Diseño centrado en el usuario de soluciones avanzadas del ...

Diseño centrado en el usuario de soluciones avanzadas del vehículo eléctrico para la optimización del consumo energético

Informe sobre el estado del arte de la primera anualidad

Entregable: E1.1

Paquete de trabajo:

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Responsable: AIMPLAS

El contenido de este documento ha sido generado por IBV, ITI y AIMPLAS como resultado del proyecto DIVEO (IMDECB/2016/4) en el marco de la convocatoria de ayudas dirigidas a centros tecnológicos de la Comunitat Valenciana para el ejercicio 2016, financiado por IVACE (Generalitat Valenciana).


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Contenido

1. INTRODUCCIÓN 3

2. OBJETIVOS 3

3. ACTIVIDADES REALIZADAS Y RESULTADOS OBTENIDOS 4

3.1. ESTADO DEL ARTE SOBRE ERGONOMIA FÍSICA, COGNITIVA Y EMOCIONAL EN VEHÍCULOS ELÉCTRICOS 4

Confort postural 4

Confort térmico 9

Ergonomía cognitiva y emocional 10

Estado del conductor 15

Tendencias tecnológicas en el sector automoción 17

REFERENCIAS 19

3.2. ESTADO DEL ARTE SOBRE OPTIMIZACIÓN DE RUTAS EN VEHÍCULOS ELÉCTRICOS 23

LOGÍSTICA SOSTENIBLE O GREEN LOGISTICS 23

ALGORITMOS DE OPTIMIZACIÓN DE RUTAS REALISTAS 24

1.3.1. GREEN VRP 28

INTERFAZ DE GUIADO 30

REFERENCIAS 32

3.3. ESTADO DEL ARTE SOBRE SISTEMAS DE CALEFACCIÓN BASADOS EN EFECTO JOULE 35

COMPUESTOS PLÁSTICOS CONDUCTORES 35

CARACTERIZACIÓN Y VALIDACIÓN DEL EFECTO JOULE 47

REFERENCIAS 49


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1. INTRODUCCIÓN

El presente entregable recoge los informes obtenidos tras la revisión del estado del arte referentes a las tres grandes temáticas del proyecto: ergonomía, confort térmico y optimización de la ruta más eficiente.

Se ha recopilado toda la información obtenida en la primera anualidad del proyecto DIVEO pero la revisión del estado del arte se llevará a cabo durante toda la duración del proyecto.

Este informe hace referencia al trabajo realizado por IBV, ITI y AIMPLAS en el paquete de trabajo 1 (PT1) de la primera anualidad del proyecto DIVEO.

2. OBJETIVOS

El objetivo de este entregable es similar al objetico del paquete de trabajo 1, el cual consiste en realizar una revisión del estado del arte del vehículo eléctrico con el objetivo de obtener un conocimiento avanzado que sirva de partida para el desarrollo de los paquetes de trabajo posteriores. Para ello, la revisión se centrará en las siguientes temáticas:

• Estudiar las investigaciones e innovaciones tecnológicas más actuales aplicadas al diseño interior del vehículo orientado al conductor y pasajero, relacionadas con el confort físico, cognitivo y emocional.

• Conocer y valorar las investigaciones relacionadas con nuevas soluciones que mejoren la optimización de la energía consumida por los sistemas de climatización de asientos.

• Examinar los últimos desarrollos relacionados con la optimización y gestión inteligente de la distribución de última milla desde un punto de vista energético.


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3. ACTIVIDADES REALIZADAS Y RESULTADOS OBTENIDOS

3.1. ESTADO DEL ARTE SOBRE ERGONOMIA FÍSICA, COGNITIVA Y EMOCIONAL EN VEHÍCULOS ELÉCTRICOS

Esta primera tarea ha consistido en la realización del estado del arte sobre las investigaciones más recientes sobre las distintas temáticas centradas en la ergonomía y confort del usuario en el vehículo. En concreto:

Confort postural: revisión de los factores que condición la postura sentada en el vehículo, equipos y metodologías existentes para la evaluación del confort postural.

Confort térmico: identificación y revisión de conceptos básicos en la valoración del bienestar térmico en el interior del habitáculo y métodos indicados en la literatura científica para la evaluación del confort térmico.

Ergonomía cognitiva y emocional: estado del arte sobre ergonomía cognitiva enfocada a los HMI disponibles en el vehículo y revisión bibliográfica sobre calidad percibida en relación con el coche eléctrico.

Estado del conductor: revisión de sistemas ADAS para la ayuda a prevenir accidentes de tráfico, distintos enfoques para monitorizar el estado del conductor, así como sus ventajas e inconvenientes.

Tendencias: Examinación de tendencias actuales en el ámbito de automoción, prestando especial interés al vehículo eléctrico y autónomo.

Confort postural

3.1.1.1. Introducción

La necesidad de aligerar peso en el vehículo eléctrico requiere el desarrollo de nuevos conceptos de asiento utilizando nuevas estructuras y materiales más ligeros. Este hecho, acompañado de la reducción del espacio disponible en el habitáculo requiere de la revisión de los criterios de diseño referentes a confort postural del vehículo tradicional, así como de la puesta a punto de metodologías para su evaluación.

El presente apartado abarca los siguientes aspectos relacionados con el confort postural en el habitáculo:

Conceptos sobre el diseño del puesto de conducción: relación de los principales aspectos relacionados con el confort del conductor.

Modelización digital humana en la industria de la automoción: revisión de las posibilidades de estas herramientas y análisis de los diferentes programas disponibles en la actualidad.

Sistemas para la evaluación de confort postural: exploración de los diferentes sistemas que permiten una aproximación objetiva del confort postural.


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3.1.1.2. Conceptos sobre el diseño del puesto de conducción

El diseño del puesto de conducción está condicionado por una serie de aspectos funcionales relacionados con el confort del conductor. Los principales son [1]:

Postura de conducción confortable: altura del asiento y espacio para las piernas; espacio para la cabeza y hombros; ángulo del torso, ángulo del cuello, ángulo de la rodilla (entre el muslo y la pierna), ángulo del tobillo (entre el pie y la pierna); longitudes y anchuras del asiento, respaldo, reposacabezas; fuerzas y presiones en la columna vertebral, forma de las superficies de soporte del asiento en la región lumbar, muslo y nalgas, así como otros aspectos relacionados con el volante y la ubicación de los pedales.

Controles de operación (mediante manos y pies): ubicación de los controles y pantallas, la cabeza, los ojos, los oídos (para la adquisición de información); las posturas y los movimientos del cuerpo (manos, pies, cabeza y torso) durante el accionamiento de los controles; uso de otros elementos en los vehículos (por ejemplo, sistemas de información).

Visibilidad de interiores y exteriores: ubicaciones, movimientos oculares de los ojos, la cabeza, el cuello y el torso durante la recopilación de la información visual desde la carretera y en el interior del vehículo (por ejemplo, la visibilidad de los indicadores en el salpicadero), etc.

Muchos de los factores indicados se encuentran interrelacionados (por ejemplo, la posición y regulación del asiento está relacionada con el alcance a los pedales y la posición cómoda del conductor). Por ello, el diseño del puesto de conducción tiene que ser realizado atendiendo a todos los factores expuestos, con el objetivo de que

sea apto para el mayor porcentaje de población [1].

3.1.1.3. Modelización digital humana en la industria de la automoción

El uso de herramientas de simulación ergonómica permite el modelado humano de maniquíes de diferentes dimensiones antropométricas, evaluando la idoneidad postural y de interacción entre los usuarios y el producto final sin la necesidad de construir un prototipo físico.

Según indica Lite et al. [2], las herramientas de simulación resultan útiles en las primeras etapas de diseño para su validación. Además, también pueden utilizarse en la mejora de los productos actuales, con el objetivo de incrementar la facilidad de uso, el confort humano, la productividad y la seguridad.

La representación digital humana en un escenario virtual (reproducción del futuro escenario final real) facilita el estudio ergonómico y facilita la realización de estudios sobre la accesibilidad, confort y seguridad y las mejoras que son necesarias para optimizar la calidad de vida [2][3], de tal manera que es posible el estudio de las consecuencias que sobre las personas pudiera tener el producto o proceso, antes de tomar una decisión en cambios de diseño.


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En la actualidad, existen varios programas de modelización digital humana. La siguiente tabla reúne algunos de los principales programas, así como las prestaciones que ofrecen:

Software Prestaciones y enlace web

RAMSIS

3D virtual environment. Import CAD files. Analysis tools. 53 joints and 104

degrees of freedom

http://www.human-

solutions.com/mobility/front_content.php?changelang=8&lang=8

JACK


degrees of freedom

https://www.plm.automation.siemens.com/es_es/products/tecnomatix/free-

trial/free-jack.shtml

MAKEHUMAN 3D virtual environment. Import CAD files. Analysis tools.

http://www.makehuman.org/

HUMANCAD 3D virtual environment. Import CAD files. Analysis tools.

http://www.nexgenergo.com/ergonomics/humancad.html

SAMMIE CAD

3D virtual environment. Import CAD files. Analysis tools. Accessibility features

incorporated.

http://www.lboro.ac.uk/microsites/lds/sammie/index.html

RAMSIS


degrees of freedom.

http://www.human-

solutions.com/mobility/front_content.php?changelang=8&lang=8

3.1.1.4. Sistemas para la evaluación de confort postural

3.1.1.4.1. Introducción

Esta sección abarca la descripción de los diferentes sistemas de medición para la caracterización objetiva que permita evaluar el confort postural de los ocupantes del vehículo. Además, la revisión incluye las principales consideraciones en cuanto a su facilidad de uso, adecuación a la ergonomía y la precisión de repetibilidad de las

mediciones.

3.1.1.4.2. Mapas de presiones

La herramienta objetiva más frecuentemente utilizada para evaluar el disconfort con usuarios es el análisis de las distribuciones de presión sobre el asiento y el respaldo. En la literatura existen numerosos estudios relacionados con el confort y las presiones. Entre ellos, cabe destacar el llevado a cabo por Sanders y McCormick [4] en donde

http://www.human-solutions.com/mobility/front_content.php?changelang=8&lang=8





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se indica que el peso del ocupante en el asiento debería estar distribuido uniformemente a través de las nalgas, pero minimizado bajo los muslos. La distribución de presiones se encuentra relacionada con la geometría del asiento, regulaciones del asiento y en la dureza de los materiales empleados.

