Comparative analisys of numerical models based on finite element analysis of black poplar plywood panels

  1. Manuel Julián Alía Martínez 1
  2. Andrés Sanz García 1
  3. Fernando Antoñanzas Torres 1
  4. Esteban Fraile García 1
  5. Francisco Javier Martínez de Pisón 1
  6. Javier Antoñanzas Torres 1
  1. 1 Universidad de La Rioja
    info

    Universidad de La Rioja

    Logroño, España

    ROR https://ror.org/0553yr311

Libro:
Proceedings from the 18th International Congress on Project Management and Engineering: (Alcañiz, July 2014)

Editorial: Asociación Española de Ingeniería de Proyectos (AEIPRO)

ISBN: 978-84-617-2742-1

Año de publicación: 2014

Páginas: 1076-1084

Congreso: CIDIP. Congreso Internacional de Ingeniería de Proyectos (18. 2014. Alcañiz)

Tipo: Aportación congreso

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Resumen

Los paneles de contrachapado de chopo son materiales compuestos con una amplia gama de potenciales aplicaciones como elementos estructurales o decorativos. Sin embargo, un gran número de ensayos son requeridos para poder determinar las propiedades mecánicas de estos compuestos antes de poder utilizarlos como elementos resistentes. En este contexto, las simulaciones FEM surgen como una técnica prometedora para predecir el comportamiento de los paneles bajo diferentes condiciones. En este trabajo se han utilizado dos enfoques diferentes utilizando el software comercial ABAQUS ©. En el primero, los tableros se modelan como una suma de capas individuales con propiedades conocidas. Por el contrario, en el segundo se analizan los tableros como una entidad homogénea única. Ambos modelos se validan con la teoría de placas de Kirchhoff-Love. Los resultados muestran que las simulaciones FEM son capaces de predecir con precisión la deformación producida en los tableros de contrachapado a flexión. Sin embargo, el modelo de la lámina homogénea, que es más realista, se encuentra ligeramente alejado de los resultados de la teoría de placas. Por ello, los futuros trabajos deberán centrarse en la obtención de datos experimentales para poder llevar a cabo una validación más precisa de los modelos.