Este documento presenta una introducción al método de elementos finitos. Explica que el método divide un dominio continuo en elementos finitos y expresa las ecuaciones que gobiernan el problema en términos de los nodos de cada elemento. También describe los pasos típicos para resolver un problema usando el método, incluyendo la especificación de la geometría, el enmallado, la aplicación de condiciones de frontera y cargas, y el postprocesamiento de los resultados. Finalmente, discute las ventajas y desventajas del método de elementos
Optimización con redes neuronales, lógica difusa y algoritmos genéticos juancevallos791
Este documento describe un enfoque para optimizar procesos con múltiples respuestas utilizando algoritmos genéticos, redes neuronales y lógica difusa. Propone usar redes neuronales para estimar las funciones de respuesta cuantitativas y cualitativas, y lógica difusa para procesar valores cualitativos. Luego, algoritmos genéticos se aplican a una función de deseabilidad para determinar los valores óptimos de los factores controlables.
Los modelos son constructos diseñados por un observador para identificar y medir relaciones sistémicas complejas. La esencia de la modelística sistémica es la simplificación. El metamodelo sistémico más conocido es el esquema input-output.
La simulación es la experimentación con un modelo de una hipótesis o conjunto de hipótesis mediante el uso de computadoras. Existen varias etapas clave en un estudio de simulación: definir el sistema, formular un modelo matemático, implementar el modelo en una computadora, verificar y validar el modelo, experimentar con el modelo, interpretar los resultados e implementar documentación. La simulación permite estudiar sistemas complejos y evaluar nuevas estrategias de manera más barata y segura que experimentos en el mundo real.
Este documento describe el análisis mediante el método de elementos finitos de una barra sometida a una fuerza y un torque utilizando el programa ANSYS. Se define el elemento barra, se describe el problema, y se explican los pasos de preprocesamiento, mallado, discretización, aplicación de restricciones y obtención de resultados como desplazamientos, esfuerzos y deformaciones.
El documento describe una simulación del departamento de soporte técnico de la UTPL. Se recolectaron datos sobre problemas comunes como impresoras, internet, software y hardware, aplicaciones y antivirus durante 20 días. La simulación determinó que el personal no puede satisfacer la demanda debido a que los problemas de software y hardware, más frecuentes, toman mucho tiempo para resolverse. También encontró que este tipo de problema es el que queda más pendiente.
El documento describe las principales etapas de una simulación: 1) definir el sistema, 2) formular el modelo, 3) recopilar datos, 4) validar el modelo experimentalmente, 5) interpretar los resultados. El objetivo es simular un sistema y obtener resultados que ayuden a tomar decisiones sobre su operación real.
Este documento describe las principales etapas para llevar a cabo un experimento de simulación: 1) definición del problema, 2) recolección de datos, 3) construcción del modelo, 4) verificación del modelo, 5) validación del modelo, 6) experimentación, 7) interpretación y análisis de resultados, y 8) reportes y documentación. El documento también presenta un ejemplo práctico de simulación de una cola en un banco.
Este documento describe cómo resolver problemas mediante algoritmos. Explica que resolver problemas implica comprender, planificar y ejecutar una serie de operaciones. Luego define un algoritmo como un conjunto de pasos sucesivos y organizados para resolver un problema de manera precisa, comprensible y terminable. Finalmente, indica que los algoritmos se pueden presentar como pseudocódigo o mediante diagramas de flujo.
Optimización con redes neuronales, lógica difusa y algoritmos genéticos juancevallos791
Este documento describe un enfoque para optimizar procesos con múltiples respuestas utilizando algoritmos genéticos, redes neuronales y lógica difusa. Propone usar redes neuronales para estimar las funciones de respuesta cuantitativas y cualitativas, y lógica difusa para procesar valores cualitativos. Luego, algoritmos genéticos se aplican a una función de deseabilidad para determinar los valores óptimos de los factores controlables.
Los modelos son constructos diseñados por un observador para identificar y medir relaciones sistémicas complejas. La esencia de la modelística sistémica es la simplificación. El metamodelo sistémico más conocido es el esquema input-output.
La simulación es la experimentación con un modelo de una hipótesis o conjunto de hipótesis mediante el uso de computadoras. Existen varias etapas clave en un estudio de simulación: definir el sistema, formular un modelo matemático, implementar el modelo en una computadora, verificar y validar el modelo, experimentar con el modelo, interpretar los resultados e implementar documentación. La simulación permite estudiar sistemas complejos y evaluar nuevas estrategias de manera más barata y segura que experimentos en el mundo real.
Este documento describe el análisis mediante el método de elementos finitos de una barra sometida a una fuerza y un torque utilizando el programa ANSYS. Se define el elemento barra, se describe el problema, y se explican los pasos de preprocesamiento, mallado, discretización, aplicación de restricciones y obtención de resultados como desplazamientos, esfuerzos y deformaciones.
El documento describe una simulación del departamento de soporte técnico de la UTPL. Se recolectaron datos sobre problemas comunes como impresoras, internet, software y hardware, aplicaciones y antivirus durante 20 días. La simulación determinó que el personal no puede satisfacer la demanda debido a que los problemas de software y hardware, más frecuentes, toman mucho tiempo para resolverse. También encontró que este tipo de problema es el que queda más pendiente.
El documento describe las principales etapas de una simulación: 1) definir el sistema, 2) formular el modelo, 3) recopilar datos, 4) validar el modelo experimentalmente, 5) interpretar los resultados. El objetivo es simular un sistema y obtener resultados que ayuden a tomar decisiones sobre su operación real.
Este documento describe las principales etapas para llevar a cabo un experimento de simulación: 1) definición del problema, 2) recolección de datos, 3) construcción del modelo, 4) verificación del modelo, 5) validación del modelo, 6) experimentación, 7) interpretación y análisis de resultados, y 8) reportes y documentación. El documento también presenta un ejemplo práctico de simulación de una cola en un banco.
