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Ejemplos deEjemplos de Ecuaciones No Lineales enEcuaciones No Lineales en
IngenierIngenieríía Qua Quíímicamica
Universidad TecnolUniversidad Tecnolóógica Nacionalgica Nacional –– Facultad Regional RosarioFacultad Regional Rosario
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Ejemplos de AplicaciEjemplos de Aplicacióónn
 A continuaciA continuacióón se presentan algunos ejemplosn se presentan algunos ejemplos
de aplicacide aplicacióón de mn de méétodos numtodos numééricos en laricos en la
resoluciresolucióón de problemas tn de problemas tíípicos de Ingenierpicos de Ingenierííaa
QuQuíímica.mica.
 Obviamente, estos ejemplos no cubren todosObviamente, estos ejemplos no cubren todos
los campos que pueden analizarse en un cursolos campos que pueden analizarse en un curso
de este tipo.de este tipo.
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EcuaciEcuacióón de Estadon de Estado SoaveSoave--RedlichRedlich--KwongKwong::
Determinar el volumen especDeterminar el volumen especíífico V de un gas a T y P dadas:fico V de un gas a T y P dadas:
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Underwood:Underwood: RelaciRelacióón de mn de míínimo reflujo de unanimo reflujo de una
columna de destilacicolumna de destilacióón mn múúltiple etapa:ltiple etapa:
ColebrookColebrook:: Factor de fricciFactor de friccióón para el flujo turbulento an para el flujo turbulento a
travtravéés de una tubers de una tuberíía de un fluido incompresible :a de un fluido incompresible :
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MMéétodo de los Operadores Diferenciales para la Determinacitodo de los Operadores Diferenciales para la Determinacióón den de
Soluciones AnalSoluciones Analííticas de Ecuaciones Diferenciales Homogticas de Ecuaciones Diferenciales Homogééneasneas
Lineales de Orden n:Lineales de Orden n:
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Tipos de RaTipos de Raííces y su Aproximacices y su Aproximacióónn
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Tipos de RaTipos de Raííces y su Aproximacices y su Aproximacióónn
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Tipos de RaTipos de Raííces y su Aproximacices y su Aproximacióónn
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Tipos de RaTipos de Raííces y su Aproximacices y su Aproximacióónn
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1010
SoluciSolucióón Numn Numéérica de Ecuaciones No Linealesrica de Ecuaciones No Lineales
Ejemplos y Archivos .mEjemplos y Archivos .m
 Ejemplo_01.m:Ejemplo_01.m: Calcula el factor de fricciCalcula el factor de friccióón a partir de lan a partir de la
EcuaciEcuacióón den de ColebrookColebrook mediantemediante
 Aproximaciones Sucesivas (Aproximaciones Sucesivas (XGX.mXGX.m).).
 InterpolaciInterpolacióón Lineal (n Lineal (LI.mLI.m).).
 NewtonNewton--RaphsonRaphson ((NR.mNR.m).).
 Ejemplo_02.m:Ejemplo_02.m: Resuelve la ecuaciResuelve la ecuacióón de estadon de estado SoaveSoave--RedlichRedlich--
KwongKwong mediante el mmediante el méétodo de Newtontodo de Newton--RaphsonRaphson para polinomiospara polinomios
((NRpoly.mNRpoly.m).).
 Ejemplo_03.m:Ejemplo_03.m: Resuelve polinomios de grado n y funciones deResuelve polinomios de grado n y funciones de
transferencia utilizando el mtransferencia utilizando el méétodo de Newtontodo de Newton--RaphsonRaphson concon
divisidivisióón sintn sintéética (tica (NRsdivision.mNRsdivision.m).).
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SoluciSolucióón Numn Numéérica de Ecuaciones No Linealesrica de Ecuaciones No Lineales
Ejemplos y Archivos .mEjemplos y Archivos .m
MMéétodostodos
 XGX.mXGX.m:: MMéétodo de Aproximaciones Sucesivas paratodo de Aproximaciones Sucesivas para
determinar una radeterminar una raííz de una ecuaciz de una ecuacióón no lineal.n no lineal.
 LI.mLI.m:: MMéétodo de Interpolacitodo de Interpolacióón Lineal para determinarn Lineal para determinar
unauna raraóózz de una ecuacide una ecuacióón no lineal.n no lineal.
 NR.mNR.m:: MMéétodo Newtontodo Newton--RaphsonRaphson para determinar unapara determinar una
raraííz de una ecuaciz de una ecuacióón no lineal.n no lineal.
 NRpoly.mNRpoly.m:: MMéétodo Newtontodo Newton--RaphsonRaphson para determinarpara determinar
una rauna raííz de una ecuaciz de una ecuacióón polinomial.n polinomial.
 NRsdivision.mNRsdivision.m:: MMéétodo Newtontodo Newton--RaphsonRaphson con divisicon divisióónn
sintsintéética para determinar todas las ratica para determinar todas las raííces de unaces de una
ecuaciecuacióón polinomial.n polinomial.
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1212
SoluciSolucióón Numn Numéérica de Ecuaciones No Linealesrica de Ecuaciones No Lineales
Ejemplos y Archivos .mEjemplos y Archivos .m
FuncionesFunciones
 Colebrookg.mColebrookg.m:: Contiene la EcuaciContiene la Ecuacióón den de ColebrookColebrook
expresada en forma que pueda resolverse medianteexpresada en forma que pueda resolverse mediante
Aproximaciones Sucesivas (utilizada en elAproximaciones Sucesivas (utilizada en el
Ejemplo_01.m).Ejemplo_01.m).
 Colebrook.mColebrook.m:: Contiene la EcuaciContiene la Ecuacióón den de ColebrookColebrook
expresada en forma que pueda resolverse medianteexpresada en forma que pueda resolverse mediante
InterpolaciInterpolacióón Lineal o Newtonn Lineal o Newton--RaphsonRaphson (utilizada en el(utilizada en el
Ejemplo_01.m).Ejemplo_01.m).