Los dispositivos de uso más frecuente para medir la presión en el suelo consisten en sistemas compuestos por matrices de sensores de presión (mantas), incluyendo el software para su análisis (Figura 1). Hay una gran variabilidad de los sensores de presión, dependiendo de la aplicación (tamaño, precisión), así como la tecnología asociada (sistemas capacitivos o resistivos). El software permite obtener imágenes de presión en la superficie de contacto, estadísticas sobre la presión media, presión máxima y el área de contacto. Además, es posible exportar los datos en bruto con el fin de obtener otros parámetros que no son proporcionados por el software (por

ejemplo, gradientes longitudinales / transversales).

Estos dispositivos son mínimamente invasivos; no necesitan instrumentación del usuario, y son fáciles de usar. El usuario únicamente tiene que sentarse en la manta

de presiones. Se puede utilizar tanto dentro del laboratorio o al aire libre.

Figura 1. Manta de presiones sobre un asiento.

3.1.1.4.3. Electromiografía

Cuando un músculo se contrae, se genera actividad eléctrica dentro del músculo, que puede medirse usando electrodos colocados en la superficie de la piel. Esta señal eléctrica suele ser del orden de hasta 3.000 microvoltios y se conoce como electromiografía o EMG.

La electromiografía es la segunda técnica más frecuente para la evaluación objetiva del confort. Generalmente valora la carga o fatiga del cuello, espalda y hombros [5] -[7].

Los dispositivos habituales para medir EMG vienen con un registrador de datos, sensores EMG activos o pasivos y software de gestión y análisis. Se utilizan para medir la activación muscular en diferentes partes del cuerpo (cuello, hombros / trapecio y parte inferior de la espalda) que detectan la fatiga, así como el movimiento (dependiendo de la configuración de la prueba a realizar). El sistema de electromiografía emite las señales de actividad muscular que son recibidas por un equipo que acondiciona y amplifica la señal.


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3.1.1.4.4. Fotogrametría

Los sistemas de fotogrametría tienen como fin la determinación de la posición de los segmentos corporales. Este método ha sido empleado en automoción por distintos autores ya que posee la ventaja de su nula invasividad y a que, mediante una serie de marcadores adheridos sobre el cuerpo del usuario y a través de un sistema de cámaras, es posible determinar la posición en el tiempo de los segmentos corporales (Figura 2).

Figura 2. Modelo de Kinescan/ IBV. En amarillo los marcadores sobre el sujeto. Las líneas

naranjas marcan el modelo alámbrico a través de cual se calculan los ángulos de los

segmentos corporales.

Los resultados obtenidos de estos sistemas son las posiciones de los cuerpos en movimiento en cada instante. Además, a partir de las posiciones se pueden calcular datos más complejos como son las velocidades o aceleraciones.

3.1.1.4.5. Postura de la columna vertebral

En la evaluación de los asientos ergonómicos, el nivel de la flexión lumbar y la inclinación de la pelvis se consideran parámetros importantes. La medición de la curvatura lumbar es importante, ya que se relaciona con el dolor de espalda, uno de

los parámetros más influyentes de confort en medio y largo plazo.

La postura espinal se ha evaluado a lo largo de la literatura utilizando diferentes métodos. Uno de los métodos más utilizados para medir la posición de la columna vertebral son los sistemas optoeléctricos. Esta tecnología se basa en puntos anatómicos colocados sobre la piel del cuerpo y cámaras que capturan la posición de los hitos [8].

La goniometría es también un método generalizado para medir la posición de la columna vertebral. Los goniómetros estándar, los goniómetros modificados y los

goniómetros de gravedad (inclinómetros) son algunas de las herramientas utilizadas como "raquímetros" [9][10][11]. Gyi y Porter [12] evaluaron la posición de la columna vertebral definiendo ángulos posturales usando puntos anatómicos y líneas imaginarias verticales / horizontales. Yamazaki [13] evaluó la posición de la columna vertebral con un sistema de cintas inoxidables con extensómetros. Estas cintas se colocaron sobre el asiento y el respaldo de un asiento de coche. Finalmente, la postura

Marcadores

ubicados en el

respaldo

Marcadores

ubicados en el sillín

Marcadores

ubicados en el

respaldo

Marcadores

ubicados en el sillín

PELVIS

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PIERNA

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al sentarse puede ser registrada usando diferentes posiciones y apoyos del respaldo y el asiento [14][15].

3.1.1.4.6. Postura de los miembros superiores e inferiores

Los goniómetros y torsiómetros permiten medir los ángulos de articulación de los miembros superiores e inferiores del usuario. Estos sensores se utilizan junto con un registrador de datos y un software de análisis específico. El sistema completo se caracteriza por la fiabilidad de las mediciones, su portabilidad y la facilidad de uso del software.

Existen diferentes tipos de goniómetros electrónicos que se utilizan para el monitoreo continuo de las posturas de los miembros: goniómetros de dos ejes con dos conectores de salida separados, que miden la flexión / extensión, y la desviación radial /ulnar, o

goniómetros de un solo eje que se usan para articulación como el Rodilla o codo.

Confort térmico

3.1.2.1. Conceptos básicos

El confort térmico se define en la ASHRAE 55-92 (American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers) como “esa condición de la mente que expresa satisfacción con el ambiente térmico”.

La importancia del confort térmico sobre la experiencia que representa el viajar, la conducción e incluso sobre la seguridad cada vez se tiene más presente en la automoción. Pero determinar el confort térmico en automóviles es una tarea compleja, ya que éste implica la interacción de muchas variables, y los vehículos son susceptibles de fluctuaciones temporales en sus condiciones ambientales. La temperatura del interior del coche es dinámica y no uniforme, y los conductores pueden experimentar disconfort procedente de más de una fuente de frío o calor simultáneamente [16].

Aunque los sistemas de climatización tratan de cubrir las necesidades de confort de los usuarios y hacer que el interior del vehículo se encuentre a una temperatura ambiente agradable, en viajes de largo recorrido y en condiciones de frío o calor extremo esto puede no ser suficiente para garantizar el confort. Las condiciones del microclima generado en la zona de contacto pasajero-asiento en función del tipo de material del asiento, o de los sistemas activos de calefacción, pueden afectar de forma significativa en el confort de los ocupantes del vehículo [17].

La temperatura del habitáculo de un coche puede sufrir temperaturas extremas (80C

en cálido verano y -30C en duros inviernos). Bajo estas condiciones ambientales extremas, al entrar y sentarse en un vehículo, los pasajeros de automóviles pueden sufrir shocks de frío o calor al poner en contacto las superficies de su cuerpo (del 15 al 20% del total de la superficie) con el asiento, respaldo y volante [17]. La transferencia calor por conducción sobre el cuerpo debido al contacto con el asiento que es inicialmente muy frío resulta un factor significativo en la influencia de la sensación


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térmica del pasajero de un automóvil. Esta situación puede llegar a provocar largos periodos, de disconfort en el pasajero [17].

Además, unas condiciones ambientales deficientes pueden afectar en la forma de conducir de los conductores, disminuyendo la habilidad para concentrarse y el nivel de atención como describen en su trabajo Norin and Wyon [18].

Parsons [19] en su estudio sobre el efecto del confort térmico sobre los conductores de vehículos afirma que el efecto del frío en las prestaciones es a menudo ignorado, pero puede ser muy significativo. En situaciones extremas, el frío puede actuar como una “tarea secundaria” y por tanto incrementar la carga de trabajo y un posible decremento de las prestaciones mentales, y si la temperatura interna cae significativamente, puede incluso ocurrir la confusión mental. Los efectos del frío pueden afectar en el deterioro de la destreza (mayor lentitud, agarrotamiento, pérdida de fuerza, etc.) y por tanto en muchas de las tareas manuales.

Ergonomía cognitiva y emocional

La revisión de ergonomía cognitiva y emocional se ha centrado en los siguientes aspectos:

Sistemas de interacción con el vehículo, en especial, el panel de instrumentos.

Modelos cognitivos de conducción.

Calidad percibida en vehículos eléctricos.

3.1.3.1. Sistemas de interacción con el vehículo

3.1.3.1.1. Introducción

La interacción hombre-máquina (HMI) constituye un factor clave para la aceptación del usuario y el incremento de la seguridad en el vehículo. La búsqueda de mayores niveles de innovación en estos sistemas se refleja en las principales marcas de automoción apostando en la actualidad por nuevos HMI.

En el caso específico del vehículo eléctrico, debido a sus problemáticas principales asociadas (alto coste de adquisición inicial, infraestructura para recarga, autonomía, etc.), un aspecto que se ha prestado menor atención ha sido la interacción hombre-máquina [26]. Sin embargo, con el fin de potenciar la adopción del vehículo eléctrico por parte de los consumidores, el diseño de los HMI juega un papel de especial importancia [26].

Las interfaces HMI y la información al conductor en vehículos eléctricos se han identificado como la nueva frontera para los diseñadores de automóviles [27]. De hecho, varios estudios concluyen que los diseños actuales de los HMI de los vehículos eléctricos presentan deficiencias, y pueden llevar a la confusión entre los conductores [28][29].


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3.1.3.1.2. Panel de instrumentos

El panel de instrumentos (Figura 3) es un elemento vital en un automóvil, ya que actúa de interfaz entre el automóvil y el conductor mostrando información esencial para la conducción. Durante la conducción, especialmente cuando es realizada a altas velocidades (autovías/autopistas) o en entornos complejos (ej. ciudades y carreteras secundarias), la eficacia del panel es esencial. A altas velocidades, unos segundos con la vista fuera de la carretera (buscando, por ejemplo, información en el panel de instrumentos) puede comportar un accidente (en tan sólo 3 segundos se recorren nada menos que 100 metros cuando se conduce a 120 km/h); mientras que, en entornos complejos, es vital que la información sea procesada de la forma más rápida posible para que el usuario pueda seguir procesando lo que está sucediendo en su entorno (peatones, señales, semáforos…).

