El Curso de Gemelos Digitales en Aeronaves profundiza en la creación y aplicación de representaciones virtuales de activos físicos (aeronaves, componentes). Explora la integración de datos en tiempo real, análisis predictivo y simulación avanzada para optimizar el diseño, la fabricación, el mantenimiento y la operación de aeronaves. Incluye el uso de herramientas de modelado 3D, simulación CFD, análisis de datos (Big Data) y la implementación de sistemas de Internet of Things (IoT) en la aviación. El curso busca desarrollar habilidades en digitalización de procesos, mantenimiento predictivo y la toma de decisiones basada en datos, mejorando la eficiencia y seguridad en la industria aeroespacial.
El programa enfatiza la experiencia práctica en el desarrollo de gemelos digitales, desde la captura de datos de sensores hasta la visualización y análisis de resultados. Se aborda la aplicación de la tecnología de gemelos digitales en áreas como la gestión del ciclo de vida de los productos (PLM), la optimización de rutas de vuelo y la simulación de fallos. Los participantes se preparan para roles como ingenieros de gemelos digitales, analistas de datos aeronáuticos y especialistas en mantenimiento predictivo, incrementando su valor en la industria aeroespacial, cumpliendo con estándares como ISO 9001 y regulaciones como FAA y EASA.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): gemelos digitales, aeronaves, simulación, mantenimiento predictivo, análisis de datos, IoT, digitalización, modelado 3D, industria aeroespacial.
425 €
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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.
4. Implementación de Gemelos Digitales en Diseño y Mantenimiento Aeronáutico
Requisitos recomendados: base en aerodinámica, control y estructuras; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos bridging tracks si lo necesitas.
1. Simulación y Análisis de Sistemas Digitales en Aeronaves
1.1. Fundamentos de la Simulación Digital en Aviación
1.2. Modelado de Sistemas Electrónicos Aeronáuticos
1.3. Herramientas y Software de Simulación
1.4. Análisis de Circuitos y Señales Digitales
1.5. Simulación de Sistemas de Control de Vuelo
1.6. Validación y Verificación de Modelos Digitales
1.7. Diseño de Protocolos de Comunicación en Aeronaves
1.8. Análisis de Fallos y Tolerancia en Sistemas Digitales
1.9. Seguridad y Protección de Datos en Aviación
1.10. Aplicaciones de Simulación en el Diseño y Mantenimiento Aeronáutico
2. Dominio de Gemelos Digitales para la Optimización Aérea
2.1. Introducción a los Gemelos Digitales en la Industria Aeronáutica
2.2. Arquitectura y Componentes de un Gemelo Digital
2.3. Adquisición y Gestión de Datos para Gemelos Digitales
2.4. Modelado 3D y Visualización de Aeronaves
2.5. Integración de Datos de Sensores en Tiempo Real
2.6. Análisis de Datos y Predicción de Rendimiento
2.7. Optimización del Diseño de Aeronaves
2.8. Mejora de la Eficiencia Operacional
2.9. Aplicaciones de Gemelos Digitales en el Mantenimiento
2.10. Estudios de Caso: Optimización del Rendimiento Aéreo
3. Desarrollo y Aplicación de Gemelos Digitales para la Ingeniería Aeronáutica
3.1. Metodología para el Desarrollo de Gemelos Digitales
3.2. Selección de Plataformas y Herramientas de Modelado
3.3. Integración de Datos de Diferentes Fuentes
3.4. Simulación y Análisis de Comportamiento de Aeronaves
3.5. Diseño y Optimización de Componentes Estructurales
3.6. Desarrollo de Modelos de Mantenimiento Predictivo
3.7. Validación y Verificación de Gemelos Digitales
3.8. Aplicaciones en el Diseño de Sistemas de Propulsión
3.9. Integración con Sistemas de Gestión del Ciclo de Vida del Producto (PLM)
3.10. Casos Prácticos: Desarrollo y Aplicación de Gemelos Digitales
4. Implementación de Gemelos Digitales en Diseño y Mantenimiento Aeronáutico
4.1. Estrategias de Implementación de Gemelos Digitales
4.2. Requisitos de Datos y Especificaciones Técnicas
4.3. Integración con Sistemas CAD/CAM
4.4. Diseño de Gemelos Digitales para Diferentes Subsistemas
4.5. Mantenimiento Predictivo Basado en Gemelos Digitales
4.6. Análisis de Fallos y Diagnóstico Remoto
4.7. Gestión del Ciclo de Vida del Producto (PLM) con Gemelos Digitales
4.8. Optimización del Diseño para la Manufactura y el Mantenimiento
4.9. Integración de Gemelos Digitales en Procesos de Certificación
4.10. Implementación Práctica: Diseño y Mantenimiento Aeronáutico
5. Modelado Avanzado y Análisis de Rendimiento con Gemelos Digitales en Aviación
5.1. Técnicas Avanzadas de Modelado en Gemelos Digitales