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Ejemplo 1: SoluciEjemplo 1: Solucióón de la Ecuacin de la Ecuacióón den de ColebrookeColebrooke
 Determinar la SoluciDeterminar la Solucióón de la Ecuacin de la Ecuacióón den de ColebrookColebrook Mediante losMediante los
mméétodos de:todos de:
 SustituciSustitucióón Directa o Aproximaciones Sucesivasn Directa o Aproximaciones Sucesivas
 InterpolaciInterpolacióón Linealn Lineal
 NewtonNewton--RaphsonRaphson
 Desarrollar una funciDesarrollar una funcióón de MATLAB para resolver ecuacionesn de MATLAB para resolver ecuaciones
no lineales mediante los mno lineales mediante los méétodos de sustitucitodos de sustitucióón directa,n directa,
interpolaciinterpolacióón lineal y Newtonn lineal y Newton--RaphsonRaphson..
 Utilice estas funciones para calcular el factor de fricciUtilice estas funciones para calcular el factor de friccióón de lan de la
EcuaciEcuacióón den de ColebrookColebrook para el flujo a travpara el flujo a travéés de una tubers de una tuberíía cona con
/D = 10/D = 10−−44 y Re = 10y Re = 1055. Compare estos m. Compare estos méétodos.todos.
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Ejemplo 1Ejemplo 1
Calculating the friction factor from the Colebrook equationCalculating the friction factor from the Colebrook equation
Reynolds No. = 1e5Reynolds No. = 1e5
Relative roughness = 1eRelative roughness = 1e--44
1 ) Successive substitution1 ) Successive substitution
2 ) Linear Interpolation2 ) Linear Interpolation
3 ) Newton3 ) Newton RaphsonRaphson
0 ) Exit0 ) Exit
Choose the method of solution : 1Choose the method of solution : 1
Function containing the Colebrook equation : 'Function containing the Colebrook equation : 'ColebrookgColebrookg''
Starting value = 0.01Starting value = 0.01
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1515
Iteration xIteration x g(xg(x))
1 0.01 0.02016831 0.01 0.0201683
2 0.0201683 0.01872042 0.0201683 0.0187204
3 0.0187204 0.01886393 0.0187204 0.0188639
4 0.0188639 0.01884914 0.0188639 0.0188491
5 0.0188491 0.01885065 0.0188491 0.0188506
6 0.0188506 0.01885056 0.0188506 0.0188505
f = 0.0189f = 0.0189
Ejemplo 1Ejemplo 1
03/12/2009 16
0.01 0.012 0.014 0.016 0.018 0.02
0.0188
0.019
0.0192
0.0194
0.0196
0.0198
0.02
0.0202
0.0204
x
g(x)[--:y=x]
x=g(x): fcn and path to root, (*: initial; o: root)
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1717
1 ) Successive substitution1 ) Successive substitution
2 ) Linear Interpolation2 ) Linear Interpolation
3 ) Newton3 ) Newton RaphsonRaphson
0 ) Exit0 ) Exit
Choose the method of solution : 2Choose the method of solution : 2
Function containing the Colebrook equation : 'Colebrook'Function containing the Colebrook equation : 'Colebrook'
First starting value = 0.01First starting value = 0.01
Second starting value = 0.03Second starting value = 0.03
Ejemplo 1Ejemplo 1
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1818
Iteration xIteration x f(xf(x))
0 0.01 2.95850 0.01 2.9585
0 0.030 0.03 --1.681281.68128
1 0.02275281 0.0227528 --0.7239850.723985
2 0.0202455 0.2820982 0.0202455 0.282098
3 0.01935363 0.0193536 --0.1051580.105158
4 0.01903264 0.0190326 --0.03852420.0385242
5 0.01891655 0.0189165 --0.01402170.0140217
6 0.01887446 0.0188744 --0.005091330.00509133
7 0.01885927 0.0188592 --0.001847080.00184708
8 0.01885368 0.0188536 --0.0006698880.000669888
9 0.01885169 0.0188516 --0.0002429240.000242924
10 0.018850910 0.0188509 --8.80885e8.80885e--005005
f = 0.0189f = 0.0189
Ejemplo 1Ejemplo 1
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0.01 0.015 0.02 0.025 0.03
-1
0
1
2
3
4
x
f(x)
Linear Interpolation: fcn and path to root (*: initial;o: root)
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2020
1 ) Successive substitution1 ) Successive substitution
2 ) Linear Interpolation2 ) Linear Interpolation
3 ) Newton3 ) Newton RaphsonRaphson
0 ) Exit0 ) Exit
Choose the method of solution : 3Choose the method of solution : 3
Function containing the Colebrook equation : 'Colebrook'Function containing the Colebrook equation : 'Colebrook'
Starting value = 0.01Starting value = 0.01
Ejemplo 1Ejemplo 1
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2121
Ejemplo 1Ejemplo 1
Starting value = 0.01Starting value = 0.01
Iteration xIteration x f(xf(x))
0.01 2.95850.01 2.9585
1 0.0154904 0.8252161 0.0154904 0.825216
2 0.0183977 0.09820292 0.0183977 0.0982029
3 0.0188425 0.001704923 0.0188425 0.00170492
4 0.0188505 6.30113e4 0.0188505 6.30113e--007007
5 0.0188505 3.79039e5 0.0188505 3.79039e--011011
f = 0.0189f = 0.0189
03/12/2009 22
0.01 0.011 0.012 0.013 0.014 0.015 0.016 0.017 0.018 0.019
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
x
f(x)
Newton-Raphson: fcn and path to root (*: initial; o: root)
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2323
Ejemplo 2: DeterminaciEjemplo 2: Determinacióón den de una rauna raííz de unz de un
polinomio de grado n mediante el mpolinomio de grado n mediante el méétodo detodo de
NewtonNewton RaphsonRaphson aplicado a la Ecuaciaplicado a la Ecuacióón de Estadon de Estado
SoaveSoave--RedlichRedlich--KwongKwong..
 Desarrollar una funciDesarrollar una funcióón de MATLAB para calcular unan de MATLAB para calcular una
raraííz de una ecuaciz de una ecuacióón polinomial mediante el mn polinomial mediante el méétodo detodo de
NewtonNewton--RaphsonRaphson..
