🚀 ¡Presentamos las líneas de investigación de RUL-ET! 🎯

✨ Las líneas de investigación se agrupan en 3 áreas clave

ESTRATEGIAS DE GENERACIÓN EFICIENTE DE DATASETS:
🔹 Aceleración de ensayos físicos en laboratorio
🔹 Simulación de datos de fallos

HERRAMIENTAS DE TOMA DE DECISIÓN PARA MANTENIMINETO PREDICTIVO
🔹Optimización multiobjetivo
🔹Gestión de la incertidumbre

MONITORIZACIÓN DE CONDICIÓN DE COMPONENTES MEDIANTE IA
🔹Diagnóstico de la salud estructural
🔹Evaluación de la degradación
🔹Modelos de predicción flexibles y generalizables

🔍 ¡Destacamos las fuentes de datos que utilizaremos para generar los datasets!

🌊 Entorno real: hashtagHarshLab de TECNALIA Research & Innovation
🔬 Entorno controlado: hashtagWaveFlume de UPV/EHU y el hashtagbanco de hashtagfatiga de Mondragon Goi Eskola Politeknikoa
💻 Datos sintéticos: simulaciones numéricas

hashtaginvestigación hashtagfondeos hashtagumbilical hashtagflotante