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Este nuevo modelo permitirá mejorar aún más las zapatillas impresas en 3D

Publicado el febrero 5, 2024 por Alicia M.
modelo zapatillas impresas 3D

Hoy en día, parece que existe una búsqueda interminable de lo que podría considerarse el zapato “perfecto”. En estos esfuerzos, la impresión 3D suele ser la tecnología elegida, ya que permite obtener zapatos totalmente personalizados y ajustados al usuario. Pero, ¿cómo saber si funcionan como se espera? ¿Y si encontráramos la forma de optimizarlas en función del estilo de uso o de si se trata de un maratón o un sprint? Ahora podemos saberlo, gracias a un modelo desarrollado por ingenieros del MIT que es capaz de predecir el diseño óptimo del calzado de correr para cualquier deportista, incluso para zapatillas impresas en 3D.

Correr es una de las formas de ejercicio más populares hoy en día, con cerca de 50 millones de estadounidenses practicándolo en 2021, según información de Statista. Pero el estilo y el tipo de corredor pueden variar mucho, de ahí la amplia selección disponible en el mercado hoy en día. La impresión 3D ofrece otra alternativa al permitir zapatillas personalizables para cada corredor. Así, empresas como adidas, Zellerfeld y otras, ya se han sumado a esta tendencia tecnológica. Pero cada deportista es único, como lo es la zapatilla, y lo que funciona para un maratoniano de carrera y para alguien que acaba de empezar no será lo mismo. Por ello, los fabricantes necesitan saber que sus zapatillas funcionarán para todo el mundo.

Los investigadores probaron la rigidez de diseños de entresuelas impresas en 3D en una máquina Instron para imitar las pisadas.

Los diseñadores de calzado decidieron recurrir al MIT para encontrar una forma de optimizar el rendimiento, también de las zapatillas impresas en 3D. Anette “Peko” Hosoi, catedrática de Ingeniería Mecánica del MIT y coautora del artículo, explica: “Con la impresión 3D, los diseñadores pueden ajustar localmente todo lo relacionado con la respuesta del material. Y vinieron a nosotros y esencialmente nos dijeron: ‘Podemos hacer todas estas cosas. ¿Qué deberíamos hacer?». Este modelo es la respuesta.

¿Puede este modelo predecir el rendimiento de los zapatos?

Según Sarah Fay, postdoctoranda del Laboratorio de Deportes del MIT y del IDSS, el modelo podría abrir el camino al desarrollo de zapatillas impresas en 3D novedosas y de alto rendimiento. De hecho, se espera que la herramienta amplíe aún más los límites del diseño de calzado, de ahí también su conexión con la fabricación aditiva. Tanto es así que se ha probado en entresuelas impresas en 3D con estructuras que dan cierta amortiguación y rigidez en lugares específicos.

¿Cómo se hizo? Gracias a los cálculos realizados por los investigadores, el modelo es capaz de simular cambios en la marcha en función de la altura, el peso y la longitud de las piernas, así como de las propiedades de los materiales del calzado, incluida la rigidez de la entresuela delantera y trasera. Combinando todo ello con lo que Fay y Hosoi denominaron la “función de coste biológico” (descrita como una cualidad de la que un corredor puede no ser consciente pero que, no obstante, intentará minimizar), pudieron crear un modelo que predice con precisión la marcha. Más concretamente, descubrieron que los corredores tienden a minimizar el impacto de los pies con la cinta y la cantidad de energía que gastan sus piernas. De este modo, pueden optimizarse en función de la zapatilla.

Fay concluye: “Hemos permitido suficiente flexibilidad en el modelo para que pueda utilizarse para diseñar zapatillas a medida y comprender diferentes comportamientos individuales. Más adelante, imaginamos que si nos envías un vídeo tuyo corriendo, podríamos imprimir en 3D la zapatilla más adecuada para ti”. Puedes obtener más información sobre el modelo AQUÍ o en el siguiente vídeo.

¿Qué piensas del nuevo modelo para mejorar las zapatillas impresas en 3D? Deja tus comentarios en nuestras redes sociales: Facebook, TwitterYoutube. Sigue toda la información sobre impresión 3D en nuestra Newsletter semanal.

*Créditos de todas las fotos: Melanie Gonick, MIT

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