 Calcular el volumen especCalcular el volumen especíífico de un gas puro a unafico de un gas puro a una
dada presidada presióón y temperatura utilizando la Ecuacin y temperatura utilizando la Ecuacióón den de
EstadoEstado SoaveSoave--RedlichRedlich--KwongKwong::
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2424
Las constantes a y b de la EcuaciLas constantes a y b de la Ecuacióón se obtienen de la siguiente maneran se obtienen de la siguiente manera
donde Tc ydonde Tc y PcPc representan la temperatura crrepresentan la temperatura críítica y la presitica y la presióón crn crííticatica
respectivamente. La variablerespectivamente. La variable  es una funcies una funcióón empn empíírica de larica de la
temperatura:temperatura:
El valor de S es funciEl valor de S es funcióón del factorn del factor acacééntricontrico,, , del gas:, del gas:
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2525
Las propiedades fLas propiedades fíísicas del nsicas del n--butano son:butano son:
La constante general de los gases es:La constante general de los gases es:
 Calcular el volumen especCalcular el volumen especíífico del vapor de nfico del vapor de n--butanebutane a 500K y aa 500K y a
presiones de 1 a 40presiones de 1 a 40 atmatm..
 Comparar los resultados grComparar los resultados grááficamente con aquellos obtenidosficamente con aquellos obtenidos
utilizando la Ley de los Gases Ideales.utilizando la Ley de los Gases Ideales.
 ¿¿QuQuéé conclusiconclusióón saca de esta comparacin saca de esta comparacióón?n?
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2626
Input the vector of pressure range (Pa) = [1:40]*101325Input the vector of pressure range (Pa) = [1:40]*101325
Input temperature (K) = 500Input temperature (K) = 500
Critical temperature (K) = 425.2Critical temperature (K) = 425.2
Critical pressure (Pa) = 3797e3Critical pressure (Pa) = 3797e3
AcentricAcentric factor = 0.1931factor = 0.1931
RESULTS:RESULTS:
Pres. = 101325.00 Ideal gas vol. =41.0264 Real gas vol. =40.8111Pres. = 101325.00 Ideal gas vol. =41.0264 Real gas vol. =40.8111
Pres. = 1013250.00 Ideal gas vol. = 4.1026 Real gas vol. = 3.883Pres. = 1013250.00 Ideal gas vol. = 4.1026 Real gas vol. = 3.88388
Pres. = 2026500.00 Ideal gas vol. = 2.0513 Real gas vol. = 1.828Pres. = 2026500.00 Ideal gas vol. = 2.0513 Real gas vol. = 1.82844
Pres. = 3039750.00 Ideal gas vol. = 1.3675 Real gas vol. = 1.140Pres. = 3039750.00 Ideal gas vol. = 1.3675 Real gas vol. = 1.14077
Pres. = 4053000.00 Ideal gas vol. = 1.0257 Real gas vol. = 0.795Pres. = 4053000.00 Ideal gas vol. = 1.0257 Real gas vol. = 0.79544
Ejemplo 2Ejemplo 2
03/12/2009 27
10
2
10
3
10
4
10
-1
10
0
10
1
10
2
Pressure, kPa
SpecificVolume,m3
/kmol
Newton-Raphson: fcn and path to root (*: initial; o: root)
Ideal
SRK
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2828
Ejemplo 3: SoluciEjemplo 3: Solucióón de un Polinomio de Grado n yn de un Polinomio de Grado n y
FunciFuncióón de Transferencia Utilizando el Mn de Transferencia Utilizando el Méétodotodo
NewtonNewton--RaphsonRaphson con Divisicon Divisióón Sintn Sintéética y Mtica y Méétodotodo
de Autovalores.de Autovalores.
Consideremos el reactor isotConsideremos el reactor isotéérmico continuo tanquermico continuo tanque
agitado (CSTR) como el que se muestra en la siguienteagitado (CSTR) como el que se muestra en la siguiente
Figura:Figura:
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2929
Las componentes A y R alimentan al reactor aLas componentes A y R alimentan al reactor a
tasas Q y (qtasas Q y (q −− Q), respectivamente. En el reactor seQ), respectivamente. En el reactor se
desarrolla el siguiente esquema de reaccidesarrolla el siguiente esquema de reaccióón:n:
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3030
Este problema fue analizado por Douglas paraEste problema fue analizado por Douglas para
ilustrar las diversas tilustrar las diversas téécnicas de disecnicas de diseñño de sistemaso de sistemas
de control simple con retroalimentacide control simple con retroalimentacióón En sun En su
ananáálisis Douglas hizo las siguientes hiplisis Douglas hizo las siguientes hipóótesis:tesis:
1)1) La componente R estLa componente R estáá presente en el reactor en exceso depresente en el reactor en exceso de
manera que las velocidades de reaccimanera que las velocidades de reaccióón puedan aproximarsen puedan aproximarse
por expresiones de primer orden.por expresiones de primer orden.
2)2) Las componentes B, C, D y E de la alimentaciLas componentes B, C, D y E de la alimentacióón son cero.n son cero.
3)3) Se elige un conjunto particular de valores de velocidades y deSe elige un conjunto particular de valores de velocidades y de
concentraciones de la alimentaciconcentraciones de la alimentacióón, constantes cinn, constantes cinééticas yticas y
volumen del reactor.volumen del reactor.
4)4) Las perturbaciones se deben a cambios en la composiciLas perturbaciones se deben a cambios en la composicióón den de
la componente R en el recipiente.la componente R en el recipiente.
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3131
 El objetivo del control es mantener la composiciEl objetivo del control es mantener la composicióón de lan de la
componente C tan prcomponente C tan próóxima como sea posible al valor dexima como sea posible al valor de
disediseñño en estado estacionario, a pesar del hecho queo en estado estacionario, a pesar del hecho que
ingresen perturbaciones al sistema.ingresen perturbaciones al sistema.
 Este objetivo se alcanza mediante la mediciEste objetivo se alcanza mediante la medicióón de lan de la
composicicomposicióón real de C utilizando la diferencia entre eln real de C utilizando la diferencia entre el
valor deseado y el valor medido para manipular elvalor deseado y el valor medido para manipular el
caudal de entrada Q de la componente A.caudal de entrada Q de la componente A.
