Estudio comparativo de metodologías predictivas en termoformado: método analítico, simulación y validación física

El termoformado se define como un proceso de transformación secundaria de polímeros, en el cual una lámina termoplástica es calentada hasta alcanzar su rango viscoelástico para, posteriormente, adquirir una geometría tridimensional mediante la aplicación de vacío o presión diferencial contra un molde. Esta técnica destaca por su eficiencia productiva y la viabilidad económica de sus utillajes frente a procesos como la inyección, permitiendo la fabricación de componentes con una elevada relación superficie-espesor. Debido a su versatilidad, su aplicación industrial abarca un amplio espectro que va desde la fabricación de elementos para los sectores automotriz y aeronáutico, hasta la producción masiva de soluciones de embalaje. No obstante, su principal desafío técnico radica, históricamente, en la variabilidad incontrolada del espesor de pared final de la pieza, consecuencia directa del estiramiento no lineal del material. Tradicionalmente, la predicción de este fenómeno se ha abordado mediante modelos analíticos simplificados o, en su defecto, a través de costosos ciclos de prueba y error en planta. El presente Trabajo de Fin de Máster tiene como objetivo principal la evaluación y validación de metodologías de predicción del espesor en piezas termoformadas de geometría profunda. El estudio articula una comparativa entre tres enfoques: un modelo teórico analítico-geométrico, una simulación numérica basada en elementos finitos (software T-SIM ) y la validación experimental física. Para materializar la fase experimental y evaluar la viabilidad del utillaje rápido, se fabricaron moldes mediante impresión 3D industrial en una máquina Stratasys Fortus 450mc, empleando material Acrilonitrilo Estireno Acrilato (ASA). Se implementó una estrategia de diseño optimizada basada en una estructura interna aligerada tipo Sparse con una “cáscara” sólida de 8 mm. Los ensayos demostraron que esta configuración ofrece la rigidez estructural necesaria para soportar la presión de vacío operativa (-0,8 bar) y los ciclos térmicos repetitivos sin sufrir deformaciones, validando el uso de densidades de relleno reducidas como alternativa eficiente al mecanizado metálico. Adicionalmente, la investigación abordó la optimización de los parámetros críticos del proceso. Mediante termografía infrarroja, se detectó la heterogeneidad térmica inherente a los calefactores de cuarzo de la maquinaria empleada. Se optimizó el perfil térmico mediante el balance de las cuatro zonas de calentamiento independientes, ajustando los ciclos de trabajo en un rango del 50 % al 75 % para compensar las diferencias de potencia nominal (200–300 W) y lograr una emisión uniforme (≈ 150 W/elemento). El protocolo experimental se estandarizó con una estabilización previa de 15 minutos, un tiempo medio de calentamiento de la lámina de 77 s, la aplicación de la máxima capacidad de succión (apertura de válvula al 100 %) alcanzando una presión de vacío ≥ 74, 5 kPa y un tiempo enfriamiento de 120 s por convección forzada. Esta parametrización eliminó defectos críticos como las arrugas, asegurando la repetibilidad en todas las muestras. El análisis comparativo de los resultados se fundamentó en la validación del modelo analítico para “moldes profundos”. Para la geometría estudiada (30 mm de ancho y ángulo de desmoldeo de 5°), este régimen se define a partir de h ≈ 14 mm, por lo que se seleccionaron profundidades de evaluación con incrementos de 2 mm (h = {14, 16, 18, 20} mm). Este enfoque arrojó conclusiones significativas sobre la fiabilidad de los métodos predictivos. Se evidenció que el modelo analítico tradicional tiende a subestimar sistemáticamente el espesor en las zonas de mayor estiramiento, prediciendo roturas falsas en geometrías profundas (h > 16 mm). Por el contrario, la simulación numérica con T-SIM mostró una correspondencia superior al 90 % con las mediciones reales obtenidas, consolidándose como una herramienta fiable para la ingeniería de detalle. No obstante, se identificó que la profundidad de h = 20 mm constituye el límite experimental del estudio; bajo los parámetros de proceso predeterminados, la estabilidad del conformado disminuyó drásticamente en este punto, comprometiendo la reproducibilidad de las muestras y la fiabilidad de los datos empíricos frente a la simulación. En conclusión, este trabajo valida un flujo de trabajo integral que combina la precisión de la Ingeniería Asistida por Ordenador con la agilidad de la fabricación aditiva en ASA. Se demuestra que es posible predecir con un nivel de correspondencia satisfactorio, bajo las condiciones de simulación y