Figura 3. Ejemplo de panel de instrumentos.

Las necesidades de información del conductor del vehículo eléctrico son diferentes que en el caso de un vehículo tradicional con motor de combustión [30]. Las diferencias predominantes en un vehículo eléctrico provienen fundamentalmente en la priorización de la información de consumo de energía [30]. En estos vehículos, existe la necesidad de mostrar al conductor información sobre la cantidad de electricidad almacenada y el kilometraje previsto con la carga actual [28], resultando esta información crítica para los conductores [31]. Otros cambios que afectan a los sistemas HMI es el frenado regenerativo, requiriendo cambios en el modo de conducción y cuya eficiencia puede ser mostrada al conductor a partir de interfaces.

Un aspecto muy importante para la aceptación de los coches eléctricos es evitar la ansiedad frente a quedarse sin batería durante el viaje (Range anxiety). Según indica

Strömberg [32], “Una preocupación considerable para los conductores inexpertos es quedarse sin carga en medio de un viaje como consecuencia de la gama limitada. La información sobre la gama fluctúa debido a factores no conocidos o entendidos por los conductores, la gama disminuye más rápidamente de lo que parece razonable para los conductores, y la información por lo tanto se considera poco fiable”. Por lo tanto, la causa del range anxiety es no comprender el funcionamiento del indicador. Lo ideal


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sería mostrar información de cómo ese rango puede variar en función de nuestro estilo de conducción, tipo de vía por la que nos desplazamos y uso de sistemas eléctricos en paralelo a la conducción.

Para ello, existen básicamente tres aproximaciones:

La primera aproximación es presentar una zona de tolerancia alrededor del marcador, de forma que el conductor entienda que dependiendo de la eficiencia de conducción la autonomía del coche variará entre las zonas de máximo y mínimo. Con ello se consigue que el movimiento del cursor sea constante (no suba y baje, ni haya momentos en los que baje mucho más rápido que en otros), aumentando su confiabilidad. Además, de ese modo el conductor siempre conoce la autonomía mínima en el peor de los casos [33].

La segunda aproximación es mostrarle al conductor la autonomía como una variable de la velocidad (y que tenga en cuenta otros factores como la electricidad utilizada en sistemas paralelos como la conducción) [34].

La tercera aproximación consiste en mostrar en el GPS las zonas a las que se puede llegar en las peores condiciones (verde), conduciendo normal (amarillo) y conduciendo eficientemente (rojo) [35].

3.1.3.2. Modelos cognitivos de conducción de vehículos

La conducción de vehículos es una tarea compleja y potencialmente peligrosa, que involucra mecanismos de atención y acciones de control a distintos niveles y en distintas escalas temporales: Necesitamos tomar las acciones necesarias para llegar a nuestro objetivo, en función de las condiciones del tráfico y el entorno actuales, lo que

involucra el desarrollo de mecanismos de control y coordinación motora sofisticados.

Además, el aumento de los sistemas automáticos en el automóvil y la pervasividad de los distintos elementos de información y comunicación que usamos continuamente (véase, por ejemplo, los terminales de telefonía móvil) hacen cada vez más importante conocer de qué manera se produce la interacción entre el conductor y los distintos elementos con que interacciona en el interior del vehículo para garantizar una conducción segura.

Por todo ello, la valoración del puesto de conducción durante los últimos años se ha ido desplazado hacia el análisis de los procesos cognitivos y mentales [36].

En algunos casos como en el “cambio automático” de algunos vehículos que se adapta dinámica e independientemente a distintos estilos de conducción a través de la

medida de variables como el incremente de presión en el acelerador y la velocidad global. Otro ejemplo, es el uso de los sistemas de información en el vehículo (IVIS), en los que el uso de algunos de los elementos —como el teléfono o la radio— se desaconseja al conductor en función de las circunstancias del entorno [36].

Las funciones para la gestión de la carga cognitiva (workload management functions) son meta funciones de integración y adaptación de la interfaz hombre-máquina con el


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objetivo de resolver conflictos potenciales entre funciones individuales y su interacción con el conductor [37].

Muchos conductores cambian su conducta al volante para adaptar la incorporación de nuevas funciones a la tarea de conducción. A esto se le denomina adaptación de la conducta [37].

A pesar de que existe un gran número de modelos de conducción orientados a distintos aspectos de la conducción, no existe un marco común aceptado para el modelado del comportamiento del conductor.

Existen dos grandes grupos de modelos de conducta al volante:

1. Taxonómicos.

2. Funcionales.

Los modelos taxonómicos hacen referenca a modelos descriptivos o “inventarios de

hechos” sin pretender influir en las interacciones entre los componentes del modelo, incluyendo modelos de rasgos (trait models) —como, por ejemplo, la tendencia del conductor a sufrir accidentes—.

Los modelos funcionales son modelos donde se tienen en cuenta los procesos e interacciones en el sistema modelado [37].

Engström y Hollnagel [37] clasifican, a su vez, los modelos funcionales en las siguientes categorías:

• Modelos de control manual.

• Modelos the procesado de la información.

• Modelos motivacionales.

• Márgenes de seguridad.

• Modelos jerárquicos.

Si bien los márgenes de seguridad pueden considerarse incluidos dentro de los

modelos motivacionales —que a su vez están relacionados con los modelos de procesado de la información—.

Los modelos de control manual son modelos orientados a aspectos teóricos de la teoría de control en el manejo de vehículos. La aproximación de este tipo de modelos se hace mediante bucles de retro-alimentación y de control previo (feedforward).

Suelen modelizar aspectos específicos de la conducción como la posición lateral o longitudinal del vehículo en situaciones comprometidas [37].

la idea básica tras los modelos de procesado de información consiste en que la cognición humana puede modelarse como una secuencia separada de pasos computacionales, incluyendo la percepción, la toma de decisiones y la selección de la respuesta más adecuada [37].

Los mecanismos de atención y las limitaciones se modelan en forma de capacidades restringidas. Estas teorías se utilizan cuando es necesario compartir la realización de distintas tareas [37].


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En el caso de la conducción de vehículos existen modelos de este tipo que han sido aplicados a modelos de conducta al volante más generales como el de Wickens [38].

Los modelos motivacionales caracterizan el comportamiento del conductor con respecto a la regulación dinámica del riesgo [37]. En este sentido pueden considerarse como una evolución de los modelos de procesado de información. De hecho, en algunos de ellos, la principal diferencia consiste en la incorporación de aspectos emocionales en contraposición a aspectos meramente cognitivos.

Especial mención merecen los modelos basados en los márgenes de seguridad. Muchos autores sugieren que el comportamiento de los conductores sigue una estrategia de negociación del peligro [37].

Existen métricas que son consistentes con este tipo de aproximación para el estudio

del desplazamiento tanto en humanos como en animales. De entre estas métricas destacan el tiempo-hasta-el-objeto, (TTC) y el tiempo-hasta-cruce-de-linea (TLC), que se han aplicado extensivamente en el análisis de la conducción.

En los modelos jerárquicos se supone que la conducción es un conjunto de tareas organizadas. Existen distintas propuestas, si bien suelen estar organizar en tres niveles correspondientes aproximadamente a los siguientes:

1. Navegación que es el que determina las acciones para llegar al objetivo propuesto.

2. Guiado (guidance) es el que determina las acciones a realizar en función del estado del tráfico y está subordinado a la navegación.

3. Control es el que determina la manipulación y la lectura de los controles del automóvil.

3.1.3.3. Calidad percibida

La percepción de la calidad percibida se define como el resultado de la comparación cognitiva y emocional de las expectativas que el cliente tiene sobre un producto con los resultados que realmente le aportan sus atributos en una situación de uso específica [44]. En los últimos años este concepto ha cobrado cierto protagonismo y es considerado fundamental en muchos campos de la industria, especialmente en el sector de automoción, donde es un importante factor de competitividad [44], con unos altos estándares de calidad y un cliente final con unas expectativas muy elevadas [45].

Actualmente, el constructor de vehículos (OEM) delega a los proveedores directos (TIER1) la responsabilidad de proponer soluciones técnicas y, en ocasiones, estéticas referentes a acabados de las piezas vistas. Esta responsabilidad implica estudiar la percepción de la calidad, analizando la impresión completa que el cliente –comprador de vehículo– construye a través de diferentes sentidos [45].


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La interacción de las personas con los productos es un fenómeno complejo, resultado de los procesos de interpretación asociados a los diferentes estímulos sensoriales recibidos. Dicha interpretación da lugar a que los usuarios se encuentren satisfechos o no por la calidad percibida y, en consecuencia, provocan la generación de diferentes estados emocionales. Así, el uso de las metodologías apropiadas permite, por un lado, captar la riqueza sensorial que un producto provoca en los usuarios a través de los sentidos estimulados y, por otro, caracterizar las propiedades de los productos sobre la base de ese conjunto de estímulos sensoriales, aumentando de esta forma la percepción de calidad en el público objetivo, que es un factor clave en el éxito de un producto [45]. Estas metodologías se basan en las percepción de usuarios finales, a través del análisis de la conducta del sujeto durante la inspección por parte del evaluador y la impresión subjetiva de la pieza por parte del usuario final [46], así como

con la obtención de medidas objetivas (como por ejemplo, la utilización del sistema Eye-tracking para conocer en qué zonas se fijan los usuarios [44]).

Figura 4. Mapa de calor de las fijaciones del usuario en el proceso de inspección de un

panel puerta

En el caso específico del vehículo eléctrico, uno de los factores más importantes en su concepción es desarrollar su diseño con el menor peso posible con el objetivo de mejorar la eficiencia energética [47]. No obstante, esta tendencia de aligeramiento de peso en los materiales, junto a nuevos procesos de fabricación, puede ser contraria a una exigencia de calidad aún mayor en el sector automoción, especialmente en lo que se refiere a calidad percibida. Por este motivo, surge la necesidad de avanzar en nuevas metodologías innovadoras de valoración y criterios de diseño orientadas al caso específico de vehículo eléctrico, para lograr estándares aceptables de calidad percibida y que influyen en el proceso de adquisición y satisfacción del usuario.

