Abstract

Los modelos constitutivos hiperelásticos son usados para modelar materiales que responden elásticamente cuando son sometidos a grandes deformaciones. Una de las principales aplicaciones de estos modelos, corresponde a la modelización de la respuesta mecánica de materiales poliméricos, gomas y tejidos blandos. Existen diferentes tipos de pruebas con las cuales se puede caracterizar estos materiales, en las cuales la respuesta de los parámetros es no lineal, por lo que obtener los parámetros de este tipo de modelos constitutivos, se vuelva necesario utilizar herramientas numéricas. Muchos autores utilizan Levenberg-Marquardt-Fletcher, basado en un proceso iterativo [1], donde, se requiere un punto de inicialización y también diferenciación de la función objetivo. En este trabajo se utilizan algoritmos evolutivos, se ha demostrado factibilidad de estos algoritmos, parametrizando modelos sencillos con algoritmo genético [2]. En este trabajo se propone caracterizar tejido blando, hiperelástico, no-lineal y anisótropo utilizando el método Particle Swarm Optimization (PSO).