Diego Ferreño
Contacto
Catedrático de Ciencia de los Materiales e Ingeniería Metalúrgica
Diego Ferreño Blanco es Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos (Universidad de Cantabria, 2000), Máster en Métodos Numéricos aplicados a la Ingeniería (Universidad Politécnica de Cataluña, 2004), Doctor Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos (Universidad de Cantabria, 2008: Integridad Estructural de Vasijas Nucleares en Base a la Curva Patrón Obtenida Mediante Probetas Reconstruídas), Licenciado en Ciencias Físicas (Universidad de Cantabria, 2011) y Máster en Data Science (Universidad de Cantabria, 2018).
Desde 2023, es Catedrático en el área de Ciencia de los Materiales e Ingeniería Metalúrgica por la Universidad de Cantabria. Ha sido Subdirector de Relaciones Internacionales y Coordinador de Programas de Intercambio de la Escuela de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos entre los años 2011 y 2014.
Su trayectoria investigadora se ha centrado en la evaluación de la integridad estructural de componentes y en el modelado de la fragilización neutrónica de vasijas nucleares. Ha desarrollado técnicas avanzadas de simulación numérica mediante Elementos Finitos para estudiar procesos mecánicos, termomecánicos y de fractura. En el año 2009 obtuvo el Premio de Investigación del Consejo Social de la UC en el Área de Ingeniería.
Ha publicado más de 60 artículos científicos en revistas indexadas en el Journal Citation Reports (JCR) y cuatro libros, además de haber participado en más de 40 congresos científicos a nivel nacional e internacional. Su investigación abarca desde el modelado del comportamiento de materiales biológicos hasta el desarrollo de modelos de Machine Learning y Deep Learning aplicados al análisis estructural de los procesos de fabricación y la predicción de la fragilización neutrónica en vasijas nucleares.
Líneas de Investigación
- Evaluación de la integridad estructural de materiales mediante técnicas avanzadas de análisis.
- Aplicación del aprendizaje automático (Machine Learning) en el estudio del comportamiento de materiales.
- Caracterización y optimización de materiales para su aplicación en infraestructuras críticas.
- Modelización numérica de procesos de fractura y propagación de fisuras en materiales estructurales.
Publicaciones destacadas
- ‘Machine learning assessment of the importance of unirradiated yield strength as a variable in embrittlement trend forecasting.’ Ferreño, D., Erickson, M., Kirk, M., Sainz-Aja, J.A.. International Journal of Pressure Vessels and Piping, 2025, 214, 105444.
- ‘Classification of Cast Iron Alloys through Convolutional Neural Networks Applied on Optical Microscopy Images.’ Bárcena, M., Lloret Iglesias, L., Ferreño, D., Carrascal, I.. Steel Research International, 2024, 95(12), 2400120.
- ‘Parametric analysis of railway infrastructure for improved performance and lower life-cycle costs using machine learning techniques.’ Sainz-Aja, J.A., Ferreño, D., Pombo, J., Diego, S., Castro, J.. Advances in Engineering Software, 2023, 175, 103357.
- ‘Shannon entropy as a reliable score to diagnose human fibroelastic degenerative mitral chords: A micro-ct ex-vivo study.’ Ferreño, D., Revuelta, J.M., Sainz-Aja, J.A., Silva, J., Gutiérrez-Solana, F.. Medical Engineering and Physics, 2022, 110, 103919.
- ‘Application of machine learning algorithms for the optimization of the fabrication process of steel springs to improve their fatigue performance.’ Ruiz, E., Ferreño, D., Cuartas, M., Rivas, I., Gutiérrez-Solana, F.. International Journal of Fatigue, 2022, 159, 106785.
Proyectos ACTIVOS
