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Categoría: MapleSim

Publicado: 31 Octubre 2024

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Desafío Al diseñar robótica para aplicaciones de alta velocidad en espacios de trabajo grandes, el movimiento y las vibraciones se vuelven cada vez más difíciles de controlar con precisión. Como parte del Laboratorio de Robótica de Alta Velocidad de la Universidad de Waterloo, el Dr. Hamed Jamshidifar investiga tecnologías que pueden ayudar en el desarrollo de nuevas tecnologías robóticas. En un proyecto reciente, el Dr. Jamshidifar necesitaba nuevas técnicas para controlar con precisión el movimiento de un robot de cable de almacenamiento. Las técnicas de modelado que necesitaba debían tener en cuenta la dinámica compleja de los sistemas de cable que se encuentran en un sistema robótico de este tipo. Solución El Dr. Jamshidifar utilizó MapleSim, la herramienta de modelado y simulación de Maplesoft, para desarrollar un modelo dinámico del robot de almacenamiento por cable. Al utilizar la biblioteca dedicada a cuerdas y poleas de MapleSim, pudo construir un modelo que pudiera reflejar con precisión el movimiento del robot y sus vibraciones no deseadas. Con un modelo suficientemente detallado en MapleSim, el Dr. Jamshidifar pudo desarrollar y probar estrategias de control para controlar las vibraciones y oscilaciones que se producen durante los movimientos del robot y la interacción con su entorno. Resultado Al utilizar el modelo desarrollado en MapleSim, el Dr. Jamshidifar demostró con éxito una solución basada en simulación para controlar las vibraciones del robot. El modelo se creó a partir de un prototipo de robot a pequeña escala para validar la precisión, y las simulaciones mostraron la presencia de vibraciones no deseadas. Estas vibraciones se redujeron significativamente con las estrategias de control implementadas en MapleSim. El Dr. Jamshidifar seguirá utilizando los modelos de MapleSim para controlar y minimizar las vibraciones a medida que estos robots se incorporen a futuras aplicaciones comerciales.

En los campos de la automatización industrial y el diseño de robótica, los desafíos de ingeniería se presentan en todas las etapas de desarrollo. Las máquinas suelen estar diseñadas para funcionar lo más rápido posible, ya que la velocidad es uno de los factores clave en la eficiencia de un entorno industrial. Sin embargo, el aumento de la velocidad de estas máquinas genera problemas nuevos y complejos que resolver. Cuando las máquinas funcionan a altas velocidades, los cambios tanto en la dirección como en la velocidad pueden provocar fuerzas significativas en los componentes de la máquina. Sin las estrategias de control adecuadas para máquinas de alta velocidad, los ingenieros corren el riesgo de dañar los componentes de la máquina, poniendo en peligro la seguridad tanto de la máquina como de los operadores cercanos.

Como parte del Laboratorio de Robótica de Alta Velocidad de la Universidad de Waterloo, el Dr. Hamed Jamshidifar investiga tecnologías que pueden ayudar en el desarrollo de nuevas tecnologías robóticas. Utiliza el modelado y la simulación como una estrategia clave para comprender mejor la dinámica de la robótica de alta velocidad. En un proyecto reciente, estaba estudiando la dinámica de un robot de almacenamiento de alta velocidad con cable. Estos robots están destinados a su uso en almacenes, donde los productos deben trasladarse por grandes espacios de trabajo a alta velocidad. Al aprovechar los sistemas de cable para mover el robot entre ubicaciones, el diseño del Dr. Jamshidifar puede proporcionar un funcionamiento más rápido que los robots de almacenamiento tradicionales.