 Douglas desarrollDouglas desarrollóó la siguiente funcila siguiente funcióón de transferencian de transferencia
para el reactor con un sistema de control proporcional:para el reactor con un sistema de control proporcional:
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 KcKc es la ganancia del controlador proporcional.es la ganancia del controlador proporcional.
 Este sistema de control es estable para valores deEste sistema de control es estable para valores de KcKc
que suministran raque suministran raííces de la funcices de la funcióón de transferencian de transferencia
con parte real negativa.con parte real negativa.
 Utilizando el mUtilizando el méétodo de Newtontodo de Newton--RaphsonRaphson con divisicon divisióónn
sintsintéética o el mtica o el méétodo de los autovalores, determine lastodo de los autovalores, determine las
raraííces de la funcices de la funcióón de transferencia para un rango den de transferencia para un rango de
valores devalores de KcKc y calcule el valor cry calcule el valor críítico detico de KcKc por encimapor encima
del cual el sistema se vuelve inestable.del cual el sistema se vuelve inestable.
 Escribir el programa de manera que pueda utilizarseEscribir el programa de manera que pueda utilizarse
para resolver polinomios de grado n o funciones depara resolver polinomios de grado n o funciones de
transferencia del tipo mostrado en la Ecuacitransferencia del tipo mostrado en la Ecuacióón anterior.n anterior.
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3333
ObsObséérvese lo siguiente:rvese lo siguiente:
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3434
Algoritmo de la DivisiAlgoritmo de la Divisióón Sintn Sintééticatica
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3535
MMéétodo de los Autovalorestodo de los Autovalores
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3636
Vector of coefficients of the numerator polynomial = [2.98, 6.70Vector of coefficients of the numerator polynomial = [2.98, 6.705]5]
Vector of coefficients of the denominator polynomial =Vector of coefficients of the denominator polynomial =
[1, 11.5, 47.49, 83.0632, 51.2327][1, 11.5, 47.49, 83.0632, 51.2327]
Lower limit of the range of search = 0Lower limit of the range of search = 0
Upper limit of the range of search = 100Upper limit of the range of search = 100
1 ) Newton1 ) Newton--RaphsonRaphson with synthetic divisionwith synthetic division
2 )2 ) EigenvalueEigenvalue methodmethod
Method of root finding = 1Method of root finding = 1
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3737
KcKc = 0.0000= 0.0000
RootsRoots == --4.354.35 --2.85912.8591 --2.84092.8409 --1.451.45
KcKc = 100.0000= 100.0000
RootsRoots == --9.8519.851 --2.248 0.2995+5.701i 0.29952.248 0.2995+5.701i 0.2995--5.701i5.701i
KcKc = 50.0000= 50.0000
RootsRoots == --8.49498.4949 --2.24592.2459 --0.3796+4.485i0.3796+4.485i --0.37960.3796--4.485i4.485i
KcKc = 75.0000= 75.0000
RootsRoots == --9.24879.2487 --2.24732.2473 --0.001993+5.163i0.001993+5.163i --0.0019930.001993--5.163i5.163i
KcKc = 87.5000= 87.5000
RootsRoots == --9.56419.5641 --2.2477 0.1559+5.445i 0.15592.2477 0.1559+5.445i 0.1559--5.445i5.445i
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3838
Kc = 81.2500Kc = 81.2500
Roots =Roots = --9.41049.4104 --2.2475 0.07893+5.308i 0.078932.2475 0.07893+5.308i 0.07893--5.308i5.308i
Kc = 78.1250Kc = 78.1250
Roots =Roots = --9.33069.3306 --2.2474 0.039+5.237i 0.0392.2474 0.039+5.237i 0.039--5.237i5.237i
Kc = 76.5625Kc = 76.5625
Roots =Roots = --9.299.29 --2.2473 0.01864+ 5.2i 0.018642.2473 0.01864+ 5.2i 0.01864-- 5.2i5.2i
Kc = 75.7813Kc = 75.7813
Roots =Roots = --9.26949.2694 --2.2473 0.00836+5.182i 0.008362.2473 0.00836+5.182i 0.00836--5.182i5.182i
Kc = 75.3906Kc = 75.3906
Roots =Roots = --9.25919.2591 --2.2473 0.003192+5.173i 0.0031922.2473 0.003192+5.173i 0.003192--5.173i5.173i
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3939
KcKc = 75.1953= 75.1953
RootsRoots == --9.25399.2539 --2.2473 0.0006016+5.168i 0.00060162.2473 0.0006016+5.168i 0.0006016--5.168i5.168i
KcKc = 75.0977= 75.0977
RootsRoots == --9.25139.2513 --2.24732.2473 --0.0006953+5.166i0.0006953+5.166i --0.00069530.0006953--5.166i5.166i
KcKc = 75.1465= 75.1465
RootsRoots == --9.25269.2526 --2.24732.2473 --4.667e4.667e--005+5.167i005+5.167i --4.667e4.667e--005005--5.167i5.167i
KcKc = 75.1709= 75.1709
RootsRoots == --9.25339.2533 --2.2473 0.0002775+5.167i 0.00027752.2473 0.0002775+5.167i 0.0002775--5.167i5.167i
KcKc = 75.1587= 75.1587
RootsRoots == --9.25299.2529 --2.2473 0.0001154+5.167i 0.00011542.2473 0.0001154+5.167i 0.0001154--5.167i5.167i
03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada
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4040
KcKc = 75.1526= 75.1526
RootsRoots == --9.25289.2528 --2.2473 3.438e2.2473 3.438e--005+5.167i 3.438e005+5.167i 3.438e--005005--5.167i5.167i
KcKc = 75.1495= 75.1495
RootsRoots == --9.25279.2527 --2.24732.2473 --6.147e6.147e--006+5.167i006+5.167i --6.147e6.147e--006006--5.167i5.167i
