Desarrollo y simulación de un nuevo modelo matemático para un sistema de neumático inteligente orientado al mantenimiento predictivo

Neumáticos más inteligentes para una conducción más segura y limpia

Los coches modernos están llenos de ordenadores, pero las cuatro áreas de goma del tamaño de una palma que los mantienen en la carretera siguen estando en gran medida a oscuras. Este estudio explora cómo convertir neumáticos ordinarios en socios “inteligentes” que perciban con precisión cómo se deforman sobre la carretera y traduzcan esa información en advertencias tempranas sobre desgaste, agarre y seguridad—crucial para vehículos eléctricos pesados y coches autónomos que exigen a los neumáticos más que nunca.

Por qué importa el comportamiento del neumático

Cuando un coche se desplaza, todo, desde la distancia de frenado hasta la estabilidad en curvas, está gobernado por la interacción entre el neumático y la carretera. Esa interacción depende de cómo el neumático se flexiona, estira y comprime al rodar. Los vehículos eléctricos y autónomos intensifican estas exigencias: las baterías añaden peso, los motores entregan par instantáneo y el frenado regenerativo tira repetidamente de la banda de rodadura. Estos factores pueden aumentar el desgaste de los neumáticos entre un 20 y un 30% respecto a los coches tradicionales, incrementando costes, consumo de energía y el riesgo de pérdida repentina de agarre. Para gestionar todo esto, los ingenieros necesitan modelos que puedan predecir de forma fiable cómo se comporta un neumático en tiempo real, no sólo en ensayos de laboratorio controlados.

De las advertencias de presión a neumáticos verdaderamente inteligentes

La mayoría de los conductores conoce las luces de aviso de presión de neumáticos, pero esa tecnología apenas rasca la superficie. El artículo revisa una nueva generación de sensores embebidos—minúsculos acelerómetros, galgas extensométricas, películas piezoeléctricas, almohadillas de caucho conductivo, dispositivos de ondas acústicas y fibras ópticas—colocados dentro o cerca del neumático. Los sensores de contacto montados en el revestimiento interior sienten directamente la deformación y la vibración al rodar; los sensores sin contacto, como cámaras y sondas ultrasónicas, vigilan el neumático desde la distancia. En conjunto, estos dispositivos pueden detectar carga, deslizamiento, tamaño de la huella de contacto, rugosidad de la carretera e incluso el nivel de fricción. El reto clave es transformar las señales crudas de estos sensores en magnitudes físicas claras, como fuerzas y momentos, que los sistemas de control del vehículo puedan usar de inmediato.

Una nueva forma de modelar lo que siente un neumático

Los autores proponen un modelo matemático que trata la banda de rodadura como un anillo circular flexible apoyado en muelles y amortiguadores que representan las paredes laterales y la carcasa inflada. Este marco de “anillo rígido–flexible” vincula cómo el neumático se dobla y estira en su plano con las fuerzas que transmite a la carretera. Empleando ecuaciones avanzadas pero analíticamente solucionables, el modelo proporciona expresiones en forma cerrada para el desplazamiento de la banda de rodadura y la deformación circumferencial que medirían los sensores embebidos. Al asumir un patrón de presión realista en la huella de contacto y tener en cuenta el deslizamiento y la fricción, el modelo puede estimar cómo la carga vertical, la aceleración o frenado y la velocidad se combinan para conformar el patrón de deformación alrededor del neumático.

Qué revelan las simulaciones sobre desgaste y carga

Con el modelo implementado, los investigadores ejecutan simulaciones para comprobar si reproduce el comportamiento intuitivo del neumático. Muestran que la mayor deformación ocurre cerca del centro de la huella de contacto, y que aumentar el número de modos matemáticos refina la curva de deformación prevista sin cambiar sus características principales. Cuando el neumático se somete a distintos niveles de deslizamiento, el patrón de deformación se vuelve asimétrico, reflejando cómo se comportan los neumáticos reales bajo aceleración o frenado. El modelo también captura cómo cargas verticales más altas no sólo cambian el tamaño de la huella de contacto, sino que sesgan el patrón de deformación, lo que se relaciona directamente con la resistencia a la rodadura y la pérdida de energía. De forma crucial, al variar el espesor efectivo de la carcasa para imitar el desgaste, los autores encuentran un cambio distintivo en la señal de deformación en el borde trasero de la huella de contacto—una posible huella integrada de cuánto se ha desgastado el neumático.

Hacia neumáticos que se auto-informan y se autoprotegen

En términos sencillos, el estudio demuestra que es posible predecir, con un cálculo relativamente ligero, exactamente cómo un neumático inteligente se flexionará y deformará en condiciones reales de conducción y cómo esas señales evolucionan conforme el neumático se desgasta. Esto ofrece a los fabricantes y gestores de flotas un atajo basado en la física para convertir lecturas de sensores en estimaciones de agarre, carga y vida útil restante, allanando el camino para un mantenimiento predictivo que programe el reemplazo de neumáticos antes de que surjan problemas. Combinados con sensores embebidos y futuras mejoras mediante aprendizaje automático, dichos modelos podrían ayudar a que los coches ajusten discretamente el frenado, el control de estabilidad y el consumo energético en segundo plano—haciendo la conducción cotidiana más segura, eficiente y sostenible.

Cita: Hijry, H., Mohsen, S., Albalawi, O. et al. Development and simulation of a novel mathematical model for an intelligent tire system toward predictive maintenance. Sci Rep 16, 7982 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-38625-1

Palabras clave: neumáticos inteligentes, desgaste de neumáticos, seguridad vial, mantenimiento predictivo, sensores embebidos