Para alcanzar las altas velocidades posibles con el nuevo diseño del robot, el control del movimiento y la vibración sería una parte crucial del proceso de diseño. Sin controladores de alta fidelidad, el robot accionado por cable sería fácilmente susceptible a vibraciones no deseadas y otros movimientos no deseados que impedirían el rendimiento y podrían dañar los motores de accionamiento y el entorno circundante. El Dr. Jamshidifar eligió MapleSim, la herramienta de modelado y simulación de Maplesoft, como una tecnología clave para comprender la dinámica del robot y desarrollar sistemas de control que pudieran minimizar y controlar las vibraciones con precisión. Si bien existen otras herramientas de modelado y simulación, MapleSim ofrece una biblioteca dedicada a cuerdas y poleas que le permitió incorporar fácilmente la dinámica de los cables en sus simulaciones.

Figura 1: Una visualización 3D del modelo del Dr. Jamshidifar en MapleSim.

Para crear el modelo del robot en MapleSim, el Dr. Jamshidifar importó su modelo CAD preexistente de la plataforma móvil del robot. Al importar su modelo CAD, pudo importar automáticamente las geometrías de la plataforma, la información de masa e inercia y la información del modelo 3D para fines de visualización. Luego, el modelo se completó conectando componentes estándar de MapleSim, incluidas poleas, cabrestantes y cables. Para probar el modelo, los cabrestantes se accionaron mediante fuerzas simplificadas para simular el movimiento del robot a lo largo de una trayectoria de movimiento rectangular.

Figura 2: El modelo de robot de almacenamiento con cable en MapleSim, que muestra la plataforma central conectada a los sistemas de cable y cabrestante. Los parámetros del cabrestante se ven en el lado derecho del espacio de trabajo de MapleSim.

Para validar la precisión del modelo, los resultados de la simulación se compararon con un prototipo físico a pequeña escala que se había construido previamente. Esto garantizaría que la dinámica básica del modelo de MapleSim estuviera alineada con los resultados esperados durante la operación.

Figura 3: Un prototipo físico a pequeña escala del robot de almacenamiento accionado por cable.

Los resultados de la simulación del robot se pueden visualizar en MapleSim utilizando una representación en 3D de los sistemas de poleas en combinación con el CAD previamente importado. Los resultados iniciales de la simulación muestran las vibraciones problemáticas de la plataforma central. Sin un control de movimiento adecuado, estas vibraciones limitarían tanto la velocidad como la seguridad del funcionamiento del robot. El modelo de MapleSim se utilizaría para probar y validar varias estrategias de control para minimizar estas vibraciones, permitiendo al mismo tiempo las velocidades máximas de funcionamiento seguras.

El segundo conjunto de resultados de simulación muestra los resultados de una estrategia de control elemental para minimizar las vibraciones. El movimiento se comparó con los resultados anteriores, no controlados, y se mostró la cantidad de vibración que se eliminó durante el perfil de movimiento. Los resultados de simulación que se muestran son solo el producto de los intentos preliminares de reducir las vibraciones; el Dr. Jamshidifar tiene la intención de desarrollar estrategias de control y algoritmos que reducirán aún más las vibraciones en todas las condiciones de funcionamiento.

Figura 4: Resultados visuales de la vibración plana del modelo de robot de almacenamiento. Se traza la trayectoria del movimiento y se puede ver que oscila sin controladores de movimiento (izquierda), mientras que se muestra que los controladores de movimiento estabilizan el movimiento de la plataforma (derecha).

El Dr. Jamshidifar pudo demostrar que las vibraciones no deseadas en su robot de almacenamiento accionado por cable se podían minimizar con las estrategias de control correctas. Al continuar utilizando MapleSim para su investigación y desarrollo, podrá minimizar la posibilidad de problemas al desarrollar prototipos físicos, habiendo eliminado ya varios problemas en el modelo de MapleSim. A medida que continúa desarrollando el modelo del robot, el Dr. Jamshidifar planea utilizar sus modelos de MapleSim para desarrollar con precisión estrategias de control y algoritmos que puedan llevar robots más rápidos y mejores al mercado para aplicaciones de almacenamiento. El equipo ha desarrollado actualmente un prototipo a escala real, con planes de llevar el robot a los mercados comerciales en el futuro.