KcKc = 75.1511= 75.1511
RootsRoots == --9.25279.2527 --2.2473 1.412e2.2473 1.412e--005+5.167i 1.412e005+5.167i 1.412e--005005--5.167i5.167i
KcKc = 75.1503= 75.1503
RootsRoots == --9.25279.2527 --2.2473 3.985e2.2473 3.985e--006+5.167i 3.985e006+5.167i 3.985e--006006--5.167i5.167i

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  • 3. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 33 EcuaciEcuacióón de Estadon de Estado SoaveSoave--RedlichRedlich--KwongKwong:: Determinar el volumen especDeterminar el volumen especíífico V de un gas a T y P dadas:fico V de un gas a T y P dadas:
  • 4. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 44 Underwood:Underwood: RelaciRelacióón de mn de míínimo reflujo de unanimo reflujo de una columna de destilacicolumna de destilacióón mn múúltiple etapa:ltiple etapa: ColebrookColebrook:: Factor de fricciFactor de friccióón para el flujo turbulento an para el flujo turbulento a travtravéés de una tubers de una tuberíía de un fluido incompresible :a de un fluido incompresible :
  • 5. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 55 MMéétodo de los Operadores Diferenciales para la Determinacitodo de los Operadores Diferenciales para la Determinacióón den de Soluciones AnalSoluciones Analííticas de Ecuaciones Diferenciales Homogticas de Ecuaciones Diferenciales Homogééneasneas Lineales de Orden n:Lineales de Orden n:
  • 6. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 66 Tipos de RaTipos de Raííces y su Aproximacices y su Aproximacióónn
  • 7. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 77 Tipos de RaTipos de Raííces y su Aproximacices y su Aproximacióónn
  • 8. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 88 Tipos de RaTipos de Raííces y su Aproximacices y su Aproximacióónn
  • 9. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 99 Tipos de RaTipos de Raííces y su Aproximacices y su Aproximacióónn
  • 10. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 1010 SoluciSolucióón Numn Numéérica de Ecuaciones No Linealesrica de Ecuaciones No Lineales Ejemplos y Archivos .mEjemplos y Archivos .m  Ejemplo_01.m:Ejemplo_01.m: Calcula el factor de fricciCalcula el factor de friccióón a partir de lan a partir de la EcuaciEcuacióón den de ColebrookColebrook mediantemediante  Aproximaciones Sucesivas (Aproximaciones Sucesivas (XGX.mXGX.m).).  InterpolaciInterpolacióón Lineal (n Lineal (LI.mLI.m).).  NewtonNewton--RaphsonRaphson ((NR.mNR.m).).  Ejemplo_02.m:Ejemplo_02.m: Resuelve la ecuaciResuelve la ecuacióón de estadon de estado SoaveSoave--RedlichRedlich-- KwongKwong mediante el mmediante el méétodo de Newtontodo de Newton--RaphsonRaphson para polinomiospara polinomios ((NRpoly.mNRpoly.m).).  Ejemplo_03.m:Ejemplo_03.m: Resuelve polinomios de grado n y funciones deResuelve polinomios de grado n y funciones de transferencia utilizando el mtransferencia utilizando el méétodo de Newtontodo de Newton--RaphsonRaphson concon divisidivisióón sintn sintéética (tica (NRsdivision.mNRsdivision.m).).
  • 11. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 1111 SoluciSolucióón Numn Numéérica de Ecuaciones No Linealesrica de Ecuaciones No Lineales Ejemplos y Archivos .mEjemplos y Archivos .m MMéétodostodos  XGX.mXGX.m:: MMéétodo de Aproximaciones Sucesivas paratodo de Aproximaciones Sucesivas para determinar una radeterminar una raííz de una ecuaciz de una ecuacióón no lineal.n no lineal.  LI.mLI.m:: MMéétodo de Interpolacitodo de Interpolacióón Lineal para determinarn Lineal para determinar unauna raraóózz de una ecuacide una ecuacióón no lineal.n no lineal.  NR.mNR.m:: MMéétodo Newtontodo Newton--RaphsonRaphson para determinar unapara determinar una raraííz de una ecuaciz de una ecuacióón no lineal.n no lineal.  NRpoly.mNRpoly.m:: MMéétodo Newtontodo Newton--RaphsonRaphson para determinarpara determinar una rauna raííz de una ecuaciz de una ecuacióón polinomial.n polinomial.  NRsdivision.mNRsdivision.m:: MMéétodo Newtontodo Newton--RaphsonRaphson con divisicon divisióónn sintsintéética para determinar todas las ratica para determinar todas las raííces de unaces de una ecuaciecuacióón polinomial.n polinomial.
  • 12. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 1212 SoluciSolucióón Numn Numéérica de Ecuaciones No Linealesrica de Ecuaciones No Lineales Ejemplos y Archivos .mEjemplos y Archivos .m FuncionesFunciones  Colebrookg.mColebrookg.m:: Contiene la EcuaciContiene la Ecuacióón den de ColebrookColebrook expresada en forma que pueda resolverse medianteexpresada en forma que pueda resolverse mediante Aproximaciones Sucesivas (utilizada en elAproximaciones Sucesivas (utilizada en el Ejemplo_01.m).Ejemplo_01.m).  Colebrook.mColebrook.m:: Contiene la EcuaciContiene la Ecuacióón den de ColebrookColebrook expresada en forma que pueda resolverse medianteexpresada en forma que pueda resolverse mediante InterpolaciInterpolacióón Lineal o Newtonn Lineal o Newton--RaphsonRaphson (utilizada en el(utilizada en el Ejemplo_01.m).Ejemplo_01.m).
