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Perfil del investigador


Gilberto Mejía Rodríguez

Datos personales:
Grado Académico:  Doctorado
ORBIS ID: n70494
Datos Institucionales:
Entidad Académica: Facultad de Ingeniería

Dirección de oficina: Av. Dr. Manuel Nava 8 Zona Universitaria Poniente CP. 78290 San Luis Potosí
Teléfono: (+52) 4448262330
Ext.: 6177
Correo electrónico: gilberto.mejia@uaslp.mx
  1. Doctorado en Ingeniería Mecánica y Aeroespacial
    University of Notre Dame
  2. Maestría en Ingeniería Mecánica
    University of Notre Dame
  3. Licenciatura en Ingeniería Mecánica
    Universidad Autónoma de San Luis Potosí

Ingeniero Mecánico Administrador egresado de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí, graduado en 2004 por promedio. Realizó estudios de Maestría y Doctorado en Ingeniería Mecánica con especialidad en la Automatización del Diseño Óptimo de Materiales y Estructuras, en la Universidad de Notre Dame, USA; graduándose en Agosto de 2010. En Agosto de 2010 se incorporó a la Facultad de Ingeniería de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí, y en el periodo de 2016 a 2020  fungió como Coordinador del programa de Ingeniería en Mecatrónica.

Dentro de las actividades que realiza actualmente se encuentran: impartición de cursos en licenciatura y posgrado, asesor de tesis de licenciatura y posgrado, consultoría técnica con empresas de la región, y desarrollo de investigación en las áreas de: Automatización y Optimización del Diseño. Optimización Estructural. Diseño Robusto. Desarrollo de mecanismos Flexibles. Modelado Y Simulación de Aleaciones de Memoria de Forma.

Intereses de investigación personales
  1. Diseño óptimo de componentes mecánicos usando efectos de su historia de manufactura y condiciones de servicio
  2. Diseño óptimo de sensores piezoeléctricos bajo flexión para una mejor recolección y recuperación de energía (Energy Harvesting)
  3. Diseño de un Piso Absorbedor de Energía
  4. Síntesis de Mecanismos Flexibles usando SMAs
Intereses del grupo de investigación
  1. Síntesis de Mecanismos Flexibles usando SMAs
    21/08/2017 - 13/08/2021
    Conacyt