Estado del conductor

De manera global, la circulación de un vehículo es el resultado de la interacción de tres

elementos: el propio vehículo, el entorno y el conductor. El conductor permite que el vehículo pueda circular de forma adecuada, adaptándose a las condiciones del entorno: trazado, tráfico, pendiente, tipo de terreno, autonomía, meteorología, etc. Sin embargo, el conductor es un ser humano y por ello atraviesa estados físicos y cognitivos cambiantes que pueden afectar a la circulación del vehículo. Por otra parte, en los últimos años, la creciente integración de sistemas avanzados de asistencia al conductor (advanced driver assistance systems, ADAS) está permitiendo que el


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conductor tenga que preocuparse de controlar menos elementos del vehículo y como consecuencia que la carga cognitiva y física requerida para conducir sea cada vez menor. Además, en un futuro cercano, la conducción autónoma será una realidad generalizada, y los conductores podrán desentenderse del control lateral y longitudinal del vehículo y llevar a cabo otras tareas no relacionadas con la conducción. Sin embargo, estos sistemas no hacen el sistema infalible, y en los casos más críticos, estados del conductor con elevada pérdida de atención o fatiga y somnolencia excesiva pueden acarrear defectos graves en la circulación y como consecuencia accidentes. Por ello, integrar en el vehículo sistemas que permitan conocer el estado del conductor podría ayudar a prevenir o minimizar situaciones críticas y a avisar al conductor y devolverle el control del vehículo de forma óptima.

3.1.4.1. Enfoques para la monitorización del estado del conductor

Los sistemas de monitorización del estado del conductor pueden seguir dos enfoques:

Indirecto: evaluación del comportamiento del vehículo, para deducir el estado del conductor.

Directo: evaluación del estado del conductor a partir de su fisiología.

3.1.4.1.1. Monitorización del estado del conductor de forma indirecta

Puede conocerse el estado del conductor de manera indirecta a partir del comportamiento del vehículo. La desviación respecto de los límites del carril, el uso del acelerador y del freno, o el ángulo de giro del volante entre otros, pueden servir para detectar cambios en el patrón de conducción que puedan relacionarse con estados de disminución de la atención o aumento de la fatiga o somnolencia. Aunque

no se trata de una monitorización estricta del estado del conductor, estos sistemas fueron los primeros que aparecieron en el mercado y están ampliamente integrados y comercializados.

Las técnicas indirectas reducen significativamente los accidentes [48], pero no siempre puede considerarse que la información que aportan tenga relación con el estado real del conductor. Frecuentemente, los patrones detectados podrían atribuirse con facilidad a otras causas como distracciones puntuales, malos hábitos de conducción, o deberse simplemente a una conducción más deportiva.

3.1.4.1.2. Monitorización del estado del conductor de forma directa

Los sistemas de monitorización directa están siendo investigados y hasta el momento apenas se han integrado en vehículos comerciales. Estos sistemas fundamentalmente buscan determinar el estado del conductor a partir de su fisiología, midiendo variables

como su actividad cerebral, ritmo cardíaco, frecuencia respiratoria [49][50][51], respuesta galvánica de la piel [52][53], o el movimiento de los ojos y el grado de apertura-cierre de los párpados [54]. Aunque los sistemas de monitorización directa manejan información relacionada directamente con el estado del conductor, algunas de las variables fisiológicas a veces son difíciles de interpretar ya que pueden quedar


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distorsionadas por la influencia de procesos físicos o emocionales relacionados con otras causas.

Tendencias tecnológicas en el sector automoción

3.1.5.1. Introducción

Según indica la división española de la agencia Wunderman [55] (a partir del análisis de conversaciones en redes sociales e internet aplicando técnicas de marketing) un 21% de los consumidores destaca el diseño como el factor más poderoso en el proceso de decisión de compra, mientras que un 20% indica el precio del vehículo y un 16 % la tecnología implementada.

El presente apartado describe un conjunto de tendencias e innovaciones en diseños y tecnologías en el campo de la automoción, así como en otros medios de transporte (ferroviario y aeronáutico).

3.1.5.2. Principales tendencias actuales

Según indica esta revista Forbes, las 10 principales tecnologías que se verán en los concesionarios en 2020 [3] serán las siguientes:

1. Vehículo autónomo. El desarrollo de un vehículo completamente autónomo (un coche que se pueda viajar a cualquier lugar, en todo momento, y sin supervisión humana) tardará más de 5 años. No obstante, se espera que en el 2020 habrá vehículos con conducción totalmente autónoma en ciertas circunstancias (como por ejemplo en ciertas carreteras y autopistas sin inclemencias del tiempo). Tesla, Ford, Toyota, KIA o AUDI son algunos de los que se han unido a este grupo de fabricantes que señala los coches autónomos como el futuro de la automoción.

2. Driver Override Systems. Estos sistemas se basan en que el vehículo tomará sus propias decisiones sin considerar las órdenes de los conductores. Un ejemplo actual es el sistema que frena y para el vehículo de forma automática cuando detecta un obstáculo, incluso si el conductor no pisa el freno. En el 2020, estos sistemas irán un paso más allá. Por ejemplo, si se presiona el pedal del acelerador cuando realmente se debe presionar el pedal del freno, el coche detectará esta situación y automáticamente frenará. El rápido aumento de la tecnología de sensores forzará un cambio en las prioridades, dando al coche última palabra - no al conductor.

3. Biometric Vehicle Access. Los sistemas a partir de claves de entrada y arranque sin llave serán sustituidos por un interruptor switch to key-fob-less entry and start. El conductor será capaz de desbloquear y arrancar el vehículo sin nada más que su huella digital (o tal vez el globo ocular). Este tipo de sistemas ya se están implementando en teléfonos de última generación.

4. Comprehensive Vehicle Tracking. Este sistema permite conocer en todo momento la localización del vehículo, suponiendo un elemento disuasorio


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frente a posibles robos. Por otro, podrá permitir a las aseguradoras ofrecer tarifas totalmente ajustadas al uso que se hace del vehículo.

5. Active Window Displays. Head-Up Display (HUD) technology ha recorrido un largo camino desde sus comienzos mediante dígitos verdes proyectados en los parabrisas de algunos automóviles. En 2020 se podrá ver cristales activos capaces de mostrar imágenes dinámicas y vibrantes.

6. Remote Vehicle Shutdown. Esta tecnología, ya existente, permite desactivar los vehículos de forma telemática en caso de robo. Con la mejora de la tecnología, este sistema estará ampliamente extendido en 2020.

7. Active Health Monitoring. Existe una tendencia en la sensorización del conductor para monitorización de sus constantes vitales. Algunas empresas como Ford Motor Company están innovando en sensores de monitorización implementados en el cinturón de seguridad o en volante que, combinado esta tecnología con la conducción autónoma, permitirá el desarrollo de un vehículo capaz de detenerse y llamar a los servicios médicos frente a una emergencia, por ejemplo, cuando el conductor tiene un ataque al corazón.

8. Four-Cylinder Supercar. Ford acaba de presentar un nuevo superdeportivo GT que utiliza un V6 de doble turbo. En 2020 veremos el primer supercar de doble turbo en un motor de cuatro cilindros.

9. Smart/Personalized In-Car Marketing. En la actualidad, los usuarios de Facebook, Twitter y Gmail reciben anuncios en base a su comportamiento. En 2020 los vehículos estarán completamente conectados a internet. Cabe esperar que en futuro los ocupantes recibirán anuncios personalizados en la pantalla del coche en función de la localización del vehículo.

10. Reconfigurable Body Panels. Los vehículos todoterrenos compactos (SUV) tienen una creciente demanda en la actualidad, así como los pequeños camiones. El concepto propuesto para 2020 consiste en integrar un SUV y un pequeño camión en un solo vehículo, con la conversión de un modelo a otro a partir de paneles retráctiles ligeros motorizados.

Aunque la revista Forbes no lo menciona, otra de las tecnologías que se apuesta en el futuro son los coches eléctricos o híbridos con precios más competitivos. Este hecho, unido al apoyo público (en forma de subvenciones e instalación de puntos de carga), hará que cada vez más compradores se inclinen por esta ecológica opción [52].

Por otra parte, los vehículos estarán cada vez más y mejor conectados a la red. Este hecho se plasma en los concept car vistos anteriormente con una vertiente tecnológica

orientada a la comunicación. De esta forma se podrá hacer streaming para incrementar las posibilidades de entretenimiento a bordo; los coches podrán comunicarse entre sí para evitar accidentes y se contará con mejores sistemas de navegación. Esto será posible gracias a la integración de Android y Apple, que permitirán disfrutar en el coche de todas las prestaciones de nuestro teléfono móvil.


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Además, se incorporarán pantallas de mayor tamaño y mejor resolución, completamente táctiles [52].

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3.2. ESTADO DEL ARTE SOBRE OPTIMIZACIÓN DE RUTAS EN VEHÍCULOS ELÉCTRICOS

ITI ha sido el encargado de realizar el estado del arte sobre la optimización de rutas en vehículos eléctricos.

En la búsqueda de información se han investigado varias áreas de conocimiento. El apartado se ha organizado de la siguiente manera. En primer lugar, se ha incluido un estado del arte sobre una línea de trabajo que ha aparecido recientemente en la literatura, la logística sostenible o “green logistics”. Uno de los aspectos que se resaltan en la logística sostenible como clave para el cuidado medioambiental es la optimización de rutas de vehículos de distribución

LOGÍSTICA SOSTENIBLE O GREEN LOGISTICS

La logística sostenible o Green Logistics es un área de trabajo que ha aparecido recientemente en la literatura científica que consiste en la producción y distribución de productos de una manera sostenible, teniendo en cuenta factores medioambientales y sociales (Sbihi y Eglese, 2010).

Como bien explica Estévez (2014), un alto porcentaje del impacto ambiental de los productos que consumimos viene dado por su transporte desde su lugar de origen hasta su consumidor final. Una forma de disminuir el impacto ambiental de la producción es reducir la distancia de transporte de los productos y fomentar el consumo de producto local. Esto no es siempre posible, porque limitaría los patrones de consumo y empobrecería a los países exportadores. Por lo que se están adoptando también otros enfoques para promover el ahorro medioambiental.