  • 13. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 1313 Ejemplo 1: SoluciEjemplo 1: Solucióón de la Ecuacin de la Ecuacióón den de ColebrookeColebrooke  Determinar la SoluciDeterminar la Solucióón de la Ecuacin de la Ecuacióón den de ColebrookColebrook Mediante losMediante los mméétodos de:todos de:  SustituciSustitucióón Directa o Aproximaciones Sucesivasn Directa o Aproximaciones Sucesivas  InterpolaciInterpolacióón Linealn Lineal  NewtonNewton--RaphsonRaphson  Desarrollar una funciDesarrollar una funcióón de MATLAB para resolver ecuacionesn de MATLAB para resolver ecuaciones no lineales mediante los mno lineales mediante los méétodos de sustitucitodos de sustitucióón directa,n directa, interpolaciinterpolacióón lineal y Newtonn lineal y Newton--RaphsonRaphson..  Utilice estas funciones para calcular el factor de fricciUtilice estas funciones para calcular el factor de friccióón de lan de la EcuaciEcuacióón den de ColebrookColebrook para el flujo a travpara el flujo a travéés de una tubers de una tuberíía cona con /D = 10/D = 10−−44 y Re = 10y Re = 1055. Compare estos m. Compare estos méétodos.todos.
  • 14. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 1414 Ejemplo 1Ejemplo 1 Calculating the friction factor from the Colebrook equationCalculating the friction factor from the Colebrook equation Reynolds No. = 1e5Reynolds No. = 1e5 Relative roughness = 1eRelative roughness = 1e--44 1 ) Successive substitution1 ) Successive substitution 2 ) Linear Interpolation2 ) Linear Interpolation 3 ) Newton3 ) Newton RaphsonRaphson 0 ) Exit0 ) Exit Choose the method of solution : 1Choose the method of solution : 1 Function containing the Colebrook equation : 'Function containing the Colebrook equation : 'ColebrookgColebrookg'' Starting value = 0.01Starting value = 0.01
  • 15. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 1515 Iteration xIteration x g(xg(x)) 1 0.01 0.02016831 0.01 0.0201683 2 0.0201683 0.01872042 0.0201683 0.0187204 3 0.0187204 0.01886393 0.0187204 0.0188639 4 0.0188639 0.01884914 0.0188639 0.0188491 5 0.0188491 0.01885065 0.0188491 0.0188506 6 0.0188506 0.01885056 0.0188506 0.0188505 f = 0.0189f = 0.0189 Ejemplo 1Ejemplo 1
  • 16. 03/12/2009 16 0.01 0.012 0.014 0.016 0.018 0.02 0.0188 0.019 0.0192 0.0194 0.0196 0.0198 0.02 0.0202 0.0204 x g(x)[--:y=x] x=g(x): fcn and path to root, (*: initial; o: root)
  • 17. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 1717 1 ) Successive substitution1 ) Successive substitution 2 ) Linear Interpolation2 ) Linear Interpolation 3 ) Newton3 ) Newton RaphsonRaphson 0 ) Exit0 ) Exit Choose the method of solution : 2Choose the method of solution : 2 Function containing the Colebrook equation : 'Colebrook'Function containing the Colebrook equation : 'Colebrook' First starting value = 0.01First starting value = 0.01 Second starting value = 0.03Second starting value = 0.03 Ejemplo 1Ejemplo 1
  • 18. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 1818 Iteration xIteration x f(xf(x)) 0 0.01 2.95850 0.01 2.9585 0 0.030 0.03 --1.681281.68128 1 0.02275281 0.0227528 --0.7239850.723985 2 0.0202455 0.2820982 0.0202455 0.282098 3 0.01935363 0.0193536 --0.1051580.105158 4 0.01903264 0.0190326 --0.03852420.0385242 5 0.01891655 0.0189165 --0.01402170.0140217 6 0.01887446 0.0188744 --0.005091330.00509133 7 0.01885927 0.0188592 --0.001847080.00184708 8 0.01885368 0.0188536 --0.0006698880.000669888 9 0.01885169 0.0188516 --0.0002429240.000242924 10 0.018850910 0.0188509 --8.80885e8.80885e--005005 f = 0.0189f = 0.0189 Ejemplo 1Ejemplo 1
  • 19. 03/12/2009 19 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 -1 0 1 2 3 4 x f(x) Linear Interpolation: fcn and path to root (*: initial;o: root)
  • 20. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 2020 1 ) Successive substitution1 ) Successive substitution 2 ) Linear Interpolation2 ) Linear Interpolation 3 ) Newton3 ) Newton RaphsonRaphson 0 ) Exit0 ) Exit Choose the method of solution : 3Choose the method of solution : 3 Function containing the Colebrook equation : 'Colebrook'Function containing the Colebrook equation : 'Colebrook' Starting value = 0.01Starting value = 0.01 Ejemplo 1Ejemplo 1
  • 21. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 2121 Ejemplo 1Ejemplo 1 Starting value = 0.01Starting value = 0.01 Iteration xIteration x f(xf(x)) 0.01 2.95850.01 2.9585 1 0.0154904 0.8252161 0.0154904 0.825216 2 0.0183977 0.09820292 0.0183977 0.0982029 3 0.0188425 0.001704923 0.0188425 0.00170492 4 0.0188505 6.30113e4 0.0188505 6.30113e--007007 5 0.0188505 3.79039e5 0.0188505 3.79039e--011011 f = 0.0189f = 0.0189
  • 22. 03/12/2009 22 0.01 0.011 0.012 0.013 0.014 0.015 0.016 0.017 0.018 0.019 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 x f(x) Newton-Raphson: fcn and path to root (*: initial; o: root)
  • 23. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 2323 Ejemplo 2: DeterminaciEjemplo 2: Determinacióón den de una rauna raííz de unz de un polinomio de grado n mediante el mpolinomio de grado n mediante el méétodo detodo de NewtonNewton RaphsonRaphson aplicado a la Ecuaciaplicado a la Ecuacióón de Estadon de Estado SoaveSoave--RedlichRedlich--KwongKwong..  Desarrollar una funciDesarrollar una funcióón de MATLAB para calcular unan de MATLAB para calcular una raraííz de una ecuaciz de una ecuacióón polinomial mediante el mn polinomial mediante el méétodo detodo de NewtonNewton--RaphsonRaphson..  Calcular el volumen especCalcular el volumen especíífico de un gas puro a unafico de un gas puro a una dada presidada presióón y temperatura utilizando la Ecuacin y temperatura utilizando la Ecuacióón den de EstadoEstado SoaveSoave--RedlichRedlich--KwongKwong::
  • 24. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 2424 Las constantes a y b de la EcuaciLas constantes a y b de la Ecuacióón se obtienen de la siguiente maneran se obtienen de la siguiente manera donde Tc ydonde Tc y PcPc representan la temperatura crrepresentan la temperatura críítica y la presitica y la presióón crn crííticatica respectivamente. La variablerespectivamente. La variable  es una funcies una funcióón empn empíírica de larica de la temperatura:temperatura: El valor de S es funciEl valor de S es funcióón del factorn del factor acacééntricontrico,, , del gas:, del gas:
  • 25. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 2525 Las propiedades fLas propiedades fíísicas del nsicas del n--butano son:butano son: La constante general de los gases es:La constante general de los gases es:  Calcular el volumen especCalcular el volumen especíífico del vapor de nfico del vapor de n--butanebutane a 500K y aa 500K y a presiones de 1 a 40presiones de 1 a 40 atmatm..  Comparar los resultados grComparar los resultados grááficamente con aquellos obtenidosficamente con aquellos obtenidos utilizando la Ley de los Gases Ideales.utilizando la Ley de los Gases Ideales.  ¿¿QuQuéé conclusiconclusióón saca de esta comparacin saca de esta comparacióón?n?