Figura 5: Un prototipo a escala real del robot de cable de almacenamiento.

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Categoría: Lakes

Publicado: 25 Octubre 2024

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A última hora de la tarde del 26 de septiembre de 2024, el huracán Helene tocó tierra en la región Big Bend de Florida. En ese momento, era una tormenta de categoría 4 y causó importantes impactos en el sureste de los Estados Unidos, con importantes repercusiones en el oeste de Carolina del Norte. Los Centros Nacionales de Información Ambiental (NCEI) de la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica (NOAA), con sede en Asheville, Carolina del Norte, sufrieron cortes de energía y pérdida de conectividad de red durante varias semanas después de que se disipara la tormenta.

La mayoría de los servicios de datos se restablecieron a mediados de octubre y se proporcionaron actualizaciones en el sitio web del NCEI. Durante la interrupción, muchos modeladores de dispersión del aire no pudieron realizar el procesamiento necesario de los datos meteorológicos porque los datos de entrada proporcionados por el NCEI estaban fuera de línea y no estaban disponibles en ningún otro lugar.

Junto con la interrupción del NCEI se produjo la pérdida de un recurso de datos de larga data: la base de datos de radiosonda del Laboratorio de Sistemas de Pronóstico (FSL) de la NOAA. Anteriormente alojada en https://ruc.noaa.gov/raobs/, la base de datos FSL proporcionaba un fácil acceso a un largo registro histórico de observaciones de radiosonda globales. Los datos de FSL se han utilizado durante mucho tiempo en muchos preprocesadores meteorológicos como AERMET y CALMET.

Durante el esfuerzo de la EPA de EE. UU. por recodificar el modelo AERMET desde cero (publicado en 2022 como versión 22112), se agregó al modelo un nuevo formato de datos de la atmósfera superior: el Archivo Global Integrado de Radiosonda (IGRA) del NCEI. La inclusión fue fortuita porque la pérdida del archivo FSL habría dejado a los modeladores con pocas opciones alternativas. Siga leyendo para obtener más información sobre IGRA y su uso para el modelado de la calidad del aire.

¿Dónde puedo encontrar datos del IGRA?

El sitio web del NCEI tiene una página dedicada a IGRA en https://www.ncei.noaa.gov/products/weather-balloon/integrated-global-radiosonde-archive.

¿Dónde puedo descargar datos y cuál es el formato de archivo?

En la sección Data de la página web de IGRA, el bloque Sounding Data contiene enlaces para descargar datos de sondeo en formato IGRA. Se pueden descargar datos de períodos recientes (actualmente 2021-presente) o del período completo del registro de la estación seleccionada. A diferencia de la base de datos FSL, no se pueden descargar datos de un rango de fechas específico.

El formato es texto ASCII similar al FSL (aunque no idéntico). Los detalles del formato se especifican en el enlace Sounding Data Format que se encuentra en la página web.

Sección Sounding Data Section de la Página Web del IGRA

¿Cómo puedo localizar datos de una estación específica?

La base de datos de IGRA contiene una carpeta de documentación que detalla información sobre los datos. Dentro de esta carpeta, encontrará un documento de lista de estaciones que detalla los números de identificación de las estaciones, los nombres, las coordenadas geográficas y los períodos de registro. Utilice esa lista para identificar la identificación de la estación de interés. Los archivos se nombran por el número de identificación de la estación.

¿AERMET View de Lakes Software acepta datos IGRA?

¡Sí! Cualquier versión de AERMET View que incluya los modelos AERMET con fecha 22112 o 23132 puede leer datos IGRA. Vaya a la sección de datos Upper Air, seleccione IGRA en el menú desplegable Format e inserte el archivo de datos descargado como de costumbre.