Este documento describe cómo resolver problemas mediante algoritmos. Explica que resolver problemas implica comprender, planificar y ejecutar una serie de operaciones. Luego define un algoritmo como un conjunto de pasos sucesivos y organizados para resolver un problema de manera precisa, comprensible y terminable. Finalmente, indica que los algoritmos se pueden presentar como pseudocódigo o mediante diagramas de flujo.
Este documento describe el diseño factorial, un tipo de diseño de investigación que involucra la manipulación simultánea de dos o más variables independientes. Explica que un diseño factorial produce efectos simples, principales y de interacción. Con menos sujetos requeridos que diseños unifactoriales, los diseños factoriales permiten estudiar múltiples variables y sus efectos combinados.
El documento describe las 11 fases del diseño de un modelo de simulación: 1) definición del sistema, 2) formulación del modelo, 3) preparación de los datos, 4) traslación del modelo, 5) validación, 6) planeación estratégica, 7) planeación táctica, 8) experimentación, 9) interpretación, 10) documentación técnica, y 11) manual de usuario.
Este documento presenta conceptos básicos sobre diseños factoriales, los cuales permiten estudiar el efecto de múltiples factores sobre una variable de respuesta. Explica que un diseño factorial considera todas las posibles combinaciones de niveles de los factores, y que sus objetivos incluyen determinar nuevas condiciones que mejoren el desempeño de un proceso. También define conceptos clave como factores, niveles, tratamientos, unidad experimental, variable de respuesta, efectos principales e interacción, y resalta la importancia de controlar factores
Este documento describe los pasos para determinar costos mediante simulación. Explica que la simulación permite experimentar con un modelo antes de implementar el sistema real. Luego detalla las etapas como definir el problema, construir un modelo, especificar variables y parámetros, ejecutar la simulación, evaluar resultados y proponer nuevos experimentos. El objetivo es obtener resultados que se aproximen lo más posible a la realidad esperada.
Este documento describe los conceptos de modelado y simulación de sistemas. Explica que un modelo es una abstracción de la realidad que ayuda a entender cómo funciona un sistema, mientras que la simulación construye modelos informáticos para analizar sistemas complejos y experimentar con sistemas reales o propuestos. También diferencia entre modelos mentales y formales, y entre simulaciones estocásticas, determinísticas, estadísticas y dinámicas. Finalmente, explica cuándo es apropiado o no simular un sistema, y
Este documento describe los pasos para construir un modelo de simulación discreta. Explica que la construcción de un modelo implica identificar las entidades y reglas del sistema, modelar sus interacciones y comportamiento aleatorio, y verificar que el modelo representa válidamente al sistema real. También describe las etapas de formulación del problema, recolección de datos, desarrollo del modelo, verificación, validación, experimentación y análisis de resultados e implantación de los hallazgos.
DIFERENCIAS ENTRE MODELAR-SIMULAR & QUE ES SIMULACIÓNChristian Rs
Este documento discute la diferencia entre modelar y simular sistemas. Modelar implica crear una representación abstracta de un sistema para analizarlo, mientras que simular significa ejecutar un modelo de un sistema complejo a lo largo del tiempo para predecir su comportamiento. También describe los tipos de simulación, como simulaciones estocásticas versus deterministas, continuas versus discretas, estáticas versus dinámicas. El objetivo final de la simulación es descubrir el comportamiento de un sistema real mediante la ejecución de un modelo y la predicción de resultados
Factores a considerar en el desarrollo de modelo de simulaciónFfresita Hz
Este documento discute factores a considerar en el desarrollo de un modelo de simulación, incluyendo la generación de variables aleatorias, especificación de restricciones, desarrollo de una estructura preliminar del modelo, y elección de un lenguaje de programación. Se identifican variables exógenas e internas, y se explican conceptos como variables controlables e incontrolables. También se mencionan lenguajes como GPSS y SLAM para la programación del modelo.
Este documento presenta un informe de prácticas de laboratorio sobre modelamiento ambiental utilizando MATLAB. El objetivo era modelar el comportamiento de fenómenos ambientales usando funciones en MATLAB y Simulink para simular un sistema de control automático, como un sistema de dos reactores en serie. El procedimiento incluyó crear el modelo en Simulink usando bloques como paso, suma, visualizador y control PID, y ajustar los parámetros para lograr la estabilización del sistema en menos de 100 segundos.
La minería de oro ha progresado en sus técnicas de extracción y químicos utilizados, lo que ha beneficiado económicamente a las industrias pero ha sido perjudicial para el medio ambiente. El cianuro, sustancia empleada para separar el oro de otros metales en el agua, es la principal causa de contaminación de las minas, ya que Argentina exporta la mayor parte del oro que produce a empresas mineras ubicadas principalmente en Inglaterra, Sudáfrica, Canadá y Australia.
Este documento presenta una introducción al modelado ambiental utilizando Matlab. Explica que Matlab es una herramienta útil para la modelización de sistemas ambientales debido a la complejidad de realizar experimentos en este campo. Incluye contenidos sobre sistemas ambientales, modelización, tipos de modelos, y mecanismos de destino de contaminantes. También proporciona instrucciones básicas sobre el uso de Matlab y Simulink para la modelización ambiental.
Este documento presenta ejercicios de modelación ambiental. Primero, pide identificar variables como niveles o flujos y diagramas correspondientes. Luego, pide identificar la polaridad de enlaces causales en diagramas dados y dibujar tres sistemas como diagramas de flujo y nivel, mostrando polaridad de enlaces e información de realimentación. Finalmente, provee instrucciones para completar los ejercicios de modelación y simulación.
BLOQUE: MEDIO AMBIENTE, AGUA Y RESPONSABILIDAD SOCIAL
Conferencia técnica
Dave Gilbert
Superintendente de Agua y Relaves
Compañía Minera Antamina
Jueves 19 de setiembre, 2013
El documento describe los conceptos clave de la gestión de procesos, incluyendo la cadena de valor, las actividades primarias y secundarias, y las dimensiones de valor como la calidad, el servicio y el costo. También explica los pasos para definir, diseñar, implementar, evaluar y mejorar los procesos de una organización de manera estratégica y orientada al cliente.