5.2. Modelado del Comportamiento Aerodinámico
5.3. Modelado de Sistemas de Propulsión
5.4. Simulación del Comportamiento Estructural
5.5. Análisis de Rendimiento en Diferentes Condiciones de Vuelo
5.6. Optimización del Consumo de Combustible y Emisiones
5.7. Análisis de Ciclos de Vuelo y Operaciones
5.8. Simulación de Fallos y Análisis de Riesgos
5.9. Integración con Datos Meteorológicos y de Tráfico Aéreo
5.10. Análisis Avanzado de Rendimiento con Gemelos Digitales
6. Diseño y Optimización de Componentes Aéreos con Gemelos Digitales
6.1. Diseño de Componentes Estructurales con Gemelos Digitales
6.2. Optimización del Diseño de Alas y Fuselajes
6.3. Diseño de Sistemas de Control de Vuelo
6.4. Modelado y Análisis de Sistemas de Propulsión
6.5. Selección de Materiales y Diseño de Manufactura
6.6. Optimización de la Resistencia y Durabilidad de Componentes
6.7. Simulación de Pruebas de Vuelo y Validación
6.8. Diseño de Componentes para Mantenimiento Predictivo
6.9. Integración con Procesos de Fabricación Aditiva
6.10. Diseño y Optimización de Componentes Aéreos
7. Implementación de Gemelos Digitales para el Mantenimiento Predictivo Aéreo
7.1. Estrategias de Mantenimiento Predictivo
7.2. Recopilación y Análisis de Datos de Sensores
7.3. Desarrollo de Modelos de Degradación de Componentes
7.4. Predicción de Fallos y Programación de Mantenimiento
7.5. Integración con Sistemas de Gestión de Mantenimiento (MMS)
7.6. Optimización de Rutas de Mantenimiento
7.7. Reducción de Costos de Mantenimiento
7.8. Aumento de la Disponibilidad de Aeronaves
7.9. Integración de Gemelos Digitales en el Mantenimiento de Flotas
7.10. Implementación Práctica: Mantenimiento Predictivo Aéreo
8. Optimización del Rendimiento Aeronáutico Mediante Gemelos Digitales
8.1. Análisis del Rendimiento en Tiempo Real con Gemelos Digitales
8.2. Optimización de Rutas de Vuelo y Planificación
8.3. Gestión del Combustible y Eficiencia Energética
8.4. Análisis del Comportamiento en Diferentes Condiciones Climáticas
8.5. Optimización del Diseño y Operación de Aeronaves
8.6. Reducción de Emisiones y Sostenibilidad
8.7. Optimización de la Carga Útil y Capacidad de Pasajeros
8.8. Integración con Sistemas de Gestión del Tráfico Aéreo
8.9. Desarrollo de Nuevas Estrategias Operativas
8.10. Optimización del Rendimiento Aeronáutico
2.2 Introducción a la Simulación Digital en Aviación
2.2 Principios de la Simulación de Sistemas Digitales
2.3 Herramientas y Software de Simulación Digital
2.4 Modelado de Sistemas Digitales en Aeronaves
2.5 Análisis de Circuitos Digitales en Aviación
2.6 Simulación de Procesadores y Microcontroladores
2.7 Diseño y Verificación de Sistemas Digitales
2.8 Aplicaciones de la Simulación en el Diseño Aeronáutico
2.9 Simulación de Fallos y Diagnóstico de Averías
2.20 Casos Prácticos y Estudios de Simulación Digital en Aviación
3.3 Introducción a Gemelos Digitales en Ingeniería Aeronáutica
3.2 Arquitectura y Diseño de Gemelos Digitales
3.3 Herramientas y Plataformas para la Creación de Gemelos Digitales
3.4 Modelado 3D y Simulación de Componentes Aeronáuticos
3.5 Análisis de Datos y Visualización en Gemelos Digitales
3.6 Aplicaciones de Gemelos Digitales en el Diseño de Aeronaves
3.7 Optimización del Diseño con Gemelos Digitales
3.8 Validación y Verificación de Gemelos Digitales
3.9 Estudios de Caso: Implementación de Gemelos Digitales en Proyectos Aeronáuticos
3.30 Tendencias Futuras y Desafíos en el Uso de Gemelos Digitales en Aviación
4.4 Diseño de componentes aeronáuticos con gemelos digitales
4.2 Simulación de ensamblajes complejos
4.3 Optimización de la aerodinámica y estructura
4.4 Validación de diseño y análisis de rendimiento
4.5 Integración de sistemas y subsistemas
4.6 Diseño paramétrico y análisis de sensibilidad
4.7 Modelado de defectos y análisis de tolerancia
4.8 Prototipado virtual y pruebas de concepto
4.9 Gestión del ciclo de vida del diseño
4.40 Fabricación aditiva y gemelos digitales
5.5 Introducción a la simulación de sistemas digitales en aeronaves
5.5 Arquitecturas de sistemas digitales aeronáuticos
5.3 Herramientas de simulación y modelado (ej. Simulink, Modelica)
5.4 Simulación de sensores y actuadores
5.5 Modelado de buses de datos y protocolos de comunicación
5.6 Análisis de la integridad de datos y detección de fallos
5.7 Simulación de sistemas de control de vuelo
5.8 Verificación y validación de sistemas digitales aéreos
5.9 Estudios de caso: simulación de sistemas específicos (ej. aviónica)
5.50 Implementación de pruebas y análisis de resultados