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Categoría: Maple

Publicado: 23 Octubre 2024

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• Maple
• Maple Conference
• Maple Conference 2024

La disponibilidad de herramientas como Maple nos permite introducir un enfoque experimental en la investigación que hacemos en matemáticas, cuando es apropiado. En esta charla presentamos cuatro ejemplos concretos en los que el uso de Maple ha sido esencial para descubrir, conjeturar y, en algunos casos, demostrar nuevas propiedades de los objetos matemáticos que estábamos considerando, principalmente polinomios y matrices.

En el primer ejemplo mostraremos cómo el uso de Maple nos permitió proporcionar los primeros resultados no triviales sobre la Conjetura de Casas-Alvero, que pregunta si todo polinomio que tiene una raíz en común con cada una de sus derivadas (no siempre la misma raíz) es necesariamente una potencia de un factor lineal.

El segundo ejemplo mostrará cuán útil es Maple para determinar la estructura de los polinomios que describen la proyección de la intersección de un toro y una cuádrica.

El tercer ejemplo ilustrará cómo Maple ayuda a generar y caracterizar matrices de correlación cuando sus entradas son -1, 0 y 1.

El último ejemplo estará dedicado a presentar el uso de Maple para intentar probar (o refutar) una conjetura sobre la dispersión de una matriz simétrica (es decir, el valor absoluto máximo de la diferencia entre dos valores propios) con entradas en el intervalo cerrado [a,b].

Biografía del Dr. Laureano González Vega
El Dr. Laureano González Vega es Director del Departamento de Métodos Cuantitativos de la Universidad CUNEF y Catedrático de Álgebra de la Universidad de Cantabria (en excedencia). Es uno de los cofundadores de las conferencias EACA (Meetings on Computational Algebra and its Applications), y editor de La Columna de Matemática Computacional en La Gaceta de la Real Sociedad Matemática Española. Su actividad investigadora se centra en temas relacionados con el Álgebra Computacional, la Computación Simbólica y el Diseño Geométrico Asistido por Ordenador. Entusiasta de Maple desde la década de los 90, el Dr. González Vega ha hecho muchas contribuciones importantes al campo de las matrices y polinomios en álgebra computacional. Además, ha sido un firme defensor del uso de Maple en la investigación, promoviendo el enfoque experimental cuando es apropiado, y en la enseñanza para aumentar la comprensión y el interés de los estudiantes por las matemáticas. Este entusiasmo ha quedado plasmado en sus múltiples colaboraciones con Addlink Software Científico para dar a conocer las bondades de Maple para su uso en la universidad y en la industria.

Viernes, 25 de octubre, de 16:15 a 17:15.

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Categoría: Comsol

Publicado: 23 Octubre 2024

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Introducción y objetivos

El estudio titulado “Simulation of fluid flow on natural biomass porous medium using COMSOL Multiphysics Software” [1] desarrollado por Turkman et al. y publicado en la revista “Desalination and Water Treatment“ de la editorial Elsevier, utiliza COMSOL Multiphysics® para la simulación de flujo de fluidos en un medio poroso constituido por residuos de vinagre de sidra, que se obtiene tras la fermentación de manzanas a temperatura ambiente (de 25 °C a 30 °C) en sistemas cerrados durante tres meses.

Métodos y resultados

Como se muestra en la Figura 1, la geometría del medio poroso (residuo de vinagre de sidra) fue creada a partir de una imagen de microscopía electrónica de barrido (SEM) convertida a imagen binaria. Después la imagen. Para cargar la geometría en COMSOL, se convirtió la imagen a un archivo DXF. En el modelo, se añadió la porosidad del medio como característica principal, basada en estudios experimentales previos. El flujo de fluido se simuló tanto dentro de un microcanal como en un vaso de precipitados lleno de agua que contenía los residuos porosos (Figura 1). Las ecuaciones utilizadas fueron las de continuidad y ecuación de cantidad de movimiento en un fluido (ecuación de Navier Stokes) para un fluido incompresible, y newtoniano (agua) y régimen de flujo laminar.