Uno de ellos consiste en sustituir el transporte por carretera por el ferrocarril y el transporte aéreo por el marítimo. De nuevo, esto no siempre es posible. Por un lado, en el caso de aquellos países que no tienen una buena infraestructura ferroviaria estas medidas requerirían de una gran inversión. Por otra parte, el transporte marítimo tiene unos tiempos de entrega que muchas veces son inasumibles.

Otra medida que se está popularizando es la promoción de la conducción ecológica. Con los nuevos sistemas de monitorización del vehículo es posible recabar mucha información sobre la manera de conducir de los conductores y se les puede reeducar en prácticas que reduzcan el gasto de combustible.

Por último, los algoritmos de optimización de rutas pueden ofrecer mejoras muy importantes en la reducción de emisiones si se configuran para ello.

En su estudio “La contribución de las TIC a la sostenibilidad del transporte en España”, Pérez y Moreno (2009) destacan cómo, en la actualidad, en España, el transporte (fundamentalmente el transporte por carretera y el aéreo) es el sector que más energía consume (39%), por delante incluso de la industria (31%). Los autores identifican los algoritmos de optimización de rutas como una de las tres aportaciones claves de las TIC a la sostenibilidad del transporte. En el texto se explica cómo, gracias a la creciente disponibilidad de potencia computacional, los algoritmos de


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optimización consiguen obtener soluciones muy buenas para problemas muy complejos en tiempos muy reducidos. Soluciones que consiguen reducciones en el número de kilómetros a recorrer muy significativas, reduciendo simultáneamente las emisiones de CO2

La empresa de distribución UPS ha desarrollado su propio algoritmo de optimización de rutas. UPS es una de las empresas de distribución que más dinero invierte en eficiencia. Con la implantación de su software de optimización de rutas consiguieron una reducción de 20,4 millones de millas en los trayectos de 2010 con respecto al año anterior, a pesar de haber incrementado su volumen de entregas en unas 350.000. Esto se tradujo en una reducción en las emisiones de CO2 de 20.000 toneladas métricas (Shontell, 2011).

Curiosamente, una de las cosas que tiene en cuenta a la hora de diseñar el trayecto es que se minimizan los giros a la izquierda en carreteras de doble sentido. De esta manera evitan que vehículos pesados tengan que detenerse (con la consiguiente pérdida de inercia y el coste de arrancar de nuevo) y esperar con el motor en marcha a que el tráfico en sentido contrario les permita cruzar. La compañía dice que este cambio le ha permitido ahorrar millones de litros de combustible (McFarland, 2014).

Figura 5. UPS apuesta por la optimización de rutas

ALGORITMOS DE OPTIMIZACIÓN DE RUTAS REALISTAS

Existen dos modelos básicos de optimización combinatoria para la optimización de rutas:

TSP (Traveling Salesman Problem o problema del viajante de comercio)

VRP (Vehicle Routing Problem)

El problema del viajante de comercio es, conceptualmente, un problema muy sencillo. Un viajante de comercio debe visitar una serie de ciudades partiendo de una de ellas y regresando a la misma de tal manera que minimice la distancia recorrida. Es un problema clásico de la literatura científica, del cual hay referencias ya en el siglo XIX. A pesar de la sencillez de su definición es un problema muy complejo de resolver. El


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problema se ha demostrado que es NP-completo (Karp, 1972), es decir, no se conoce un algoritmo que sea capaz de resolverlo en tiempo polinómico.

El TSP es un problema de optimización combinatoria. Como es habitual en la optimización combinatoria, problemas muy pequeños del TSP se pueden resolver de manera determinista simplemente evaluando las distintas posibilidades. No obstante, como un TSP con n nodos tiene (n-1)! posibles soluciones, problemas de tan sólo 16 nodos tiene 1.3e12 soluciones. Una información más completa sobre el TSP se puede encontrar en Lawler et al. (1985) y Gutin y Punnen (2002).

La captura de pantalla (

Figura 6) muestra un ejemplo de TSP. Hay que realizar una serie de entregas y todas se realizan con el mismo vehículo, sin tener en cuenta restricciones de tiempo de ruta ni de capacidad del vehículo.

Figura 6. Ejemplo de TSP

El VRP consiste en, dadas una serie de entregas a realizar y una flota disponible para hacerlas, que parte y retorna al mismo lugar, encontrar el conjunto de rutas que minimizan la distancia total a recorrer. Como se puede observar, el VRP es una generalización del TSP, en el que se dispone de una flota de vehículos. Además, los vehículos tienen una serie de restricciones (como tiempo máximo de ruta o capacidad) que tienen que cumplir, lo que hace que no se puedan realizar todas las entregas con el mismo vehículo.

En la siguiente captura de pantalla (Figura 7), se muestra la resolución del problema anterior teniendo en cuenta las restricciones de capacidad y de tiempo máximo de los vehículos. Como se puede observar, aparecen dos rutas porque, dadas las restricciones, no se puede entregar todo con el mismo vehículo.


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Figura 7. Ejemplo de VRP

Una de las primeras aproximaciones hechas al VRP es el artículo de Dantzig y Ramser (1959). En el artículo se resuelve el problema de cómo proveer de combustible una serie de gasolineras con una flota de camiones cisterna. Dantzig fue un matemático estadounidense que desarrolló el método simplex y al que se considera el “padre de la programación lineal”. El método que usa en el artículo para resolver un VRP de reparto de combustible a gasolineras es precisamente ése, un modelo de programación lineal.

Del mismo modo que el VRP es una generalización del TSP, hay multitud de modelos de optimización combinatoria en la literatura para resolver un número creciente de problemas de optimización de rutas cada vez más cercanos a los problemas logísticos reales a los que se enfrentan las empresas.

Entre otros podemos encontrar:

CVRP (Capacitated VRP): VRP en el que se tiene en cuenta la capacidad de la flota (Prins, 2004)

VRPTW (VRP with Time Windows): VRP con ventanas temporales de entrega, que pueden ser blandas (soft restriction) (Taillard et al, 1997) o rígidas (hard restriction) (Errico et al, 2016)

HFVRP (Heterogeneous Fleet VRP): VRP con flota heterogénea (Gendreau et al, 1999)

VRPPD (VRP with Pick-up and Deliveries): VRP con entregas y recogidas (Dethloff, 2001)

MDVRP (Multiple Depot VRP): VRP con varios almacenes (Ho et al, 2008)

PVRP (Periodic VRP): VRP con entregas periódicas (Vidal et al, 2012)


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IRP (Inventory Routing Problem): generalización del PVRP en la que se tienen en cuenta los costes de almacenamiento (Andersson et al, 2010)

Casi cualquier combinación de los anteriores

La lista anterior no presenta una información exhaustiva de todas las distintas variedades del VRP ni muchísimo menos. En la literatura se pueden encontrar cientos de modelos en los que se combinan distintos aspectos de los problemas de distribución reales a los que se enfrentan las empresas a diario.

Este desarrollo de modelos a resolver cada vez más realistas ha conducido a los llamados Rich Vehicle Routing Problems (RichVRP) (Cáceres-Cruz et al., 2014) o General Vehicle Routing Problems (GVRP) (Goel y Gruhn, 2008), problemas que se intentan acercar a los verdaderos problemas de los sistemas de distribución.

La siguiente imagen (

Figura 8) describe una clasificación de los problemas de ruteo en función de lo que se ajustan a los problemas reales:


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Figura 8. Clasificación problemas de rutas en función de su grado de realismo

GREEN VRP

Los algoritmos de optimización de rutas tradicionales, así como el software comercial existente, han centrado sus esfuerzos en la construcción de soluciones que cumplan las restricciones impuestas y minimicen el coste económico.

Una nueva corriente llamada Green Vehicle Routing Problems (GreenVRP) intenta rellenar el research gap entre la investigación actual en optimización de rutas y las nuevas tendencias de logística sostenible, utilizando el ahorro energético como criterio de optimización, en vez de los costes económicos. Al ser una línea novedosa hay relativamente pocas publicaciones. Tal y como se describe en Lin et al. (2014), hasta el año 2006 las referencias en la literatura al GreenVRP son prácticamente inexistentes, es a partir de ese año cuando empieza a generarse interés en la comunidad científica por ese tipo de problemas.

Dentro del GreenVRP se distinguen dos líneas de trabajo diferenciadas. Por un lado, publicaciones que utilizando vehículos convencionales o de combustible alternativo se plantean el consumo energético como criterio a minimizar (Kara et al, 2007; Kuo, 2010; Xiao et al, 2012; Zhang et al, 2014) o como uno de los criterios a minimizar en un entorno multiobjetivo (Yang et al, 2015) y, por otro lado, trabajos orientados hacia la optimización de rutas de vehículos de combustible alternativo incorporando la complejidad específica de recarga o repostaje de esos vehículos: autonomía limitada, pocos puntos de recarga o repostaje y largos tiempos de recarga o repostaje. En esta segunda línea de trabajo es en la que nos vamos a centrar en este proyecto, ya que son los aspectos más críticos para los vehículos eléctricos (Westbrook, 2001).

En esta línea de trabajo hay que destacar las contribuciones de Erdogan y Miller-Hooks (2012), Schneider et al (2014), Juan et al (2014) y Koc y Karaoglan (2016).


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En Erdogan y Miller-Hooks (2012) se desarrolla un algoritmo en el que se optimizan las rutas a ejecutar por una flota de vehículos eléctricos teniendo en cuenta las dificultades añadidas que supone una estructura de recarga limitada. En el artículo se pone de manifiesto que ningún artículo hasta el momento había abordado este problema directamente.

Schneider et al (2014) amplía el problema considerando ventanas temporales y capacidad de carga limitada en los vehículos.

Juan et al (2014) aborda el problema de una flota heterogénea cuyos vehículos tienen distintos rangos de autonomía, frente a los trabajos anteriores que trabajaban con flotas homogéneas, pero no tiene en cuenta la infraestructura de recarga.

En Koc y Karaoglan (2016) también se desarrolla un algoritmo que tiene en cuenta la autonomía de los vehículos y una limitada infraestructura de repostaje. El objetivo del artículo no es ampliar el problema bajo estudio, sino mejorar las soluciones que se obtienen.

