & Space Institute y responsable de ingeniería aeroespacial, diseño de aeronaves, helicópteros, eVTOL, movilidad aérea, aviónica, control de vuelo, sistemas espaciales y certificación.
Director Académico del Departamento EMH — Electromobility, Batteries & Hydrogen
Profesor de Electromovilidad, Ingeniería de Baterías, Sistemas BMS, Electrónica de Potencia e Hidrógeno Aplicado a la Movilidad
El Dr. Markus Schneider, de nacionalidad alemana, es Director Académico del Dpto. de Electromobility, Batteries & Hydrogen — EMH de SEIUM y responsable de electromovilidad, baterías, BMS, electrónica de potencia, infraestructura de recarga e hidrógeno aplicado al transporte.
Director Académico del SEIUM MotorSport Institute — SMI
Profesor de Ingeniería Motorsport, Dinámica Vehicular, Aerodinámica de Competición y Race Performance Engineering
El Dr. Alessandro Moretti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del SEIUM MotorSport Institute — SMI y responsable de ingeniería motorsport, dinámica vehicular, aerodinámica de competición, chasis, suspensiones, telemetría y optimización del rendimiento en pista.
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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”).
Testimonios de clientes que avalan nuestra calificación