Figura 1. Creación de geometría a partir de imagen SEM. (a) Imagen SEM original de los residuos de vinagre de sidra como medio poroso. (b) Imagen convertida a un mapa binario utilizando el software ImageJ. (c) Malla de elementos finitos dentro de un poro (microcanal). (d) Vaso de precipitados lleno de agua que contiene el residuo de vinagre de sidra.

Resultados y conclusiones

Como se observa en la Figura 2, los resultados indicaron que la velocidad del fluido era máxima en los poros más estrechos (con un máximo de 0.085 m/s), con grandes pérdidas de carga. La velocidad era cero en las zonas donde el medio poroso estaba más compacto, lo que impide el paso del fluido. Este trabajo pone de manifiesto que COMSOL Multiphysics es una herramienta de gran utilidad para llevar a cabo simulaciones numéricas de la evolución de la velocidad y presión en medio porosos morfológicamente complejos.

Figura 2. Evolución de la velocidad del flujo de fluido y los campos de presión dentro de un poro (microcanal).

Referencias

[1] M. Turkman, N. Moulai-Mostefa, O. Bouras. Simulation of fluid flow on natural biomass porous medium using COMSOL Multiphysics Software. Desalination and Water Treatment (2022), 279, 68-71.

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Categoría: Minitab

Publicado: 23 Octubre 2024

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Por Joshua Zable.

He escrito bastante sobre programas ambientales, sociales y de gobernanza (ESG) y cómo Minitab puede ayudar a impulsar o avanzar su esfuerzo. En este artículo, profundizamos un poco más en la reducción de emisiones, un componente cada vez más importante de los esfuerzos de sostenibilidad.

De hecho, mientras que la Directiva de la Comisión Europea sobre la presentación de informes de sostenibilidad corporativa (CSRD, por sus siglas en inglés) exige la presentación de nuevos informes sobre temas más amplios, como el clima (incluidas las cifras de emisiones de gases de efecto invernadero), la contaminación, los recursos hídricos, la biodiversidad, la fuerza laboral, los trabajadores en la cadena de valor y las comunidades afectadas, la SEC actualmente se centra únicamente en las emisiones y el cambio climático. A continuación, se muestra cómo las herramientas de Minitab pueden ayudar a su empresa a reducir las emisiones y cumplir con los requisitos de presentación de informes.

¿Cuáles son los diferentes tipos de emisiones?

Como parte de la divulgación de emisiones, la SEC exige la presentación de informes sobre las emisiones de alcance 1, 2 y 3.

Las emisiones de alcance 1 son emisiones directas de fuentes que son propiedad de la empresa o están bajo su control. Esto incluye las emisiones de actividades como el funcionamiento de maquinaria, vehículos e instalaciones de propiedad de la empresa. Por ejemplo, si una empresa opera una fábrica, las emisiones de sus equipos y sistemas de calefacción son emisiones de alcance 1.

Las emisiones de alcance 2 son emisiones indirectas derivadas del consumo de electricidad, vapor, calor o refrigeración adquiridos. Si bien estas emisiones no son generadas directamente por la empresa, son resultado de la energía que utiliza. Por ejemplo, si una empresa compra electricidad de una red eléctrica que utiliza combustibles fósiles, las emisiones asociadas se clasifican como de alcance 2.

Las emisiones de alcance 3 son todas las demás emisiones indirectas que se producen a lo largo de la cadena de valor de la empresa que presenta el informe. Esto incluye las emisiones de actividades que no son propiedad de la empresa ni están bajo su control directo, como las producidas por proveedores, proveedores logísticos externos o el uso de productos vendidos. Las emisiones de alcance 3 suelen ser la categoría más importante para muchas empresas y abarcan todo, desde las operaciones de los proveedores hasta el transporte y la eliminación de productos al final de su vida útil.