Este documento presenta una introducción al análisis y modelamiento de sistemas ambientales. Explica que el modelamiento es el proceso de aplicar conocimiento para describir el comportamiento de un sistema real y alcanzar ciertas metas. Luego clasifica los diferentes tipos de modelamiento, incluyendo modelamiento físico, empírico y matemático. Finalmente, describe los pasos generales para construir un modelo matemático ambiental, incluyendo identificar variables y relaciones, desarrollar ecuaciones, y verificar y refinar el modelo.
El documento explica los conceptos de cadena de valor, mapeo de procesos y metodología para determinar y diseñar procesos. La cadena de valor describe las actividades primarias y de apoyo de una organización para crear valor. El mapeo de procesos crea un diagrama de los procesos clave de una organización. La metodología incluye pasos como identificar procesos, establecer indicadores, documentarlos y evaluarlos.
El documento describe los sistemas de drenaje subterráneo para carreteras. Explica que el drenaje subterráneo controla la humedad debajo de la carretera mediante la intercepción de corrientes de agua y el mantenimiento del nivel freático lejos del firme. Detalla elementos comunes como zanjas drenantes rellenas de material permeable y tuberías, y los criterios de diseño como factores topográficos, hidrológicos y geotécnicos.
Este documento trata sobre la contaminación por relaves mineros. Define los relaves mineros como desechos tóxicos que contienen altas concentraciones de químicos como arsénico, cadmio, cianuro, mercurio y selenio. Explica que los relaves se almacenan en tanques o pozas y pueden causar desertización, peligros geotérmicos, y alteraciones en la dinámica fluvial. También discute métodos actuales y futuros para el manejo de relaves en el Perú, incluyendo depósit
Gidahatari curso he_m_4x-estimacion-de-recarga-en-acuiferos_v2Gidahatari Agua
El documento presenta diferentes métodos para estimar las tasas de recarga de acuíferos, incluyendo métodos de balance hídrico, modelamiento numérico, trazadores y métodos físicos. Discute las ventajas y limitaciones de cada enfoque, así como ejemplos de su aplicación. El objetivo es proveer el contexto teórico y requerimientos de los métodos para que puedan ser seleccionados de acuerdo al caso de estudio.
MODELAMIENTO DEL REGIMEN DE AGUAS SUBTERRANEA EN LA CUENCA DEL OASIS AL-HAZA ...Gidahatari Agua
Esta investigacion trata acerca de la modelacion numerica del regimen de aguas subterraneas en la Cuenca del Oasis Al-Haza que esta localizado en la Provincia Oriental de Arabia Saudita.
Este documento describe el diseño factorial, un tipo de diseño de investigación que involucra la manipulación simultánea de dos o más variables independientes. Explica que un diseño factorial produce efectos simples, principales y de interacción. Con menos sujetos requeridos que diseños unifactoriales, los diseños factoriales permiten estudiar múltiples variables y sus efectos combinados.
El documento describe las 11 fases del diseño de un modelo de simulación: 1) definición del sistema, 2) formulación del modelo, 3) preparación de los datos, 4) traslación del modelo, 5) validación, 6) planeación estratégica, 7) planeación táctica, 8) experimentación, 9) interpretación, 10) documentación técnica, y 11) manual de usuario.
Este documento presenta conceptos básicos sobre diseños factoriales, los cuales permiten estudiar el efecto de múltiples factores sobre una variable de respuesta. Explica que un diseño factorial considera todas las posibles combinaciones de niveles de los factores, y que sus objetivos incluyen determinar nuevas condiciones que mejoren el desempeño de un proceso. También define conceptos clave como factores, niveles, tratamientos, unidad experimental, variable de respuesta, efectos principales e interacción, y resalta la importancia de controlar factores
Este documento describe los pasos para determinar costos mediante simulación. Explica que la simulación permite experimentar con un modelo antes de implementar el sistema real. Luego detalla las etapas como definir el problema, construir un modelo, especificar variables y parámetros, ejecutar la simulación, evaluar resultados y proponer nuevos experimentos. El objetivo es obtener resultados que se aproximen lo más posible a la realidad esperada.
Este documento describe los conceptos de modelado y simulación de sistemas. Explica que un modelo es una abstracción de la realidad que ayuda a entender cómo funciona un sistema, mientras que la simulación construye modelos informáticos para analizar sistemas complejos y experimentar con sistemas reales o propuestos. También diferencia entre modelos mentales y formales, y entre simulaciones estocásticas, determinísticas, estadísticas y dinámicas. Finalmente, explica cuándo es apropiado o no simular un sistema, y
Este documento describe los pasos para construir un modelo de simulación discreta. Explica que la construcción de un modelo implica identificar las entidades y reglas del sistema, modelar sus interacciones y comportamiento aleatorio, y verificar que el modelo representa válidamente al sistema real. También describe las etapas de formulación del problema, recolección de datos, desarrollo del modelo, verificación, validación, experimentación y análisis de resultados e implantación de los hallazgos.
DIFERENCIAS ENTRE MODELAR-SIMULAR & QUE ES SIMULACIÓNChristian Rs
Este documento discute la diferencia entre modelar y simular sistemas. Modelar implica crear una representación abstracta de un sistema para analizarlo, mientras que simular significa ejecutar un modelo de un sistema complejo a lo largo del tiempo para predecir su comportamiento. También describe los tipos de simulación, como simulaciones estocásticas versus deterministas, continuas versus discretas, estáticas versus dinámicas. El objetivo final de la simulación es descubrir el comportamiento de un sistema real mediante la ejecución de un modelo y la predicción de resultados
Factores a considerar en el desarrollo de modelo de simulaciónFfresita Hz
Este documento discute factores a considerar en el desarrollo de un modelo de simulación, incluyendo la generación de variables aleatorias, especificación de restricciones, desarrollo de una estructura preliminar del modelo, y elección de un lenguaje de programación. Se identifican variables exógenas e internas, y se explican conceptos como variables controlables e incontrolables. También se mencionan lenguajes como GPSS y SLAM para la programación del modelo.