5.5 Introducción a los gemelos digitales en la industria aeronáutica
5.5 Conceptos fundamentales de los gemelos digitales
5.3 Tecnologías habilitadoras (IoT, sensores, nube)
5.4 Creación de gemelos digitales para componentes aeronáuticos
5.5 Sincronización de datos en tiempo real
5.6 Análisis de datos y visualización
5.7 Aplicaciones en la optimización de operaciones aéreas
5.8 Casos de uso: optimización de rutas y consumo de combustible
5.9 Integración de gemelos digitales con sistemas existentes
5.50 Desafíos y perspectivas futuras
3.5 Fundamentos del desarrollo de gemelos digitales aeronáuticos
3.5 Modelado 3D y simulación física
3.3 Integración de datos de sensores y sistemas
3.4 Desarrollo de modelos de simulación de vuelo
3.5 Desarrollo de modelos de simulación de sistemas de propulsión
3.6 Desarrollo de modelos de simulación de sistemas de control de vuelo
3.7 Validación y verificación de modelos
3.8 Despliegue y gestión de gemelos digitales
3.9 Desarrollo de aplicaciones basadas en gemelos digitales
3.50 Aspectos de seguridad y ciberseguridad
4.5 Aplicaciones de gemelos digitales en el diseño aeronáutico
4.5 Diseño y simulación de componentes con gemelos digitales
4.3 Diseño y simulación de sistemas con gemelos digitales
4.4 Implementación de gemelos digitales para el mantenimiento predictivo
4.5 Monitorización en tiempo real del estado de componentes
4.6 Programación del mantenimiento predictivo
4.7 Integración de datos de mantenimiento en gemelos digitales
4.8 Mejora del rendimiento y disponibilidad de las aeronaves
4.9 Análisis de fallos con gemelos digitales
4.50 Optimización de los procesos de diseño y mantenimiento
5.5 Modelado avanzado de sistemas de aeronaves
5.5 Técnicas de modelado de alta fidelidad
5.3 Análisis de rendimiento aerodinámico y estructural
5.4 Optimización del consumo de combustible
5.5 Simulación de escenarios operativos complejos
5.6 Integración de datos de sensores y sistemas de a bordo
5.7 Modelado de condiciones ambientales
5.8 Modelado de fallos y degradación de componentes
5.9 Análisis de riesgo y fiabilidad
5.50 Predicción de tendencias y toma de decisiones
6.5 Diseño de componentes aéreos con gemelos digitales
6.5 Modelado 3D y simulación de componentes
6.3 Análisis de elementos finitos (FEA) y dinámica computacional de fluidos (CFD)
6.4 Optimización del diseño para reducción de peso y eficiencia
6.5 Optimización del diseño para resistencia y durabilidad
6.6 Simulación de ciclos de vida y análisis de fatiga
6.7 Integración de datos de sensores para monitorización en tiempo real
6.8 Fabricación aditiva y gemelos digitales
6.9 Casos de estudio: componentes específicos (ej. alas, motores)
6.50 Diseño de componentes inteligentes y conectables
7.5 Fundamentos del mantenimiento predictivo aéreo
7.5 Implementación de gemelos digitales para la monitorización de activos
7.3 Recopilación de datos y análisis de sensores
7.4 Análisis de datos históricos y tendencias
7.5 Detección y diagnóstico de fallos
7.6 Predicción del tiempo de vida útil de los componentes
7.7 Planificación del mantenimiento basado en el estado
7.8 Integración con sistemas de gestión de mantenimiento (CMMS)
7.9 Mejora de la eficiencia y reducción de costes de mantenimiento
7.50 Estudios de caso: mantenimiento predictivo de motores y estructuras
8.5 Optimización del rendimiento aeronáutico mediante gemelos digitales
8.5 Análisis de datos de vuelo y rendimiento
8.3 Modelado y simulación del rendimiento de la aeronave
8.4 Optimización del consumo de combustible
8.5 Optimización de rutas y gestión del tráfico aéreo
8.6 Optimización del rendimiento del motor
8.7 Análisis de la degradación de los componentes
8.8 Toma de decisiones basada en datos en tiempo real
8.9 Reducción de costes operativos
8.50 Futuro del rendimiento aeronáutico con gemelos digitales
6.6 Diseño y optimización de hélices y rotores mediante gemelos digitales
6.2 Modelado de estructuras ligeras y análisis de fatiga
6.3 Selección y simulación de materiales compuestos avanzados
6.4 Diseño de sistemas de control de vuelo con gemelos digitales
6.5 Optimización aerodinámica de alas y fuselajes
6.6 Integración de sistemas de aviónica y sensores
6.7 Diseño de sistemas de gestión de energía a bordo
6.8 Simulación de escenarios de vuelo y pruebas virtuales
6.9 Análisis de costos y ciclo de vida de componentes
6.60 Evaluación de riesgos y mitigación de fallos en el diseño
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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