En los últimos años ha habido una serie de proyectos europeos trabajando en esta línea de trabajo de logística sostenible en la distribución de última milla:

SMILE Project (FEDER y Europa en el Mediterráneo. MED). SMart green Innovative urban Logistics for Energy Efficient Mediterranean cities (http://smile-urbanlogistics.eu/)

Una de las líneas de trabajo desarrolladas en el proyecto es un servicio de distribución de última milla para los centros históricos de las grandes ciudades. Se han desarrollado pilotos de este proyecto en ciudades como Barcelona, Valencia o Montpellier.

FREVUE Project (FP 7) Freight Electric Vehicles in Urban Europe (http://frevue.eu/).

Tiene como objetivo demostrar cómo los vehículos de carga eléctricos pueden utilizarse en un amplio rango de ciudades con variaciones geográficas, climatológicas, políticas y legislativas para un eficiente servicio de distribución de mercancías y una notable disminución de la polución en el centro urbano. Las

http://smile-urbanlogistics.eu/

http://frevue.eu/


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ciudades elegidas para llevar a cabo las demostraciones han sido Ámsterdam, Lisboa, Londres, Madrid, Milán, Oslo, Rotterdam y Estocolmo.

GREENROUTE Project (FP 7): A web based platform which help individuals and companies move commodities with the most environmental friendly way, minimizing emissions and transportation cost.

Uno de los objetivos del proyecto es desarrollar un nuevo algoritmo que resuelva de manera eficiente problemas de GreenVRP.

DOROTHY Project (REGIONES – 2012-2013 -1) Development of regional clusters for research and implementation of environmental friendly urban logistics (http://www.clusterdorothy.com/ )

Tiene la misión de mejorar el proceso de distribución de bienes urbanos mediante la reducción del número de vehículos y la mejora de las normas ambientales, el proyecto contribuirá a mejorar la calidad de vida en las ciudades europeas. Utilizando el enfoque de la agrupación en la innovación del proyecto DOROTHY tiene como objetivo desarrollar el potencial de la innovación y la investigación en logística urbana a través de las regiones europeas de la Toscana (Italia), Lisboa y Valle del Tajo (Portugal), Oltenia (Rumania) y Valencia.

En Valencia tuvo lugar un evento en octubre del 2015 en el que se presentó el trabajo realizado los años anteriores en logística urbana y desarrollo económico y su impacto en las regiones participantes en el proyecto. En

http://www.clusterdorothy.com/


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concreto, en la región valenciana se ha creado un clúster de logística urbana formado por 17 empresas y se ha definido un plan de acción de logística urbana (Dorothy press release, 2015).

INTERFAZ DE GUIADO

Otro de los aspectos a desarrollar en el proyecto es el diseño de una interfaz de navegación para guiar al conductor a lo largo de la ruta optimizada por el algoritmo. En este campo es interesante el trabajo de Strömberg et al. (2011). En él se trabaja en dos aspectos distintos: qué información es relevante para el conductor de un vehículo eléctrico y cuál es la mejor manera de presentar dicha información. El estudio presenta interesantes conclusiones sobre las dificultades que experimentaron los conductores para entender información relacionada con la batería del coche y cómo se sentían más seguros con las interfaces clásicas, aunque les faltara información.

Un artículo más reciente, Knoll et al (2014), describe el diseño y desarrollo de la HMI del BMW i3, un vehículo totalmente eléctrico.


32

REFERENCIAS

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35

3.3. ESTADO DEL ARTE SOBRE SISTEMAS DE CALEFACCIÓN BASADOS EN EFECTO JOULE

AIMPLAS es el socio encargado de la realización del estado del arte referente a los sistemas de calefacción en vehículos eléctricos. La búsqueda de información se desglosó en dos puntos:

1. Estado del arte sobre compuestos plásticos conductores y caracterización y medida del efecto Joule – 1ª anualidad

2. Estudio de mercado sobre los sistemas de calefacción en vehículo eléctrico – 2ª anualidad

El primer año del proyecto ha estado enfocado a la búsqueda de compuestos con alta conductividad eléctrica, ya que es una propiedad clave del material para poder calentarse al aplicarle un voltaje. Como herramienta de búsqueda AIMPLAS ha creado un boletín bimensual a través del Observatorio del Plástico con el fin de estar al día en nuevos artículos, patentes y legislación durante todo el proyecto.

COMPUESTOS PLÁSTICOS CONDUCTORES

Los polímeros son materiales intrínsecamente aislantes. Sin embargo, gracias a la adición de aditivos conductores, pueden cambiar sus propiedades eléctricas pudiendo sustituir a los metales en gran número de aplicaciones.

Los compuestos conductores se pueden clasificar teniendo en cuenta los rangos de conductividad eléctrica y su aplicación final. La Figura 9 muestra los rangos de conductividad necesarios para diferentes aplicaciones.

Figura 9. Rangos de conductividad para diferentes aplicaciones


36

En el mercado hay diferentes aditivos desarrollados con el fin de mejorar las propiedades eléctricas de los polímeros. Éstos pueden clasificarse en:

• Polímeros intrínsecamente disipativos

• Polímeros intrínsecamente conductores

• Partículas conductoras

Para que un compuesto conductor muestre un calentamiento resistivo (efecto Joule) es imprescindible que su conductividad eléctrica sea elevada, con valores superiores a 0.1 S/cm. Para alcanzar estos valores es necesario el empleo de partículas conductoras ya que los polímeros intrínsicamente disipativos y conductores no mostrarían suficiente conductividad al ser mezclados con un polímero aislante que conformaría la matriz. A continuación, se detallan las diferentes cargas que pueden emplearse para aumentar la conductividad de los polímeros.

PARTÍCULAS CONDUCTORAS

3.3.1.1. NEGRO DE HUMO

El negro de humo es un aditivo empleado en polímeros como pigmento o aditivo conductor. La selección del negro de humo adecuado es muy importante para obtener compuestos conductores. Las propiedades claves son el tamaño de partícula, estructura y pureza. En la Figura 10 se muestra la curva de percolación del negro de humo típica para poliolefinas.

Figura 10. Curva de percolación del negro de humo en poliolefina


37

Tabla 1. Relación de negros de humo comerciales

Empresa Producto Página web Resistividad Ohms/sq

Cabot VULCAN XC605 VULCAN XC72

www.cabot-corp.com/ 105 – 106

IMERYS ENSACO Conductive CB

SUPER P Conductive CB

http://www.imerys-graphite-and-carbon.com/

3.3.1.2. GRAFITO

El grafito es una de las tres principales formas alotrópicas del carbono. Su estructura se caracteriza por tener anillos de carbono organizados en planos paralelos, ver Figura 11.

Figura 11. Estructura del grafito

Las propiedades del grafito vienen determinadas por los siguientes parámetros:

Conductividad eléctrica y térmica: La conductividad está basada en los electrones libres. Esta propiedad está determinada por el tamaño y la ordenación de las cristalitas.

Propiedades lubricantes: El grafito tiene un efecto lubricante excelente debido al deslizamiento de los planos cristalinos. Este efecto se ve potenciado a altas temperaturas y presiones.

Alta resistencia al estrés térmico.

Resistencia a la oxidación y a agentes químicos.


38

En la Tabla 2 se detalla la relación empresas que suministran diferentes tipos de grafitos.

Tabla 2. Relación de grafitos comerciales

Empresa Producto Página web Resistividad Ohms/sq

Graphit Kropfmühl AG

Cond 5

Cond 8

Cond 20

www.gk-graphite.com 102 – 106

NGS Naturgraphit GmbH

MF2/99.5-99.9

RGMF5/99.5-99.9

RGMa –399,5 RG

www.graphit.de

IMERYS Timrex / CTherm http://www.imerys-graphite-and-carbon.com/

3.3.1.3. NANOTUBOS DE CARBONO

- Definición:

Los nanotubos de carbono (NTC) son una forma alotrópica del carbono cuya estructura puede considerarse una lámina de grafeno o grafito enrollada sobre sí misma (grafeno en el caso de un NTC de pared simple y grafito en el caso de una NTC de pared múltiple).

Los nanotubos de carbono son una forma alotrópica del carbono, como el diamante, el grafito o los fullerenos. Su estructura puede considerarse procedente de una lámina de grafeno enrollada sobre sí misma. Dependiendo del grado de enrollamiento y la manera como se conforma la lámina original, el resultado puede llevar a nanotubos de distinto diámetro y geometría interna1.

Los nanotubos de carbono pueden clasificarse según su estructura en nanotubos de pared simple o nanotubos de pared múltiple.

- Nanotubos de carbono de pared simple:

Hay diferentes tipos de nanotubos de pared simple según la quiralidad. La quiralidad hace referencia a la orientación de las caras hexagonales, y determina la estabilidad del nanotubo y sus propiedades electrónicas. La lámina de grafeno, de naturaleza semiconductora, enrollada como un nanotubo puede tener propiedades dieléctricas e incluso metálicas.

1 Iijima, S.: Helical microtubules of graphitic carbon. Nature 354, 56–58 (1991).


39

- Nanotubos de carbono de pared múltiple: Los nanotubos de pared múltiple pueden encontrarse con dos modelos estructurales distintos: Modelo “Muñeca Rusa” y el modelo “Pergamino”2. El primero consiste en un nanotubo con otro de menor tamaño en su interior. En modelo pergamino una lámina de grafeno se enrolla sobre sí misma múltiples veces.

- Influencia de la dispersión en la matriz polimérica:

Las propiedades de los NTC se dan a nivel microscópico. Para poder aprovechar estas propiedades a nivel macroscópico hay que optimizar el procesado de los materiales compuestos con NTC, asegurando la correcta dispersión de los mismos en la matriz polimérica, para que sus propiedades se transfieran al compuesto. Por lo tanto, el mayor reto es conseguir una óptima dispersión de los NTC.

La utilización efectiva de los nanotubos de carbono en la preparación de nanocompuestos depende en gran medida de la dispersión de los NTC en la matriz termoplástica, sin dañar ésta ni reducir la relación L/D de los nanotubos, o buscando un compromiso entre ambas. Todos los métodos de obtención de nanocompuestos de NTC intentan afrontar de forma directa los siguientes aspectos: ruptura de aglomerados, dispersión homogénea de los NTC en la matriz plástica, alineamiento de la carga e interacción interfacial.