Este documento presenta un informe de prácticas de laboratorio sobre modelamiento ambiental utilizando MATLAB. El objetivo era modelar el comportamiento de fenómenos ambientales usando funciones en MATLAB y Simulink para simular un sistema de control automático, como un sistema de dos reactores en serie. El procedimiento incluyó crear el modelo en Simulink usando bloques como paso, suma, visualizador y control PID, y ajustar los parámetros para lograr la estabilización del sistema en menos de 100 segundos.
La minería de oro ha progresado en sus técnicas de extracción y químicos utilizados, lo que ha beneficiado económicamente a las industrias pero ha sido perjudicial para el medio ambiente. El cianuro, sustancia empleada para separar el oro de otros metales en el agua, es la principal causa de contaminación de las minas, ya que Argentina exporta la mayor parte del oro que produce a empresas mineras ubicadas principalmente en Inglaterra, Sudáfrica, Canadá y Australia.
Este documento presenta una introducción al modelado ambiental utilizando Matlab. Explica que Matlab es una herramienta útil para la modelización de sistemas ambientales debido a la complejidad de realizar experimentos en este campo. Incluye contenidos sobre sistemas ambientales, modelización, tipos de modelos, y mecanismos de destino de contaminantes. También proporciona instrucciones básicas sobre el uso de Matlab y Simulink para la modelización ambiental.
Este documento presenta ejercicios de modelación ambiental. Primero, pide identificar variables como niveles o flujos y diagramas correspondientes. Luego, pide identificar la polaridad de enlaces causales en diagramas dados y dibujar tres sistemas como diagramas de flujo y nivel, mostrando polaridad de enlaces e información de realimentación. Finalmente, provee instrucciones para completar los ejercicios de modelación y simulación.
BLOQUE: MEDIO AMBIENTE, AGUA Y RESPONSABILIDAD SOCIAL
Conferencia técnica
Dave Gilbert
Superintendente de Agua y Relaves
Compañía Minera Antamina
Jueves 19 de setiembre, 2013
El documento describe los conceptos clave de la gestión de procesos, incluyendo la cadena de valor, las actividades primarias y secundarias, y las dimensiones de valor como la calidad, el servicio y el costo. También explica los pasos para definir, diseñar, implementar, evaluar y mejorar los procesos de una organización de manera estratégica y orientada al cliente.
Este documento presenta una introducción al análisis y modelamiento de sistemas ambientales. Explica que el modelamiento es el proceso de aplicar conocimiento para describir el comportamiento de un sistema real y alcanzar ciertas metas. Luego clasifica los diferentes tipos de modelamiento, incluyendo modelamiento físico, empírico y matemático. Finalmente, describe los pasos generales para construir un modelo matemático ambiental, incluyendo identificar variables y relaciones, desarrollar ecuaciones, y verificar y refinar el modelo.
El documento explica los conceptos de cadena de valor, mapeo de procesos y metodología para determinar y diseñar procesos. La cadena de valor describe las actividades primarias y de apoyo de una organización para crear valor. El mapeo de procesos crea un diagrama de los procesos clave de una organización. La metodología incluye pasos como identificar procesos, establecer indicadores, documentarlos y evaluarlos.
El documento describe los sistemas de drenaje subterráneo para carreteras. Explica que el drenaje subterráneo controla la humedad debajo de la carretera mediante la intercepción de corrientes de agua y el mantenimiento del nivel freático lejos del firme. Detalla elementos comunes como zanjas drenantes rellenas de material permeable y tuberías, y los criterios de diseño como factores topográficos, hidrológicos y geotécnicos.
Este documento trata sobre la contaminación por relaves mineros. Define los relaves mineros como desechos tóxicos que contienen altas concentraciones de químicos como arsénico, cadmio, cianuro, mercurio y selenio. Explica que los relaves se almacenan en tanques o pozas y pueden causar desertización, peligros geotérmicos, y alteraciones en la dinámica fluvial. También discute métodos actuales y futuros para el manejo de relaves en el Perú, incluyendo depósit
Gidahatari curso he_m_4x-estimacion-de-recarga-en-acuiferos_v2Gidahatari Agua
El documento presenta diferentes métodos para estimar las tasas de recarga de acuíferos, incluyendo métodos de balance hídrico, modelamiento numérico, trazadores y métodos físicos. Discute las ventajas y limitaciones de cada enfoque, así como ejemplos de su aplicación. El objetivo es proveer el contexto teórico y requerimientos de los métodos para que puedan ser seleccionados de acuerdo al caso de estudio.
MODELAMIENTO DEL REGIMEN DE AGUAS SUBTERRANEA EN LA CUENCA DEL OASIS AL-HAZA ...Gidahatari Agua
Esta investigacion trata acerca de la modelacion numerica del regimen de aguas subterraneas en la Cuenca del Oasis Al-Haza que esta localizado en la Provincia Oriental de Arabia Saudita.
El documento describe la metodología para evaluar y remediar la filtración de relaves y botaderos mineros. La metodología incluye caracterizar el sitio, modelar la hidrogeología y transporte de contaminantes, instalar piezómetros para monitoreo, proponer y simular medidas de remediación, e implementar y monitorear las medidas seleccionadas. El objetivo es minimizar la migración de contaminantes en el agua subterránea de manera eficiente y de bajo costo.
El documento describe las etapas del proceso de diseño de una base de datos, incluyendo el análisis de requisitos, el diseño conceptual, la elección del software, el diseño lógico y físico, e implementación. Explica el modelo entidad-relación para el diseño conceptual, con entidades, relaciones y atributos representados gráficamente.
