RESUMEN
El análisis aero-hidro-elástico de los artefactos offshore representa un problema de extraordinaria complejidad que requiere soluciones capaces de integrar todos los acoplamientos físicos involucrados (viento, oleaje, respuesta estructural y sistemas de fondeo). La solución basada en Modelos de Orden Reducido (ROM) integrada en PyTwin (Compass-UPM-CIMNE) surge como una respuesta eficiente a estas necesidades de acoplamiento, permitiendo capturar la física compleja con una fracción del esfuerzo computacional habitual.
Este trabajo presenta una metodología que utiliza datos de alta fidelidad para alimentar a PyTwin, permitiendo la obtención de resultados de tensiones en el dominio del tiempo de forma casi instantánea. La plataforma permite evaluar cientos de escenarios posibles bajo diversas condiciones de carga y direcciones de incidencia en un tiempo mínimo. El estudio destaca la capacidad de realizar una evaluación detallada de la fatiga en zonas críticas seleccionadas mediante el método de Hot Spot. Los resultados demuestran que la combinación de PyTwin con modelos de base física permite realizar análisis de sensibilidad masivos y optimizaciones de diseño que, hasta ahora, eran inalcanzables en los plazos de un proyecto de ingeniería naval convencional.
Finalmente, cabe destacar que esta metodología es plenamente integrable en arquitecturas de Gemelos Digitales. Su capacidad de respuesta en prácticamente tiempo real permite la monitorización continua de la salud estructural (SHM) y la toma de decisiones operativas basadas en datos físicos actualizados.

ABSTRACT
The aero-hydro-elastic analysis of offshore assets represents an extraordinary challenge, requiring solutions capable of integrating all involved physical couplings (wind, waves, structural response, and mooring systems). The Reduced Order Model (ROM) solution integrated into PyTwin (Compass-UPM-CIMNE) emerges as an efficient answer to these coupling requirements, capturing complex physics with a fraction of the usual computational effort.
This paper presents a methodology using high-fidelity data to feed PyTwin, enabling the near-instantaneous retrieval of time-domain stress results. The platform allows for the evaluation of hundreds of potential scenarios under various load conditions and headings in minimal time. The study highlights the capability to perform detailed fatigue assessments in selected critical areas using the Hot Spot method. The results demonstrate that the combination of PyTwin with physics-based models allows for massive sensitivity analyses and design optimizations that, until now, were unachievable within the timelines of a conventional naval engineering project.
Finally, this methodology is fully integrable into Digital Twin architectures. Its almost real-time response capabilities enable continuous Structural Health Monitoring (SHM) and operational decision-making based on updated physical data