Cómo abordar cada tipo de emisión: un enfoque basado en datos

Reducción de las emisiones de Alcance 1: atención a los residuos y la eficiencia

Para reducir las emisiones de Alcance 1, el mandato es simple: reducir las actividades que generan esas emisiones. ¿Cómo se reducen esas actividades? Reduciendo el desperdicio y creando eficiencias en la fabricación y la cadena de suministro. En la fabricación, mejorar los pronósticos para que coincidan con la producción requerida puede minimizar el desperdicio. Las herramientas de análisis de datos de Minitab ayudan a:

• Mejore el rendimiento de la producción: al utilizar herramientas como la mejora y la previsión de procesos, puede reducir la cantidad de ejecuciones de producción necesarias, lo que reduce directamente las emisiones.
• Mejore la eficiencia de la cadena de suministro: las herramientas estadísticas de Minitab ayudan a optimizar procesos como los tiempos de ciclo y las entregas, reduciendo aún más las emisiones de Alcance 1.

Reducción de las emisiones de Alcance 2: conservación de energía con análisis predictivos

En el caso de las emisiones de alcance 2, la conservación de la energía es fundamental. Minitab puede ayudar de la siguiente manera:

• Identificación de impulsores energéticos: utilice análisis predictivos para ayudar a identificar los impulsores de actividades significativas de consumo energético y dónde se pueden realizar mejoras.
• Optimización de la configuración de fabricación: aproveche el diseño de experimentos (DOE) para probar diversos parámetros de fabricación y encontrar soluciones energéticamente eficientes que no comprometan la producción.

Cómo abordar las emisiones de Alcance 3: colaborar con la cadena de suministro

La gestión de las emisiones de alcance 3 implica colaborar con los proveedores y supervisar sus informes de emisiones. Minitab ofrece:

• Herramientas de evaluación de proveedores: Las soluciones de Minitab le ayudan a evaluar el desempeño de sostenibilidad de los proveedores, fomentando alternativas más ecológicas.
• Diseño para la confiabilidad: utilice esta técnica para reemplazar componentes con materiales reciclados o alternativas más sustentables , lo que ayudará a reducir su huella de carbono general.

Alcance sus objetivos ESG con Minitab

Reducir las emisiones es una parte integral de cualquier programa ESG. Ya sea que esté reduciendo las emisiones de alcance 1 a través de la eficiencia operativa, disminuyendo el consumo de energía de alcance 2 con análisis o minimizando las emisiones de alcance 3 al asociarse con proveedores con conciencia ecológica, Minitab proporciona las herramientas para optimizar sus esfuerzos.

Únase a Minitab hoy y descubra cómo nuestras soluciones basadas en datos pueden ayudarlo a alcanzar sus objetivos de sostenibilidad y, al mismo tiempo, cumplir con las cambiantes regulaciones globales.

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Categoría: BIOVIA

Publicado: 22 Octubre 2024

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• BIOVIA
• BIOVIA Discovery Studio
• BIOVIA Pipeline Pilot
• BIOVIA COSMO-RS
• BIOVIA Materials Studio
• BIOVIA turbomole

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Otras soluciones disponibles para la educación

Pipeline Pilot Simplifique la ciencia y la ingeniería empresariales Permite crear, probar y publicar rápidamente servicios científicos que automatizan el proceso de acceso, análisis y reporte de datos científicos, ya sea para uso personal del científico o para compartir con la comunidad científica.

COSMO-RS Líderes en química de solvatación COSMO es un conjunto de soluciones de software basadas en la química cuántica y la termodinámica, que son probablemente las herramientas más avanzadas y predictivas disponibles en la actualidad (química orgánica, cribado de disolventes, predicción de presiones de vapor y energía libre de solvatación...)

TURBOMOLE Química cuántica rápida y robusta TURBOMOLE es un paquete de programa de química cuántica de propósito general que se puede utilizar para optimizar y proporcionar los mejores catalizadores para reacciones químicas, comprender y mejorar los diodos emisores de luz orgánicos (OLED) o predecir espectros como ayuda general para la síntesis de compuestos y tareas analíticas. Permite una predicción precisa de propiedades como energías conformacionales, estructuras de clústeres, estados excitados, estados de transición y dipolos, que puede utilizar en una amplia variedad de aplicaciones.