La minería causa un fuerte impacto ambiental debido a la contaminación del aire, agua y suelo. Esto deteriora la vida silvestre y la salud humana, haciendo que el agua y el suelo ya no sean aptos para el consumo o el cultivo. Para abordar este problema, es necesario regular estrictamente las concesiones mineras, proteger los recursos naturales y planificar cuidadosamente las operaciones mineras para minimizar el daño ecológico.
Este documento describe los principales estudios hidrogeológicos realizados en las diferentes fases de un proyecto minero. Durante el desarrollo de la mina, se realizan estudios de línea base de recursos hídricos, modelamiento hidrológico y evaluaciones de suministro de agua y flujos subterráneos. En la operación, se implementan bases de datos hidrológicas, se optimizan los sistemas de monitoreo y drenaje. Para el cierre, se evalúa el balance hídrico, transporte
Optimizacion de costos (y tiempo) en estudios hidrogeologicosGidahatari Agua
Actualmente los proyectos mineros tienen que cumplir una serie de investigaciones hidrogeologicas a lo largo de las etapas de la vida de la mina, por lo que la planificacion y la implementacion de buenas practicas en esencial para optimizar los costos y evitar la duplicidad de esfuerzos.
La optimizacion de costos, visto desde la experiencia propia y de colaboradores, depende de identificar las problematicas comunes, como tiempos de viaje y transporte, restricciones estacionales, disponibilidad de personal, problematica con comunidades, protocolos, etc., y planificar teniendo el resultado final del estudio en mente. Insuficiente planeamiento e intentos fallidos en minimizar costos llevan a una futura duplicacion del esfuerzo.
El modelamiento del transporte de contaminantes y el flujo de agua subterranea se ha empleado para ubicar muchos sitios de desechos peligrosos con diferentes grados de exito.
Aplicación de análisis numérico en alabesMateoLeonidez
Este documento describe el uso del análisis numérico y la dinámica de fluidos computacional para modelar y simular el flujo de fluido a través de las aspas de una turbina. Se utilizarán los programas Fluent y Ansys para resolver las ecuaciones que gobiernan el flujo y calcular las velocidades, presiones y esfuerzos dentro del aspa. El documento también explica el método de elementos finitos y los pasos involucrados en la implementación de este método de simulación computacional.
Los problemas de ingeniería se estudian con modelos matemáticos representados por ecuaciones diferenciales. El método de los elementos finitos discretiza el dominio en elementos para aproximar numéricamente la solución, generando un sistema de ecuaciones algebraicas. Este método permite analizar problemas complejos como la interacción dinámica entre una presa y un embalse, considerando simultáneamente la mecánica del sólido y del fluido.
El documento proporciona recomendaciones sobre la modelación por el método de elementos finitos. Explica que la forma del elemento finito influye en la precisión de los resultados y recomienda elementos con funciones de forma del mismo grado que la solución conocida. También cubre la influencia del tamaño del elemento y la densidad de la malla, concluyendo que elementos más pequeños proporcionan mayor precisión. Finalmente, describe el uso de la herramienta de malla en el programa STAADPro para generar automáticamente la malla de un modelo.
1) El documento trata sobre técnicas de optimización de software y hardware para mejorar el rendimiento. 2) Describe métodos de optimización como local vs global y dependiente vs independiente de la máquina. 3) Explica conceptos clave como función objetivo y métodos como el de Newton para encontrar soluciones óptimas.
Este documento presenta una introducción a los métodos numéricos. Explica que los métodos numéricos permiten resolver problemas matemáticos complejos mediante cálculos aproximados usando operaciones aritméticas simples. También describe algunos tipos de métodos numéricos como cálculo de derivadas e integrales y resalta la importancia de los métodos numéricos para resolver problemas de ingeniería, ciencias y administración usando computadoras.
Este capítulo describe métodos numéricos para resolver ecuaciones diferenciales ordinarias con paso variable. Se explica cómo estimar el error local en cada paso para determinar el tamaño adecuado del siguiente paso, de modo que se mantenga el error global por debajo de un umbral tolerable. Se presenta el método de Runge-Kutta con paso adaptativo, donde se prueba un paso provisional, se estima su error y se decide si aceptarlo o repetirlo con un paso más pequeño, a fin de lograr una solución precisa minimizando el costo computacional.
Este documento presenta un resumen de conceptos clave sobre programación lineal. Explica que la programación lineal es una representación simbólica de problemas mediante expresiones matemáticas que contienen términos de costos y utilidades. Luego describe métodos como el gráfico, Simplex y dos fases para resolver problemas de programación lineal. Finalmente, introduce brevemente conceptos como dualidad, análisis de sensibilidad y el uso de Solver en Excel.
El documento trata sobre el análisis numérico y el manejo del error. Explica que el análisis numérico consiste en procedimientos para resolver problemas utilizando cálculos aritméticos con ayuda de computadoras. Es importante porque permite resolver problemas del mundo real que de otra forma no tendrían solución analítica. El análisis numérico siempre produce soluciones numéricas aproximadas que pueden hacerse tan exactas como se desee mediante más operaciones. El documento también discute los diferentes tipos de errores que surgen en los cálculos
Este documento proporciona un resumen de los conceptos clave de la programación lineal, incluyendo el método gráfico y el método simplex. Explica que la programación lineal se usa para modelar problemas de toma de decisiones con variables cuantitativas, restricciones y una función objetivo. También describe cómo el método gráfico representa gráficamente las ecuaciones para encontrar soluciones, y cómo el método simplex itera para mejorar la solución de forma numérica hasta alcanzar un óptimo.
Este documento presenta una introducción a la programación lineal, entera y no lineal. Explica conceptos como el método gráfico, método simplex, dualidad, análisis de sensibilidad y métodos para resolver problemas de programación entera y no lineal como branch and bound y gradiente descendente. También incluye ejemplos y referencias bibliográficas sobre estos temas.