La dispersión de los nanotubos de carbono en las matrices termoplásticas consiste en una secuencia simultánea de fases. En primer lugar, se produce el mojado de los NTC por el polímero fundido. Durante este proceso se forman grandes aglomerados de NTC. El siguiente proceso asociado es la infiltración del polímero entre los NTC, haciendo que el aglomerado se expanda y se separen los nanotubos. El proceso de dispersión lleva asociado dos mecanismos diferenciados: la erosión de los aglomerados obteniendo nanotubos individuales y la ruptura de aglomerados por esfuerzos de cizalla. Por último, los nanotubos son distribuidos uniformemente en la matriz. La Figura 12 describe el proceso de dispersión de NTC de manera gráfica.

Figura 12. Mecanismo de dispersión de los NTC1

2 Catherine Journet, Matthieu Picher, Vincent Jourdain, “Carbon nanotube synthesis: from large-scale production to atom-by-atom growth”, IOP Publishing Ltd • Nanotechnology, Volume 23, Number 14, (2012).


40

- Nanocompuestos de NTC

El desarrollo de nanocompuestos ha supuesto un área de gran interés para los investigadores durante las dos últimas décadas. La búsqueda de compuestos con multifuncionalidades y bajo peso ha encaminado las investigaciones hacia la mejora de propiedades y optimización de los compuestos tradicionales. Tras la revisión bibliográfica se puede destacar como principales propiedades de los nanocompuestos de NTC las siguientes: propiedades eléctricas2,3,4,5, térmicas6,7,8 y mecánicas9,10,11,12.

La reducción del precio de los nanotubos de carbono, sobre todo los de pared múltiple, ha propiciado el desarrollo de aplicaciones a nivel industrial. Se ha estudiado la viabilidad de los nanocompuestos basados en NTC en aplicaciones tales como: apantallamiento electromagnético13, sensores14, disipación de carga electrostática15, retardante a la llama16 y cables conductores17.

- Propiedades mecánicas de los nanocompuestos de NTC:

Los nanotubos de carbono poseen unas propiedades mecánicas excepcionales, por lo que a priori deberían ser un buen refuerzo para matrices termoplásticas. Sin embargo, sus óptimas propiedades mecánicas no siempre se trasladan al compuesto termoplástico. Diferentes factores tienen una gran influencia en las propiedades mecánicas finales del nanocompuesto: la dispersión y distribución de los nanotubos en la matriz polimérica, la relación de aspecto de los NTC, la alineación y orientación de los NTC en la matriz y la naturaleza química de la interfase polímero-NTC.

La dispersión de los NTC juega un papel crucial a la hora de asegurar la transmisión de esfuerzos del nanotubo a la matriz. La presencia de aglomerados disminuye en gran medida la eficacia de los nanotubos como refuerzo. La facilidad de dispersión de los nanotubos en la matriz depende en gran medida de la naturaleza química del polímero. Algunos polímeros como el policarbonato (PC)18, el polivinil alcohol (PVOH)19 y la poliamida (PA)20 han demostrado su mayor facilidad para obtener una buena dispersión de los NTC. Por el contrario, las poliolefinas son consideradas las matrices menos afines a los NTC debido a su carácter apolar, y, por lo tanto, la obtención de una buena dispersión es mucho más complicada. Aun así, optimizando el procesado se han obtenido propiedades mecánicas mejoradas. Prashantha et al.21 consiguieron un aumento del módulo elástico y de la resistencia a tracción del polipropileno con un 1% de NTC, siendo la mejora de 1.27 y 1.18 veces, respectivamente. Castillo et al.22 no observaron ninguna mejora en las propiedades mecánicas de los sistemas policarbonato-nanotubos de carbono (PC-NTC) a pesar de conseguir una dispersión de alta calidad.

La interfase entre los nanotubos de carbono y el polímero es fundamental ya que a través de ella se transfieren los esfuerzos desde la nanopartícula a la matriz polimérica. Coleman et al.23 consiguieron un aumento significativo de las propiedades mecánicas del polipropileno añadiendo un 1% de nanotubos de carbono. En este experimental los nanotubos se anclaron químicamente al polipropileno clorado. Como resultado se obtuvo un módulo elástico 3.1 veces superior al polipropileno, una resistencia a la tracción 3.9 veces superior y un alargamiento a rotura mejorado en 4.4 veces. Yuan et


41

al.24 también consiguió una mejora significativa de las propiedades del poliestireno (PS) mediante la funcionalización de los nanotubos de carbono, aumentando la resistencia al impacto en un 250% con un 0.32% de NTC.

La relación de aspecto de los nanotubos también es un factor determinante en la mejora de las propiedades mecánicas. Schafer et al.25 demostraron que la incorporación de nanotubos de poca longitud tiene poca influencia en el polímero de partida.

La orientación de los nanotubos durante el procesado mejora las propiedades mecánicas pero tiene un efecto negativo en las propiedades eléctricas26. En este experimental Villmov et al. estudiaron diferentes condiciones de procesado por moldeo por inyección, correlacionando la orientación de los nanotubos con las propiedades obtenidas.

Tras la revisión del estado del arte queda patente que las propiedades mecánicas teóricas que prometían los nanotubos de carbono están siendo difícilmente alcanzables. La obtención de nanotubos individuales perfectamente dispersados en la matriz polimérica es de gran dificultad con las técnicas de transformación de polímeros actuales. La presencia de aglomerados disminuye la efectividad de los nanotubos de carbono. Si se aplican altos niveles de cizalla durante la fabricación de los nanocompuestos se puede mejorar la dispersión, pero también puede ocurrir la rotura de los nanotubos, disminuyendo su relación de aspecto y su poder de refuerzo.

- Propiedades eléctricas de los nanocompuestos de NTC:

La propiedad más interesante de los nanocompuestos de NTC es la conductividad eléctrica. La principal ventaja de los NTC con respecto al negro de humo convencional es la obtención de buenas propiedades eléctricas con bajos porcentajes de carga. Así pues, se consigue buen comportamiento eléctrico sin comprometer las propiedades mecánicas y la densidad del compuesto.

El límite de percolación hace referencia al porcentaje de nanotubos de carbono a partir del cual el nanocompuesto pasa de ser aislante a ser conductor. Muchos autores han evaluado el límite de percolación de los NTC en diferentes matrices termoplásticas, así como los factores con mayor influencia sobre la disminución del límite de percolación. Munson-McGee et al.27 concluyeron en sus estudios que la percolación podía pasar del 1% al 20% dependiendo de las condiciones de procesado, en relación a la dispersión y orientación alcanzada de los nanotubos. En la literatura se han encontrado límites de percolación muy diferentes, desde 0.0025% hasta el 15% de NTC. Esta variación tan grande se debe a que la percolación depende de:

Naturaleza de la matriz polimérica28,29

Tipo de nanotubos de carbono30

Relación de aspecto31

Procesado29

Orientación, alineamiento y dispersión32,33


42

- Propiedades térmicas de los nanocompuestos de NTC:

La alta conductividad térmica de los nanotubos de carbono se debe a la vibración de los átomos o fonones, mientras que el aumento en la estabilidad térmica de los nanocompuestos se debe a que los electrones actúan como captadores de radicales34. Las mejoras esperadas con respecto a las propiedades térmicas no han sido alcanzadas según la revisión bibliográfica llevada a cabo. El transporte de fonones ocurre con mayor facilidad a través de la matriz polimérica por lo que no se alcanzan los valores deseados de conductividad térmica. La interfase entre polímero-NTC actúa como aislante de forma que dificulta la transmisión del calor. Los factores que más influyen en las propiedades térmicas de los nanocompuestos son la dispersión, la relación de aspecto y la funcionalización de los NTC35.

Sin embargo, los NTC sí que han demostrado su eficacia aumentando la estabilidad térmica de diferentes compuestos, ya que frena la producción de radicales libres durante la oxidación del polímero. Sathyanarayana et al.29 demostraron que un contenido de NTC del 2% incrementaba la resistencia térmica del poliestireno y polipropileno a la vez que aumentaba la temperatura de degradación de 300ºC a 337ºC. El aumento del porcentaje de NTC no tuvo mayor efecto en la resistencia a la degradación térmica. Este efecto fue también estudiado de forma positiva en polipropileno por el mismo autor.

Los NTC actúan como nucleante en polímeros semicristalinos. El aumento de la temperatura de transición vítrea con bajos porcentajes de NTC ha sido también demostrado por autores como Sathyanarayana et al.29.

Otra de las propiedades destacables de los nanotubos de carbono es su capacidad de mejora de la resistencia al fuego cuando son mezclados con polímeros. Diversos artículos tratan de la incorporación de NTC a bajos niveles (<3% en peso) en diferentes resinas termoplásticas y observándose mejores propiedades de resistencia al fuego: EVA36, PS37, PMMA38, PA 639, LDPE40, PE41.

- Empresas productoras de NTC

En la Tabla 3 se muestra la relación de empresas productoras de nanotubos de carbono y masterbatch de los mismos.

Tabla 3. Relación de nanotubos comerciales

Empresa Producto Página web Resistividad Ohms/sq.

CNTs Puros Nanocyl Nanocyl 7000 NC www.nanocyl.com

101 – 107 (dependiendo del proceso de

fabricación)

Arkema Graphistrength multi-wall carbon nanotubes

www.graphistrenght.fr

Masterbatches Nanocyl Plasticyl www.nanocyl.com

Arkema Graphistrenght www.graphistrenght.fr


43

3.3.1.4. GRAFENO

- Definición de grafeno

El grafeno es un alótropo del carbono (hibridación sp2), cuya estructura está formada por una lámina de un átomo de carbono de espesor en la que los átomos de carbono están unidos conformando una estructura de panal de abeja42,43. Por lo tanto el grafeno es un material bidimensional y puede ser considerado como el constituyente básico de los materiales de carbono grafíticos. Fue descubierto en 2004 en la Univerdad de Manchester. En 2010 A.Geim y K. Novoselov fueron premiados con el Premio Nobel de Física por su descubrimiento.

