La Facultad de Mecánica Aplicada de la Universidad Tecnológica de Pereira, en articulación con la Vicerrectoría de Investigaciones, Innovación y Extensión, realizó la edición 2026 de la Jornada de Apropiación Social del Conocimiento, un espacio para divulgar los avances y resultados de las investigaciones que se desarrollan en la institución y acercarlos a la comunidad.
Este año, la jornada se desarrolló a través de publicaciones audiovisuales en los canales oficiales de la Facultad, donde investigadores y docentes compartieron seis proyectos relacionados con la biomecánica, las energías de bajas emisiones, la integridad de materiales, la manufactura y la automatización industrial.
Entre las iniciativas socializadas se encuentran:
Gemelos digitales aplicados al diseño de prótesis transtibiales
La investigadora y docente Andrea García presentó los resultados de su Maestría en Ingeniería Mecánica, centrada en el diseño computacional de prótesis transtibiales. Mediante modelos tridimensionales y el método de Superficie de Respuesta, el trabajo busca reducir la masa del dispositivo y optimizar su resistencia mecánica. También contempla la evaluación de su comportamiento a la fatiga bajo los criterios de la norma ISO 10328:2016, como paso previo a la fabricación y validación clínica del prototipo.
Prospectiva y desarrollo del hidrógeno de bajas emisiones en Colombia
Las investigadoras y docentes María Camila Benítez y Daniela García compartieron los avances del proyecto que evalúa el potencial de Colombia para producir, almacenar, transportar y utilizar hidrógeno de bajas emisiones. La iniciativa es desarrollada por los grupos GENERGÉTICA y GIADSc, con financiación de MinCiencias y la Agencia Nacional de Hidrocarburos (ANH). Su propósito es integrar información territorial y variables técnicas, ambientales, financieras y sociales en una herramienta de simulación que facilite la evaluación de escenarios y la toma de decisiones sobre esta alternativa energética.
Predicción de grietas por fatiga de fretting mediante redes neuronales profundas
Los investigadores Libardo Vanegas, Nicolás Díez, Federico Gutiérrez, Juanita Londoño, Andrés Galvis, Carlos Mesa, Germán Holguín y Javier Camacho presentaron un modelo de inteligencia artificial para predecir la iniciación de grietas por fatiga de fretting en componentes mecánicos. La red neuronal fue validada con 291 datos experimentales de aleaciones de aluminio y titanio, alcanzando un 86,4 % de predicciones dentro de la banda de desviación establecida. El estudio integra, además, simulaciones de elementos finitos y criterios de análisis multiaxial para contribuir a la prevención de fallas mecánicas.
Desarrollo tecnológico de la soldadura por fricción en materiales disímiles
Los investigadores Jorge Luis Ríos, Valentina Kallewaard Echeverri y Juan Fernando López expusieron los resultados de su estudio sobre soldadura por fricción rotativa entre aceros AISI 1020 y AISI 1045 y aluminio AA6061. La investigación comparó diferentes preparaciones superficiales y encontró que, en las uniones de acero con aluminio, el mecanizado convencional alcanzó una mayor resistencia promedio a la tracción que el bruñido con bola. Asimismo, identificó la presión de forjado como el parámetro de mayor influencia en la resistencia de las uniones.
Metodología para implementar gemelos digitales en activos mecánicos
Los investigadores y docentes Carlos Andrés Mesa Montoya, Libardo Vicente Vanegas Useche y Germán Andrés Holguín presentaron una metodología para evaluar la madurez tecnológica en la implementación de gemelos digitales aplicados al monitoreo y la gestión de activos mecánicos. La propuesta fue validada en un manipulador de dos grados de libertad con actuadores rotativos. Entre sus resultados se destacan un artículo publicado en una revista indexada en cuartil Q1, otra publicación en revisión y dos libros resultado de investigación.
Manipulador 2 RRR: arquitectura de software modular para robótica industrial
El investigador Elías Escobar Pereira presentó los avances del proyecto liderado por el docente Carlos Andrés Mesa Montoya, orientado al desarrollo de una arquitectura de software modular que permita controlar diferentes estructuras de robots industriales sin aumentar los costos de reprogramación. La propuesta incorpora un gemelo digital y visión por computador para monitorear el comportamiento del efector final en tiempo real. El proyecto se desarrolla con la participación de dos grupos de investigación de la Facultad y la empresa Coas Consulting, con miras a su validación en entornos industriales.
Conoce las investigaciones en nuestros canales oficiales
Las personas interesadas en conocer cada uno de estos proyectos y ver los videos de sus investigadores pueden seguir los canales oficiales de la Facultad de Mecánica Aplicada:
- Instagram: @MecanicaUTP
- Facebook: Facultad de Mecánica Aplicada UTP
- LinkedIn: Facultad de Mecánica Aplicada UTP
Con esta iniciativa, la Facultad y la Vicerrectoría de Investigaciones, Innovación y Extensión continúan promoviendo la divulgación científica y la apropiación social del conocimiento, acercando los resultados de la investigación universitaria a la comunidad y al sector productivo.