El documento explica los conceptos fundamentales de los métodos numéricos y las cifras significativas. Los métodos numéricos proporcionan soluciones aproximadas a problemas matemáticos que no tienen soluciones analíticas exactas. Estos métodos utilizan operaciones aritméticas y lógicas para aproximar soluciones. También introduce los conceptos de error y propagación de error en los cálculos numéricos así como las cifras significativas de un número.
Este documento presenta una introducción al diagnóstico de problemas en camiones. Explica que el diagnóstico implica localizar sistemáticamente el origen de una falla mediante el uso de manuales, herramientas y software. También requiere habilidades como conocer cómo operan los sistemas, realizar pruebas, interpretar resultados e identificar causas. El proceso de diagnóstico es importante para realizar reparaciones rápidas y minimizar tiempos de parada.
Este documento describe los materiales y métodos utilizados para desarrollar un modelo dinámico que permita incrementar el aprendizaje de matemáticas en estudiantes. Presenta las estrategias de desarrollo paso a paso del modelo, incluyendo la definición del problema, análisis del sistema, conceptualización, formulación, evaluación y análisis de políticas. También describe la población de 280 estudiantes y la muestra de 163 estudiantes, así como las técnicas de recolección de datos como entrevistas y encuestas que se utilizar
Este documento resume tres temas clave de Métodos Numéricos: 1) la propagación de errores de redondeo, incluyendo errores absolutos y relativos; 2) el condicionamiento y estabilidad, definiendo problemas bien y mal condicionados y algoritmos estables e inestables; y 3) otros métodos de análisis de errores como números de condición.
El documento describe los 7 pasos metodológicos de la investigación de operaciones: 1) definir el problema, 2) formular un modelo matemático, 3) obtener una solución al modelo, 4) probar el modelo, 5) validar el modelo, 6) establecer controles sobre la solución, y 7) implementar la solución.
El documento describe los métodos numéricos y su evolución con la llegada de las computadoras. Antes de las computadoras, los ingenieros solo podían usar métodos analíticos, soluciones gráficas o cálculos manuales para resolver problemas, los cuales tenían limitaciones. Con las computadoras, se pueden implementar métodos numéricos de forma más efectiva usando programación. Los programas dirigen a la computadora para realizar tareas numéricas como modelar sistemas mediante ecuaciones y series de Taylor y calcular errores.
El documento describe las 6 etapas clave del proceso de investigación de operaciones: 1) Formulación del problema, 2) Construcción de un modelo matemático, 3) Derivación de una solución, 4) Prueba del modelo y la solución, 5) Establecimiento de controles, y 6) Puesta en marcha de la solución. El objetivo general es desarrollar un modelo matemático para representar y resolver un problema complejo de manera optima.
Introducción a la optimización heurística en ingeniería► Victor Yepes
Seminario del profesor Víctor Yepes sobre la optimización heurística en ingeniería realizada en octubre de 2013 en la Pontificia Universidad Católica de Chile
El documento describe los 7 pasos metodológicos de la Investigación de Operaciones: 1) definir el problema, 2) formular un modelo matemático, 3) obtener una solución al modelo, 4) probar el modelo, 5) validar el modelo, 6) establecer controles sobre la solución, y 7) implantar la solución.
Este documento presenta una introducción a la teoría de elementos finitos. Explica que la mecánica computacional se divide en nano/micro mecánica y mecánica del continuo, la cual incluye sólidos, estructuras y fluidos. También distingue entre problemas estáticos y dinámicos, y entre comportamientos lineales y no lineales. El enfoque será la mecánica del continuo estática lineal aplicada a estructuras sólidas mediante el método de elementos finitos, el cual discretiza un sistema continuo en elementos unidos por
Catalogo Buzones BTV Amado Salvador Distribuidor Oficial ValenciaAMADO SALVADOR
Descubra el catálogo completo de buzones BTV, una marca líder en la fabricación de buzones y cajas fuertes para los sectores de ferretería, bricolaje y seguridad. Como distribuidor oficial de BTV, Amado Salvador se enorgullece de presentar esta amplia selección de productos diseñados para satisfacer las necesidades de seguridad y funcionalidad en cualquier entorno.
Descubra una variedad de buzones residenciales, comerciales y corporativos, cada uno construido con los más altos estándares de calidad y durabilidad. Desde modelos clásicos hasta diseños modernos, los buzones BTV ofrecen una combinación perfecta de estilo y resistencia, garantizando la protección de su correspondencia en todo momento.
Amado Salvador, se compromete a ofrecer productos de primera clase respaldados por un servicio excepcional al cliente. Como distribuidor oficial de BTV, entendemos la importancia de la seguridad y la tranquilidad para nuestros clientes. Por eso, trabajamos en colaboración con BTV para brindarle acceso a los mejores productos del mercado.
Explore el catálogo de buzones ahora y encuentre la solución perfecta para sus necesidades de correo y seguridad. Confíe en Amado Salvador y BTV para proporcionarle buzones de calidad excepcional que cumplan y superen sus expectativas.
Catalogo Refrigeracion Miele Distribuidor Oficial Amado Salvador ValenciaAMADO SALVADOR
Descubre el catálogo general de la gama de productos de refrigeración del fabricante de electrodomésticos Miele, presentado por Amado Salvador distribuidor oficial Miele en Valencia. Como distribuidor oficial de electrodomésticos Miele, Amado Salvador ofrece una amplia selección de refrigeradores, congeladores y soluciones de refrigeración de alta calidad, resistencia y diseño superior de esta marca.
La gama de productos de Miele se caracteriza por su innovación tecnológica y eficiencia energética, garantizando que cada electrodoméstico no solo cumpla con las expectativas, sino que las supere. Los refrigeradores Miele están diseñados para ofrecer un rendimiento óptimo y una conservación perfecta de los alimentos, con características avanzadas como la tecnología de enfriamiento Dynamic Cooling, sistemas de almacenamiento flexible y acabados premium.
En este catálogo, encontrarás detalles sobre los distintos modelos de refrigeradores y congeladores Miele, incluyendo sus especificaciones técnicas, características destacadas y beneficios para el usuario. Amado Salvador, como distribuidor oficial de electrodomésticos Miele, garantiza que todos los productos cumplen con los más altos estándares de calidad y durabilidad.