Las propiedades del grafeno pueden resumirse en44:

Transparente

200 veces más resistente que el acero y más duro que el diamante

Igual de ligero y más flexible que las fibras de carbono

Excelente conductor térmico

Alta conductividad eléctrica y térmica

No muestra efecto Joule (pérdida de energía cinética de los electrones en forma de calor)

Tiene una alta movilidad de electrones y bajo nivel de ruido, lo que permite que sea utilizado como canal en transistores de efecto de campo

Una de las aplicaciones del grafeno es su incorporación en matrices poliméricas para la fabricación de nanocompuestos de grafeno con destacables propiedades mecánicas, térmicas y eléctricas.

- Nomenclatura

Al realizar la búsqueda bibliográfica sobre nanocompuestos basados en grafeno se observó una gran variedad e inconsistencia en la nomenclatura de la nanopartícula. Los investigadores hablan sobre: grafeno de pocas capas (few layer grafene – FLG), óxido de grafeno (graphene oxide – GO), óxido de grafeno reducido (reduced graphene oxide- rGO), nanoláminas de grafeno (graphene nanoplatelets – GnPs), nanografito, nanografeno, etc. A. Bianco et al publicaron un artículo en la revista Carbon sobre las definiciones de las diferentes afecciones del grafeno45:

1. Grafeno: El grafeno es un alótropo del carbono (hibridación sp2), cuya estructura está formada por una lámina de un átomo de carbono de espesor en la que los átomos de carbono están unidos conformando una estructura de panal de abeja

2. Grafeno multicapa – GMC (Multilayer graphene – MLG): material de 2 dimensiones conformado por un número de capas de grafeno que varía entre 2 – 10 capas.

3. Grafeno de pocas capas (Few Layer Graphene – FLG): es una subclasificación del grafeno multicapa con un número más reducido de capas de grafeno, entre 2 – 5 capas.

4. Nanoláminas de grafito (graphite nanoplates - GnPs, graphite nanoflakes or graphite nanosheets): grafitos de 2 dimensiones con un espesor <100 nm.


44

5. Grafito exfoliado: es un grafito de 3 dimensiones. Esta definición se solapa o superpone con otras definiciones ya que ésta hace referencia al método de fabricación más que a la estructura de la partícula.

6. Nanolámina de grafeno (graphene nanosheet): es un grafeno adherido a otra superficie y cuyas dimensiones del plano x-y es inferior a 100 nm.

7. Microlámina de grafeno (graphene microsheet): es un grafeno adherido a otra superficie y cuyas dimensiones del plano x-y tiene unas dimensiones entre 100 nm - 100µm.

8. Óxido de grafeno (graphene oxide – GO): grafeno químicamente modificado preparado por oxidación y exfoliación, resultando en un alto contenido de oxígeno. C/O ratios entre 3 y 2.

9. Óxido de grafito (graphite oxide – GO): grafito oxidado mediante procesos que funcionalizan los planos basales e incrementan la distancia entre láminas. Este óxido de grafito puede ser exfoliado para obtener óxido de grafeno.

10. Óxido de grafeno reducido (rGO): óxido de grafeno que ha sido reducido por métodos químicos, térmicos, fotoquímicos, fototérmicos o métodos microbiológicos para reducir el contenido en oxígeno.

- Propiedades clave del grafeno

Se pueden definir tres propiedades clave de las nanopartículas de grafeno que tendrán un gran impacto en las propiedades finales del compuesto polimérico. Estas propiedades son46:

1. Diámetro medio (tamaño del plano x-y, ver Figura 13) 2. Espesor medio (número de capas o z, ver Figura 13) 3. Número de defectos

Figura 13. Representación esquemática de las láminas de grafeno

1.- Diámetro medio

El diámetro medio de una partícula de grafeno se define como la media estadística del tamaño del plano XT proyectado y medido con técnicas de microscopía, tales como microscopía óptica, microscopía electrónica de barrido y microscopía de fuerza atómica.


45

El diámetro medio juega un papel muy importante en las propiedades del nanocompuesto. Tras la revisión bibliográfica se observan las siguientes tendencias:

Diámetros pequeños de lámina aumentarán el límite de percolación eléctrica, según los modelos teóricos42, aunque algunos autores como Sanjib Biswas et al. obtuvieron resultados contradictorios47.

Diámetros pequeños producirán un efecto positivo en la mejora de las propiedades mecánicas.

El límite de tamaño para considerar un diámetro de partícula pequeño es entre 100nm y 0.1µm.

Los diámetros intermedios muestran un comportamiento balanceado entre buenas propiedades eléctricas y mecánicas.

2.- Número de capas o espesor

Se ha demostrado que las propiedades eléctricas de grafeno multicapa se ve influenciada en gran medida por el número de capas48, mejorando las propiedades eléctricas de los nanocompuestos cuanto menor es el número de capas. Teóricamente una lámina de grafeno tiene un espesor de 0.34 nm. Tomando este valor como referencia, se podría averiguar el número de capas de grafeno midiendo el espesor con técnicas de microscopía.

3.- Número de defectos

Resulta muy difícil sintetizar una estructura hexagonal perfecta por el proceso de síntesis en sí mismo. Estos defectos se pueden clasificar en44:

Estructurales: se obtienen estructuras no hexagonales que generan curvaturas en la lámina de grafeno.

Rotaciones de enlace o límite de grano: No generan curvaturas en la lámina de grafeno. Una rotación del enlace C-C de 90º produce dos pentágonos y dos heptágonos. Nanoarquitecturas muy interesantes para el campo de la electrónica.

Defectos producidos por el dopado: Si sustituimos un átomo de C por otro átomo, como el boro o el nitrógeno, estaremos modificando la reactividad del grafeno.

Defectos en la estructura del átomo de carbono: Se produce cuando el grafeno se obtiene por la oxidación y reducción química del grafito. La introducción de oxígeno hace que el carbono participe en enlaces sencillos (hibridación sp3), reduciendo sus propiedades eléctricas.

Formación de arrugas: Se producen cuando se aplican tratamientos térmicos a temperaturas por debajo de 2000ºC en el proceso de reducción. Este defecto se puede solucionar si se aplica una temperatura superior a 2000ºC.

- Nanocompuestos de GMC

Los nanocompuestos de GMC se obtienen por los mismos sistemas de procesado empleados en los nanocompuestos de NTC:


46

Mezclado en fundido

Disolución

Polimerización in-situ

Se ha realizado una revisión bibliográfica en referencia a las propiedades de los nanocompuestos de GMC desarrollados por diferentes sistemas de procesado que se detalla a continuación. La Tabla 4 recoge los valores de conductividad eléctrica obtenidos en cada uno de los artículos científicos estudiados.

En esta ocasión no se detallan productores específicos de grafeno ya que hay múltiples debido al corto avance de las investigaciones en este campo.

Tabla 4. Estado del arte sobre la conductividad eléctrica los nanocompuestos de GMC

Matriz Porcentaje Conductividad

eléctrica (S/cm)

Método de obtención del nanocompuesto

Referencia

PEAD 8 wt.% 10-6 Mezcla en fundido 49

PEAL 8 wt.% 10-4 Mezcla en fundido 50

PLA 7 wt.% 10-7 Mezcla en fundido 51

PET 1.2 vol.% 10-2 Mezcla en fundido 52

PC 2 vol.% 10-9 Mezcla en fundido 53

PP 25 wt.% 10-3 Mezcla en fundido 54

PP 4 wt.% 10-4 Dry-blend + Mezcla en

fundido 55

PP 6 wt% 10-5 Mezcla en fundido 56

PP 20 wt% 10-6 Dry-blend + Mezcla en fundido

57

PEBD 3 wt% 10-7 Mezcla en fundido 58

PEAD 5 wt% 10-5 Mezcla en fundido 59

PELBD 12 wt% 10-11 Mezcla en fundido 60

TPU 0.25 wt% 10-9 (S/sq) Mezcla en fundido 48

LCP 5 vol.%

3% vol.%

10-4

10-6

Mezcla en disolución y

moldeo por compresión 47

PEBD 3 wt% 10-5 Mezcla en disolución 58

PVDF 20 wt% 10-4 Mezcla en disolución 61

PMMA 0.8 vol.% 10-4 Mezcla en disolución 62

TPU 0.25 wt% 10-9 (S/sq) Mezcla en disolución 48


47

Matriz Porcentaje Conductividad

eléctrica (S/cm)

Método de obtención del nanocompuesto

Referencia

PP 17.4 wt% 10-5 Polimerización in-situ 63

PP 2 wt% 10-9 Polimerización in-situ 64

CARACTERIZACIÓN Y VALIDACIÓN DEL EFECTO JOULE

Para validar las láminas conductoras producidas en el marco del proyecto DIEVO se ha realizado una búsqueda de trabajos en los cuales se evalúan las propiedades de calentamiento resistivo de diferentes materiales. Con este análisis se ha definido un protocolo de caracterización y validación del asiento calefactable desarrollado en el proyecto. La Tabla 5 recoge la metodología de caracterización diseñada.

Tabla 5. Metodología de caracterización de los materiales con efecto JOULE

Propiedad o requisito Criterio de aceptación Método de ensayo

Medida de las propiedades eléctricas de los compuestos y de las láminas extruidas

Compuestos > 0.1 S/cm

Lámina > 1 kΩ, dependiendo de la geometría

EN ISO 3915

Medida de las propiedades eléctricas de las láminas extruidas a diferentes temperaturas

Las propiedades eléctricas del material no deben verse afectadas debido a la temperatura en un valor superior al 10%

EN ISO 3915

Diseño de los electrodos

Las dimensiones de los electrodos serán diseñadas según la resistencia necesaria para alcanzar la potencia de calentamiento necesaria.

Procedimiento interno

Test de trabajo en ciclos

Las propiedades eléctricas del material no deben verse afectadas en más de un 10% tras 1000 ciclos de encendido/apagado



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Propiedad o requisito Criterio de aceptación Método de ensayo

Test de trabajo en continuo

Las propiedades eléctricas del material no deben verse afectadas en más de un 10% tras 100h de trabajo a una temperatura de 50ºC (en condiciones de laboratorio)



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REFERENCIAS

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