Análisis aerodinámico–estructural de un micro turborreactor SR-30 para UAVs

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.29105/ingenierias29.101-996

Palabras clave:

Microturbina, CFD, turboreactor, fluidos, resistencia al arrastre

Resumen

El rendimiento limitado del micro-turborreactor SR-30 exige modelos de simulación validados para optimizar su diseño. Este estudio analizó el comportamiento aerodinámico e integridad estructural del motor mediante análisis numérico FSI, evaluando velocidades de flujo libre de 5 a 25 m/s con tres modelos de turbulencia RANS. Los resultados CFD confirmaron que la fuerza de arrastre aumenta con la velocidad, y un refinamiento de malla a 5 mm garantizó valores convergentes. El modelo Spalart-Allmaras, aplicado al análisis FSI del difusor, cuantificó esfuerzo y desplazamiento máximos correlacionados con la carga de presión. Este trabajo establece un marco numérico validado y los límites operativos estructurales del difusor.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

José de Jesús González Moreno, Universidad Autónoma de Nuevo León

Es estudiante de Ingeniería Aeronáutica en la Universidad Autónoma de Nuevo León, con experiencia en modelado numérico y simulación computacional aplicada al ámbito aeronáutico, contribuyendo al desarrollo de proyectos de investigación en su área de formación profesional.

Diana Valeria Rodríguez Martínez, Universidad Autónoma de Nuevo León

Es estudiante de Ingeniería Aeronáutica en la Universidad Autónoma de Nuevo León, con experiencia en modelado numérico y simulación computacional aplicada al ámbito aeronáutico, contribuyendo al desarrollo de proyectos de investigación en su área de formación profesional.

Luis Arturo Reyes Osorio, Universidad Autónoma de Nuevo León

Ingeniero Mecánico Administrador, Maestro en Ciencias y Doctor en Ingeniería de Materiales por la UANL. Profesor en FIME-UANL, investiga estructuras, manufactura y simulación. Líder del CA UANL-CA-378, SNII Nivel II, con amplia producción científica, dirección de tesis y participación en proyectos académicos.

Patricia Zambrano-Robledo, Universidad Autónoma de Nuevo León

Doctora en Ingeniería de Materiales por la Universidad Autónoma de Nuevo León, con más de 30 años de experiencia en docencia, investigación y vinculación industrial. Fue Directora de Investigación de la UANL, expresidenta de la Sociedad Mexicana de Materiales, miembro de la Academia Mexicana de Ciencias e integrante del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores (SNII), Nivel II. Ha dirigido 66 tesis y publicado más de 123 artículos científicos.

Luis Amezquita Brooks, Universidad Autónoma de Nuevo León

Investiga dinámica de vuelo y control de sistemas dinámicos. Ha contribuido al modelado de UAVs, sistemas multivariables, control de máquinas eléctricas y dinámica vehicular. Es jefe de Academia de Dinámica de Vuelo en la UANL, miembro del cuerpo académico aeronáutico y del SNII Nivel I.

Citas

1. Frigioescu, T.-F., Badea, G. P., Dombrovschi, M., Condruz, M. R., Crunțeanu, D.-E., & Cican, G. (2023). The Design and Development of a UAV’s Micro-Turbogenerator System and the Associated Control Testing Bench. Electronics, 12(24), 4904. https://doi.org/10.3390/electronics12244904- DOI: https://doi.org/10.3390/electronics12244904

2. Rapp, B. E. (2023). Computational fluid dynamics. En Elsevier eBooks (pp. 653–666). Elsevier. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-824022-9.00049-8 - DOI: https://doi.org/10.1016/B978-0-12-824022-9.00049-8

3. Bering, R., & Buskov, K. (2012). Numerical investigation of the soot-initiated formation of ultrafine particles in a jet turbine engine using conventional jet fuel (Reporte técnico / Tesis de maestría). Aalborg University, Denmark.

4. Chong, C. (2013). CFD simulations on the compressor of a mini jet engine-I (Tesis de licenciatura). Nanyang Technological University, Singapore.