Explora el catálogo completo y encuentra el refrigerador Miele perfecto para tu hogar con Amado Salvador, el distribuidor oficial de electrodomésticos Miele.
La inteligencia artificial sigue evolucionando rápidamente, prometiendo transformar múltiples aspectos de la sociedad mientras plantea importantes cuestiones que requieren una cuidadosa consideración y regulación.
HPE presenta una competició destinada a estudiants, que busca fomentar habilitats tecnològiques i promoure la innovació en un entorn STEAM (Ciència, Tecnologia, Enginyeria, Arts i Matemàtiques). A través de diverses fases, els equips han de resoldre reptes mensuals basats en àrees com algorísmica, desenvolupament de programari, infraestructures tecnològiques, intel·ligència artificial i altres tecnologies. Els millors equips tenen l'oportunitat de desenvolupar un projecte més gran en una fase presencial final, on han de crear una solució concreta per a un conflicte real relacionat amb la sostenibilitat. Aquesta competició promou la inclusió, la sostenibilitat i l'accessibilitat tecnològica, alineant-se amb els Objectius de Desenvolupament Sostenible de l'ONU.
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1. Capítulo 1
1 MODELAMIENTO MEDIANTE
ELEMENTOS FINITOS
1.1 EL MÉTODO DE ELEMENTOS FINITOS
Muchos de los problemas de la ingeniería y de las ciencias aplicadas están gobernados por
ecuaciones diferenciales o integrales. La complejidad de geometría o de las condiciones de
frontera halladas en muchos de los problemas del mundo real impiden obtener una solución
exacta del análisis considerado, por lo que se recurre a técnicas numéricas de solución de
las ecuaciones que gobiernan los fenómenos físicos. El Método de los Elementos Finitos es
una de estas técnicas numéricas, muy apropiada para su implementación en computadores
(dada su facilidad para el manejo de algoritmos numéricos, rapidez en los cálculos y
precisión en la respuesta). Esta técnica puede ser aplicada para resolución de problemas de
diversa índole: mecánica de sólidos, mecánica de fluidos, transferencia de calor,
vibraciones, etc. Los procedimientos para la resolución de los problemas en cada uno de
estos campos son similares, aunque el enfoque principal en esta guía serán los problemas de
análisis estructural y térmico.
En todos los modelos de elementos finitos el dominio o continuo (el sólido en problemas de
mecánica de sólidos) se divide en un número finito de formas simples denominadas
elementos. Las propiedades y las relaciones gobernantes del fenómeno estudiado se asumen
sobre estos elementos, y se expresan matemáticamente en términos de valores desconocidos
en puntos específicos de los elementos denominados nodos. Estos nodos sirven de conexión
entre los elementos. En los modelos sólidos, los desplazamientos en cada elemento están
directamente relacionados con los desplazamientos nodales, y los desplazamientos nodales
se relacionan a su vez con las deformaciones y los esfuerzos en los elementos. El método
de Elementos Finitos trata de seleccionar los desplazamientos nodales de forma que los
esfuerzos estén en equilibrio (de forma aproximada) con las cargas aplicadas. Los
desplazamientos nodales también deben ser consistentes con cualquier restricción de
movimiento de la estructura.
El Método de los Elementos Finitos convierte las condiciones de equilibrio en un conjunto
de ecuaciones algebraicas lineales (o no lineales) en función de los desplazamientos
nodales. Después de obtener la solución de las ecuaciones se pueden hallar las
deformaciones y los esfuerzos en los elementos. A medida que se utiliza un mayor número
de elementos para representar la estructura, los esfuerzos se acercan más al estado de
1
2. 2 INTRODUCCIÓN AL MODELAMIENTO POR ELEMENTOS FINITOS CON ANSYS
equilibrio con las cargas aplicadas. Por tanto, un concepto importante en el uso del método
de los Elementos Finitos es que, en general, un modelo de Elementos Finitos se aproxima a
la solución real del problema a medida que se incrementa la densidad de elementos, lo cual
conduce a la realización de un análisis de convergencia de la solución.
1.2 PROCEDIMIENTO DE SOLUCIÓN USANDO EL MÉTODO DE
ELEMENTOS FINITOS
La solución de cualquier problema utilizando el Método de los Elementos Finitos
contempla los siguientes pasos:
1. Especificar la geometría. Esto puede hacerse dibujando la geometría directamente en el
paquete o importando el modelo desde un modelador sólido (Solid Edge, Pro/Engineer).
2. Definir el tipo de elemento y las propiedades del material.
3. Enmallar el objeto. Consiste en dividir el objeto en pequeños elementos.
4. Aplicar las condiciones de frontera (restricciones) y las cargas externas.
5. Generar una solución.
6. Postprocesamiento. Los datos obtenidos como resultado pueden visualizarse a través de
gráficas o dibujos.
7. Refinar la malla. El método de Elementos Finitos es un método aproximado, y en
general la precisión de la solución se incrementa con el número de elementos usado. El
número de elementos requerido para obtener una respuesta confiable depende del
problema específico; sin embargo, es recomendable siempre incrementar el número de
elementos en el objeto y observar la variación en los resultados.
8. Interpretación de los resultados. Este paso es el más importante de todo el análisis, pues
requiere de los conocimientos y la habilidad del ingeniero para entender e interpretar
los resultados arrojados por el programa. Este paso es crítico para lograr la aplicación
de los resultados en la solución de los problemas reales, o para identificar los posibles
errores cometidos durante la etapa de modelamiento.
1.3 FUENTES DE ERROR
Sistema FEM Modelo Solución Solución
Físico Discreto Discreta
VERIFICACIÓN
(Error numérico)
VALIDACIÓN
(Error de simulación: discretización y formulación)
Figura 1.1. Uso del método de los Elementos Finitos.