  • 26. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 2626 Input the vector of pressure range (Pa) = [1:40]*101325Input the vector of pressure range (Pa) = [1:40]*101325 Input temperature (K) = 500Input temperature (K) = 500 Critical temperature (K) = 425.2Critical temperature (K) = 425.2 Critical pressure (Pa) = 3797e3Critical pressure (Pa) = 3797e3 AcentricAcentric factor = 0.1931factor = 0.1931 RESULTS:RESULTS: Pres. = 101325.00 Ideal gas vol. =41.0264 Real gas vol. =40.8111Pres. = 101325.00 Ideal gas vol. =41.0264 Real gas vol. =40.8111 Pres. = 1013250.00 Ideal gas vol. = 4.1026 Real gas vol. = 3.883Pres. = 1013250.00 Ideal gas vol. = 4.1026 Real gas vol. = 3.88388 Pres. = 2026500.00 Ideal gas vol. = 2.0513 Real gas vol. = 1.828Pres. = 2026500.00 Ideal gas vol. = 2.0513 Real gas vol. = 1.82844 Pres. = 3039750.00 Ideal gas vol. = 1.3675 Real gas vol. = 1.140Pres. = 3039750.00 Ideal gas vol. = 1.3675 Real gas vol. = 1.14077 Pres. = 4053000.00 Ideal gas vol. = 1.0257 Real gas vol. = 0.795Pres. = 4053000.00 Ideal gas vol. = 1.0257 Real gas vol. = 0.79544 Ejemplo 2Ejemplo 2
  • 28. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 2828 Ejemplo 3: SoluciEjemplo 3: Solucióón de un Polinomio de Grado n yn de un Polinomio de Grado n y FunciFuncióón de Transferencia Utilizando el Mn de Transferencia Utilizando el Méétodotodo NewtonNewton--RaphsonRaphson con Divisicon Divisióón Sintn Sintéética y Mtica y Méétodotodo de Autovalores.de Autovalores. Consideremos el reactor isotConsideremos el reactor isotéérmico continuo tanquermico continuo tanque agitado (CSTR) como el que se muestra en la siguienteagitado (CSTR) como el que se muestra en la siguiente Figura:Figura:
  • 29. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 2929 Las componentes A y R alimentan al reactor aLas componentes A y R alimentan al reactor a tasas Q y (qtasas Q y (q −− Q), respectivamente. En el reactor seQ), respectivamente. En el reactor se desarrolla el siguiente esquema de reaccidesarrolla el siguiente esquema de reaccióón:n:
  • 30. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 3030 Este problema fue analizado por Douglas paraEste problema fue analizado por Douglas para ilustrar las diversas tilustrar las diversas téécnicas de disecnicas de diseñño de sistemaso de sistemas de control simple con retroalimentacide control simple con retroalimentacióón En sun En su ananáálisis Douglas hizo las siguientes hiplisis Douglas hizo las siguientes hipóótesis:tesis: 1)1) La componente R estLa componente R estáá presente en el reactor en exceso depresente en el reactor en exceso de manera que las velocidades de reaccimanera que las velocidades de reaccióón puedan aproximarsen puedan aproximarse por expresiones de primer orden.por expresiones de primer orden. 2)2) Las componentes B, C, D y E de la alimentaciLas componentes B, C, D y E de la alimentacióón son cero.n son cero. 3)3) Se elige un conjunto particular de valores de velocidades y deSe elige un conjunto particular de valores de velocidades y de concentraciones de la alimentaciconcentraciones de la alimentacióón, constantes cinn, constantes cinééticas yticas y volumen del reactor.volumen del reactor. 4)4) Las perturbaciones se deben a cambios en la composiciLas perturbaciones se deben a cambios en la composicióón den de la componente R en el recipiente.la componente R en el recipiente.
  • 31. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 3131  El objetivo del control es mantener la composiciEl objetivo del control es mantener la composicióón de lan de la componente C tan prcomponente C tan próóxima como sea posible al valor dexima como sea posible al valor de disediseñño en estado estacionario, a pesar del hecho queo en estado estacionario, a pesar del hecho que ingresen perturbaciones al sistema.ingresen perturbaciones al sistema.  Este objetivo se alcanza mediante la mediciEste objetivo se alcanza mediante la medicióón de lan de la composicicomposicióón real de C utilizando la diferencia entre eln real de C utilizando la diferencia entre el valor deseado y el valor medido para manipular elvalor deseado y el valor medido para manipular el caudal de entrada Q de la componente A.caudal de entrada Q de la componente A.  Douglas desarrollDouglas desarrollóó la siguiente funcila siguiente funcióón de transferencian de transferencia para el reactor con un sistema de control proporcional:para el reactor con un sistema de control proporcional:
  • 32. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 3232  KcKc es la ganancia del controlador proporcional.es la ganancia del controlador proporcional.  Este sistema de control es estable para valores deEste sistema de control es estable para valores de KcKc que suministran raque suministran raííces de la funcices de la funcióón de transferencian de transferencia con parte real negativa.con parte real negativa.  Utilizando el mUtilizando el méétodo de Newtontodo de Newton--RaphsonRaphson con divisicon divisióónn sintsintéética o el mtica o el méétodo de los autovalores, determine lastodo de los autovalores, determine las raraííces de la funcices de la funcióón de transferencia para un rango den de transferencia para un rango de valores devalores de KcKc y calcule el valor cry calcule el valor críítico detico de KcKc por encimapor encima del cual el sistema se vuelve inestable.del cual el sistema se vuelve inestable.  Escribir el programa de manera que pueda utilizarseEscribir el programa de manera que pueda utilizarse para resolver polinomios de grado n o funciones depara resolver polinomios de grado n o funciones de transferencia del tipo mostrado en la Ecuacitransferencia del tipo mostrado en la Ecuacióón anterior.n anterior.