5. Boustani, J., Cadieux, F., Kenway, G. K. W., Barad, M. F., Kiris, C. C., & Brehm, C. (2022). Fluid–structure interaction simulations of the ASPIRE SR01 supersonic parachute flight test. Aerospace Science and Technology, 126, 107596. https://doi.org/10.1016/j.ast.2022.107596. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ast.2022.107596

6. Fluid–structure interaction study of the serpentine nozzle for turbofan. (2022). Journal of Applied Fluid Mechanics, 15(4). https://doi.org/10.47176/jafm.15.05.1165 . DOI: https://doi.org/10.47176/jafm.15.05.1165

7. Rossi, R., Idelsohn, S., Oñate, E., Cotela, J., & Pin, F. D. (2011). Mejora de la solución fuertemente acoplada de problemas FSI mediante una aproximación de la matriz tangente de presión. Revista Internacional de Métodos Numéricos para Cálculo y Diseño en Ingeniería, 27(3), 165–179. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rimni.2011.07.006

8. Dufuor, G., Garcia Rosa, N., & Duplaa, S. (2015). Validation and flow structure analysis in a turbofan stage at windmill. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part A: Journal of Power and Energy, 229(6). https://doi.org/10.1177/095765091558714. DOI: https://doi.org/10.1177/0957650915587144

9. Wendt, J. F. (Ed.). (2009). Computational Fluid Dynamics: An Introduction (3.ª ed.). Springer-Verlag Berlin Heidelberg.

10. Wilcox, D. C. (2006). Turbulence Modeling for CFD (3.ª ed.). DCW Industries.

11. Pope, S. B. (2000). Turbulent Flows. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511840531 . DOI: https://doi.org/10.1017/CBO9780511840531

12. Kochkov, D., Smith, J. A., Alieva, A., Wang, Q., Brenner, M. P., & Hoyer, S. (2021). Machine learning–accelerated computational fluid dynamics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 118(21).

https://doi.org/10.1073/pnas.2101784118. DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.2101784118

13. Anzoátegui, D. A., & Ordosgoitia, E. A. (2004). Capa límite, su importancia en el flujo de fluidos y el diseño de tuberías . Repositorio institucional de la Universidad Tecnológica de Bolívar. https://repositorio.utb.edu.co/entities/publication/471f7385-2a06-496c-a42a-fa7a65a67b73

14. Wang, J., Zhou, S., Liu, H., Zhao, S., He, F., & Zhao, L. (2025). Study on the wind pressure distribution in complicated spatial structure based on k-ε turbulence models. Buildings, 15(11), 1877. https://doi.org/10.3390/buildings15111877. DOI: https://doi.org/10.3390/buildings15111877

15. Giacomini, E., & Westerberg, L.-G. (2025). CFD analysis of transition models for low-Reynolds number aerodynamics. Applied Sciences, 15(18), 10299 (p. 1). https://doi.org/10.3390/app151810299. DOI: https://doi.org/10.3390/app151810299

16. Panday, S., Khan, N. A., Rasel, M., Faisal, K. M., & Salam, M. A. (2017). Comparative assessment of turbulence model in predicting airflow over a NACA 0010 airfoil. AIP Conference Proceedings, 1851, 020045. http://dx.doi.org/10.1063/1.4984674 . DOI: https://doi.org/10.1063/1.4984674

17. Xu, H., Liu, H., Tan, M., & Cui, J. (2013). Fluid-structure interaction study on diffuser pump with a two-way coupling method (p. 1). International Journal of Fluid Machinery and Systems, 6(2), 87-93 (pp. 1, 7). http://dx.doi.org/10.5293/IJFMS.2013.6.2.087. DOI: https://doi.org/10.5293/IJFMS.2013.6.2.087

Descargas

Publicado

25-07-2026

Cómo citar

González Moreno, J. de J., Rodríguez Martínez, D. V., Reyes Osorio, L. A., Zambrano-Robledo, P., & Amezquita Brooks, L. (2026). Análisis aerodinámico–estructural de un micro turborreactor SR-30 para UAVs. Ingenierias, 29(101), 38–50. https://doi.org/10.29105/ingenierias29.101-996