La Figura 1.1 muestra los pasos seguidos en la ejecución de un análisis por Elementos
Finitos. Se observa que a través de un proceso de discretización se pasa de un sistema físico
a un modelo discreto, que al ser solucionado permite obtener una solución discreta. La
validez de la solución discreta puede verificarse en el modelo discreto, de donde se obtiene
3. CAPÍTULO 1. MODELAMIENTO POR ELEMENTOS FINITOS 3
un error numérico en la solución de las ecuaciones. El resultado total del modelo se debe
verificar contrastando los resultados con soluciones obtenidas por métodos experimentales
o teóricos, lo cual constituye el proceso de validación del modelo.
Las tres principales fuentes de error en una solución típica de Elementos Finitos son
entonces los errores de discretización, de formulación y los errores numéricos.
Los errores de discretización resultan de transformar el sistema físico (continuo) en un
modelo de Elementos Finitos, y pueden estar relacionados con el modelamiento de la forma
externa del elemento, las condiciones de frontera, etc. Se deben básicamente a una pobre
representación geométrica del elemento deseado, o a una simplificación excesiva del
elemento representado.
Los errores de formulación surgen del uso de elementos que no describen de forma precisa
el comportamiento del problema físico. Los elementos usados para modelar problemas
físicos para los que no son apropiados son llamados matemáticamente inapropiados o mal
condicionados (ill-conditioned).
Los errores numéricos ocurren como el resultado de los procedimientos numéricos de
cálculo, e incluye errores de truncamiento y de redondeo. Este error, por tanto, concierne
más a los desarrolladores de software que a los usuarios.
1.4 VENTAJAS Y DESVENTAJAS DEL MÉTODO
El método de Elementos Finitos es muy versátil y poderoso y permite a los ingenieros
obtener información del comportamiento de objetos de forma complicada bajo casi
cualquier carga imaginable (cargas puntuales, de presión, térmicas, fuerzas inerciales,
cargas dependientes del tiempo). Permite resolver problemas en estado estable o
dependientes del tiempo, lineales o no lineales. Se pueden manejar materiales especiales:
no homogéneos, ortotrópicos, anisotrópicos. Se pueden además considerar efectos
especiales sobre los materiales: plasticidad, propiedades dependientes de la temperatura,
creep. Las ramas de aplicación son variadísimas: mecánica de sólidos, mecánica de fluidos,
electromagnetismo, biomecánica, transferencia de calor y acústica, entre muchas otras.
A nivel empresarial, las ventajas del método son notorias: la etapa de desarrollo de un
producto se acorta, se pueden identificar problemas de diseño antes de fabricar un
prototipo, se reducen las etapas de prueba y error en el diseño de un nuevo producto, etc.
La principal limitación de los métodos de Elementos Finitos radica en que la precisión de
los resultados depende de la densidad de elementos utilizada. En análisis estructurales,
cualquier región con alta concentración de esfuerzos debe ser cuidadosamente analizada
mediante un enmallado suficientemente fino para obtener resultados confiables.
Ya que los paquetes actuales de Elementos Finitos parecen resolver tan amplia gama de
problemas, existe una marcada tendencia a resolver problemas mecánicamente sin tomarse
el trabajo de entender la física y matemática subyacentes en el problema. Los paquetes de
4. 4 INTRODUCCIÓN AL MODELAMIENTO POR ELEMENTOS FINITOS CON ANSYS
Elementos Finitos se han vuelto casi indispensables en el diseño y análisis mecánico, pero
han acercado a los usuarios la posibilidad de cometer grandes errores. La versatilidad del
método no salva la necesidad de realizar un detallado análisis de los resultados obtenidos
antes de ser aplicados en la solución de un problema real. Los resultados pueden obtenerse
tan bien presentados que infunden gran confianza en el análisis, lo cual puede conducir a
“cometer errores con gran confianza”.
Se pueden producir grandes errores en el modelamiento debido al uso de opciones
inadecuadas del programa, o debido al uso adecuado del programa pero con datos errados.
Los resultados de un programa no son confiables si el usuario no entiende como funciona el
programa o si no tiene las nociones físicas suficientes para entender los resultados arrojados
por el programa. Los resultados deben ser comparados con las expectativas; se pueden
obtener resultados alternos de modelos simplificados calculados a mano, o de
experimentación en estructuras o elementos similares. “El método de los Elementos Finitos
puede hacer de un ingeniero bueno uno mejor, y de un mal ingeniero uno mas peligroso”.
1.5 IMPLEMENTACIÓN COMPUTACIONAL
Toda implementación computacional del método de los Elementos Finitos se compone
básicamente de tres partes:
• Preprocesador: funciona esencialmente como un paquete CAD; permite construir el
modelo y añadir las cargas y las restricciones deseadas.
• Solucionador: permite ensamblar y resolver el sistema algebraico de ecuaciones que
representan el sistema físico.
• Postprocesador: facilita la manipulación de los resultados numéricos, bien sea en
forma de listas, tablas o en forma gráfica.
Aunque puede realizarse una implementación del método de los Elementos Finitos
adecuada a las necesidades propias de una organización, ya existen comercialmente
paquetes que implementan el método y que permiten acceder rápidamente a la solución de
un análisis específico. Entre los numerosos paquetes comerciales disponibles, se destacan:
• ANSYS: de propósito general, para computadoras personales (PC) y estaciones de
trabajo.
• COSMOS: software de uso general.
• ALGOR: para estaciones de trabajo y computadoras personales.
• SDRC/I-DEAS: paquete completo de CAD/CAM/CAE.
• NASTRAN: de propósito general para mainframes.
• ABAQUS: para análisis de tipo no lineal y dinámico.
• DYNA-3D: enfocado a los análisis dinámicos y de impacto.
La capacidad requerida del software y del computador para realizar un análisis de
Elementos Finitos depende del análisis deseado. Sin embargo, en cualquier caso se puede
aplicar el teorema fundamental de los Elementos Finitos: “Entre más rápido y más grande,
mejor”.