experimentales establecidas, el comportamiento del material y producir prototipos funcionales, reduciendo drásticamente la incertidumbre y los costes asociados al desarrollo de nuevos productos plásticos. ABSTRACT Thermoforming is defined as a secondary polymer processing method in which a thermoplastic sheet is heated until reaching its viscoelastic range to subsequently acquire a three-dimensional geometry through the application of vacuum or differential pressure against a mold. This technique stands out for its productive efficiency and the economic viability of its tooling compared to processes such as injection molding, allowing the manufacturing of components with a high surface-to-thickness ratio. Due to its versatility, its industrial application covers a wide spectrum ranging from the fabrication of elements for the automotive and aeronautical sectors to the mass production of packaging solutions. However, its main technical challenge lies, historically, in the uncontrolled variability of the part’s final wall thickness, a direct consequence of the material’s non-linear stretching. Traditionally, the prediction of this phenomenon has been addressed through simplified analytical models or, failing that, through costly trial-and-error cycles in the plant. The main objective of this Master’s Thesis is the evaluation and validation of thickness prediction methodologies in deep-geometry thermoformed parts. The study articulates a comparison between three approaches: an analytical-geometric theoretical model, a numerical simulation based on finite elements (T-SIM software), and physical experimental validation. To materialize the experimental phase and evaluate the viability of rapid tooling, molds were manufactured using industrial 3D printing on a Stratasys Fortus 450mc machine, employing Acrylonitrile Styrene Acrylate (ASA) material. An optimized design strategy was implemented based on a lightweight Sparse type internal structure with a solid 8 mm “shell”. Tests demonstrated that this configuration offers the necessary structural rigidity to withstand the operating vacuum pressure (−0,8 bar) and repetitive thermal cycles without undergoing deformation, validating the use of reduced infill densities as an efficient alternative to metal machining. Additionally, the research addressed the optimization of critical process parameters. Through infrared thermography, the thermal heterogeneity inherent to the quartz heaters of the machinery was detected. The thermal profile was optimized by balancing the four independent heating zones, adjusting the duty cycles within a range of 50 % to 75 % to compensate for nominal power differences (200–300 W) and achieve uniform emission (≈ 150 W/element). The experimental protocol was standardized with a preliminary stabilization of 15 minutes, an average sheet heating time of 77 s, the application of maximum suction capacity (100 % valve opening) reaching a vacuum pressure ≥ 74,5 kPa, and a cooling time of 120 s by forced convection. This parameterization eliminated critical defects such as wrinkles, ensuring reproducibility in all samples. The comparative analysis of the results was based on the validation of the analytical model for “deep molds”. For the studied geometry (30 mm width and 5° draft angle), this regime is defined starting from h ≈ 14 mm; thus, evaluation depths were selected with 2 mm increments (h = {14, 16, 18, 20} mm). This approach yielded significant conclusions regarding the reliability of the predictive methods. It was evidenced that the traditional analytical model tends to systematically underestimate the thickness in the areas of greatest stretching, predicting false ruptures in deep geometries (h > 16 mm). Conversely, the numerical simulation with T-SIM showed a correspondence exceeding 90 % with the actual measurements obtained, establishing itself as a reliable tool for detailed engineering. However, it was identified that the depth of h = 20 mm constitutes the experimental limit of the study; under the predetermined process parameters, forming stability decreased drastically at this point, compromising the reproducibility of the samples and the reliability of the empirical data against the simulation. In conclusion, this work validates an integral workflow that combines the precision of ComputerAided Engineering with the agility of additive manufacturing in ASA. It demonstrates that it is possible to predict the material behavior with a satisfactory level of correspondence, under the established simulation and experimental conditions, and produce functional prototypes, drastically reducing the uncertainty and costs associated with the development of new plastic products.