  • 33. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 3333 ObsObséérvese lo siguiente:rvese lo siguiente:
  • 34. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 3434 Algoritmo de la DivisiAlgoritmo de la Divisióón Sintn Sintééticatica
  • 35. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 3535 MMéétodo de los Autovalorestodo de los Autovalores
  • 36. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 3636 Vector of coefficients of the numerator polynomial = [2.98, 6.70Vector of coefficients of the numerator polynomial = [2.98, 6.705]5] Vector of coefficients of the denominator polynomial =Vector of coefficients of the denominator polynomial = [1, 11.5, 47.49, 83.0632, 51.2327][1, 11.5, 47.49, 83.0632, 51.2327] Lower limit of the range of search = 0Lower limit of the range of search = 0 Upper limit of the range of search = 100Upper limit of the range of search = 100 1 ) Newton1 ) Newton--RaphsonRaphson with synthetic divisionwith synthetic division 2 )2 ) EigenvalueEigenvalue methodmethod Method of root finding = 1Method of root finding = 1
  • 37. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 3737 KcKc = 0.0000= 0.0000 RootsRoots == --4.354.35 --2.85912.8591 --2.84092.8409 --1.451.45 KcKc = 100.0000= 100.0000 RootsRoots == --9.8519.851 --2.248 0.2995+5.701i 0.29952.248 0.2995+5.701i 0.2995--5.701i5.701i KcKc = 50.0000= 50.0000 RootsRoots == --8.49498.4949 --2.24592.2459 --0.3796+4.485i0.3796+4.485i --0.37960.3796--4.485i4.485i KcKc = 75.0000= 75.0000 RootsRoots == --9.24879.2487 --2.24732.2473 --0.001993+5.163i0.001993+5.163i --0.0019930.001993--5.163i5.163i KcKc = 87.5000= 87.5000 RootsRoots == --9.56419.5641 --2.2477 0.1559+5.445i 0.15592.2477 0.1559+5.445i 0.1559--5.445i5.445i
  • 38. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 3838 Kc = 81.2500Kc = 81.2500 Roots =Roots = --9.41049.4104 --2.2475 0.07893+5.308i 0.078932.2475 0.07893+5.308i 0.07893--5.308i5.308i Kc = 78.1250Kc = 78.1250 Roots =Roots = --9.33069.3306 --2.2474 0.039+5.237i 0.0392.2474 0.039+5.237i 0.039--5.237i5.237i Kc = 76.5625Kc = 76.5625 Roots =Roots = --9.299.29 --2.2473 0.01864+ 5.2i 0.018642.2473 0.01864+ 5.2i 0.01864-- 5.2i5.2i Kc = 75.7813Kc = 75.7813 Roots =Roots = --9.26949.2694 --2.2473 0.00836+5.182i 0.008362.2473 0.00836+5.182i 0.00836--5.182i5.182i Kc = 75.3906Kc = 75.3906 Roots =Roots = --9.25919.2591 --2.2473 0.003192+5.173i 0.0031922.2473 0.003192+5.173i 0.003192--5.173i5.173i
  • 39. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 3939 KcKc = 75.1953= 75.1953 RootsRoots == --9.25399.2539 --2.2473 0.0006016+5.168i 0.00060162.2473 0.0006016+5.168i 0.0006016--5.168i5.168i KcKc = 75.0977= 75.0977 RootsRoots == --9.25139.2513 --2.24732.2473 --0.0006953+5.166i0.0006953+5.166i --0.00069530.0006953--5.166i5.166i KcKc = 75.1465= 75.1465 RootsRoots == --9.25269.2526 --2.24732.2473 --4.667e4.667e--005+5.167i005+5.167i --4.667e4.667e--005005--5.167i5.167i KcKc = 75.1709= 75.1709 RootsRoots == --9.25339.2533 --2.2473 0.0002775+5.167i 0.00027752.2473 0.0002775+5.167i 0.0002775--5.167i5.167i KcKc = 75.1587= 75.1587 RootsRoots == --9.25299.2529 --2.2473 0.0001154+5.167i 0.00011542.2473 0.0001154+5.167i 0.0001154--5.167i5.167i
  • 40. 03/12/200903/12/2009 MatemMatemáática Superior Aplicadatica Superior Aplicada Dr. Alejandro S. M. Santa CruzDr. Alejandro S. M. Santa Cruz UTNUTN -- FRRoFRRo 4040 KcKc = 75.1526= 75.1526 RootsRoots == --9.25289.2528 --2.2473 3.438e2.2473 3.438e--005+5.167i 3.438e005+5.167i 3.438e--005005--5.167i5.167i KcKc = 75.1495= 75.1495 RootsRoots == --9.25279.2527 --2.24732.2473 --6.147e6.147e--006+5.167i006+5.167i --6.147e6.147e--006006--5.167i5.167i KcKc = 75.1511= 75.1511 RootsRoots == --9.25279.2527 --2.2473 1.412e2.2473 1.412e--005+5.167i 1.412e005+5.167i 1.412e--005005--5.167i5.167i KcKc = 75.1503= 75.1503 RootsRoots == --9.25279.2527 --2.2473 3.985e2.2473 3.985e--006+5.167i 3.985e006+5.167i 3.985e--006006--5.167i5.167i