Los "hermanos mayores" de Biovia

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Bioterapéutica y modelado de anticuerpos Un amplio conjunto de herramientas in silico para respaldar el diseño de productos bioterapéuticos

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Materials Studio proporciona un conjunto completo de herramientas de modelado y simulación que permiten a los investigadores y educadores explorar el comportamiento y las propiedades de los materiales a nivel atómico y molecular.
Estas herramientas incluyen simulaciones de dinámica molecular, cálculos de mecánica cuántica y simulaciones de Monte Carlo, entre otras.

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Simulaciones de Dinámica Molecular Estas simulaciones permiten estudiar cómo los átomos y las moléculas se mueven e interactúan a lo largo del tiempo, proporcionando información valiosa sobre el comportamiento dinámico de los materiales a nivel atómico.

Simulaciones de Monte Carlo Este método es particularmente útil para estudiar el comportamiento de los materiales a diferentes temperaturas y presiones, lo que lo convierte en una poderosa herramienta para investigar las transiciones de fase y las propiedades termodinámicas

BIOVIA Materials Studio es una potente suite de software adaptada a la ciencia y la ingeniería de materiales, que ofrece un exceso de herramientas y capacidades que la hacen especialmente atractiva para el público académico dedicado a la enseñanza y la investigación.

Versatilidad en los sistemas de materiales El software se adapta a una amplia gama de sistemas de materiales, incluidas moléculas orgánicas, polímeros, metales, cerámicas y nanopartículas. Esta versatilidad permite a los investigadores y educadores explorar diversas clases de materiales y fenómenos, lo que lo hace adecuado para diversas disciplinas académicas, desde la química y la física hasta la ciencia y la ingeniería de materiales.	Herramienta educativa Para los educadores, Materials Studio sirve como una herramienta educativa invaluable para enseñar conceptos fundamentales en ciencia de materiales y modelado computacional. A través de ejercicios prácticos y simulaciones, los estudiantes pueden obtener una comprensión más profunda de fenómenos complejos como las interacciones moleculares, las transiciones de fase y el comportamiento de los materiales en diferentes condiciones.	Apoyo a la investigación En el ámbito de la investigación, Materials Studio facilita la exploración de nuevos materiales y la optimización de los existentes. Los investigadores pueden utilizar el software para investigar las propiedades de los materiales, diseñar nuevos compuestos y simular condiciones experimentales, acelerando el ritmo del descubrimiento y la innovación en la ciencia de los materiales.
Integración con el trabajo experimental Materials Studio puede complementar la investigación experimental proporcionando información sobre los mecanismos a escala atómica y guiando el diseño experimental. Esta integración entre los enfoques computacional y experimental mejora la eficiencia y la eficacia de los proyectos de investigación, ofreciendo una perspectiva holística sobre el desarrollo y la caracterización de materiales.	Comunidad y colaboración BIOVIA Materials Studio cuenta con una próspera comunidad académica con numerosas publicaciones científicas que citan su uso. Investigadores y educadores de todo el mundo contribuyen a este cuerpo de conocimiento, aprovechando Materials Studio para avanzar en la comprensión y aplicación de los principios de la ciencia de los materiales. Además, existe una vibrante comunidad pública de BIOVIA Materials Studio que sirve como un valioso centro para que los usuarios, estudiantes y expertos de Materials Studio participen en debates, intercambien información, compartan consejos	Capacidades predictivas Una de las características clave de Materials Studio es su capacidad para predecir las propiedades de los materiales con precisión. Esta capacidad predictiva es invaluable tanto para fines docentes como de investigación, ya que permite a los estudiantes comprender principios y conceptos fundamentales, al tiempo que capacita a los investigadores para diseñar materiales novedosos con propiedades personalizadas