La conferencia Maple de este año incluye tres sesiones de capacitación práctica en profundidad que no querrá perderse.

  • Su código no funciona. ¿Y ahora qué? Una sesión de formación esencial para cualquier persona que escriba código en Maple. Aprenderá trucos y consejos de depuración, así como las mejores prácticas para aumentar las probabilidades de que su código funcione correctamente la primera vez.
  • Cálculo de series y límites en Maple. Aproveche al máximo los comandos series, limit, y asympt con esta sesión de capacitación que se encuentra en la funcionalidad de Maple para calcular expansiones y límites de series truncadas.
  • Uso de Maple con Jupyter y Python. Aprenda a crear cuadernos Jupyter que utilicen Maple para realizar cálculos, así como a ejecutar código Python desde Maple y código Maple desde Python.

Si bien estas sesiones de capacitación seguramente serán útiles e informativas, son solo una parte de la experiencia de la Conferencia Maple. Puede inscribirse para las formaciones de capacitación, pero también puede quedarse y asistir a las presentaciones de los productos, las conferencias y magistrales y mucho más.

¿No estás seguro de poder asistir en vivo? Regístrese de todos modos y tendrá acceso a la plataforma de la conferencia para volver a verla cuando quiera.

En la simulación multifísica, una de las tareas esenciales es la importación y manipulación de geometrías complejas provenientes de modelos CAD. El módulo CAD Import de COMSOL Multiphysics facilita este proceso [1], permitiendo a los usuarios integrar directamente diseños detallados en el entorno de simulación. Este módulo es particularmente útil en diversas industrias. Más detalles sobre formatos admisibles, usando este módulo se encuentran en [2].

Un ejemplo práctico de esta capacidad es el titulado "Creating a Fluid Domain Inside a Solid Structure", que demuestra cómo definir un dominio de fluido dentro de un múltiple de escape de un motor.

Objetivo del ejemplo

El objetivo de "Creating a Fluid Domain Inside a Solid Structure" es ilustrar:

  • La importación de Geometría CAD: La importación de un modelo CAD detallado de un sistema de escape, lo cual es crucial para iniciar el análisis multifísico. Este proceso garantiza que los detalles geométricos se conserven, facilitando simulaciones precisas.
  • La creación del Dominio de Fluido: La definición del espacio ocupado por los gases de escape dentro de la estructura sólida. Este paso es fundamental para realizar simulaciones de dinámica de fluidos computacional (CFD) y estudiar el comportamiento del flujo.
Procedimiento
  • Importación de la Geometría CAD
    • Se comienza importando el modelo CAD del sistema de escape en un formato estándar como STEP, IGES o ACIS. Estos formatos permiten la representación precisa de la geometría, esencial para análisis detallados.
  • Definición del Dominio de Fluido
    • Una vez importada la geometría, se utiliza el CAD Import Module para definir el dominio de fluido. Esto implica identificar el volumen interno del sistema de escape que será ocupado por los gases, separando así este volumen de las paredes sólidas.
  • Configuración de las Condiciones de contorno
    • Se establecen las condiciones de entrada y salida para el flujo de gases, y se aplican condiciones adecuadas en las paredes internas del múltiple. Estas configuraciones determinan cómo interactúan los gases con las superficies sólidas y cómo se distribuye el flujo dentro del sistema.
  • Generación de la Malla y Simulación
    • Se crea una malla para el dominio de fluido, lo cual es necesario para la resolución numérica de las ecuaciones de flujo. La simulación puede incluir el análisis del flujo de gases y la transferencia de calor, proporcionando una visión completa del comportamiento térmico y dinámico del sistema.

La Figura 1 muestra la secuencia geométrica que incluye la importación y las acciones posteriores para llegar al mallado. El último nodo (Remove Details) está desactivado, razón por la cual el mallado presenta 3 advertencias. Si se finaliza la geometría incluyendo Remove Details se consigue el mallado libre de advertencias. La Figura de la cabecera muestra el resultado de la malla tras haber removido los detalles en la secuencia geométrica.


Figura 1: Secuencia de la Geometría.

Aplicaciones y Beneficios

El ejemplo "Creating a Fluid Domain Inside a Solid Structure" es útil para:

  • Optimización de Diseños de Componentes
    • Permite mejorar el diseño del múltiple de escape para optimizar el flujo de gases, reducir la contrapresión y mejorar la eficiencia del motor.
  • Estudios Térmicos
    • Ayuda a analizar la transferencia de calor desde los gases hacia las paredes del múltiple, lo cual es crítico para la gestión térmica del motor y la durabilidad de los materiales.
  • Reducción de Emisiones
    • Al optimizar el flujo y la combustión, es posible reducir las emisiones contaminantes, cumpliendo con normativas ambientales estrictas.
Conclusión

El ejemplo "Creating a Fluid Domain Inside a Solid Structure" demuestra cómo el CAD Import Module de COMSOL Multiphysics permite la integración efectiva de modelos CAD complejos en simulaciones multifísicas. Esta capacidad es esencial para realizar análisis detallados y precisos, necesarios en el diseño y optimización de sistemas de ingeniería complejos. El ejemplo guía a los usuarios a través de todo el proceso, desde la importación de la geometría hasta la ejecución de simulaciones avanzadas, proporcionando una herramienta valiosa para ingenieros y diseñadores en la mejora continua de productos y procesos.

Referencias

[1] Galería de aplicaciones: Creating a Fluid Domain Inside a Solid Structure

[2] Centro de aprendizaje: Supported File Formats

[3] CAD Import Module

Una limitación del modelo de dispersión de aire CALPUFF es que solo se puede ejecutar en un solo procesador (es decir, en serie). En consejos de modelado anteriores se han analizado formas de evitar esta limitación. Por ejemplo, ejecutar CALPUFF con una sola fuente será más rápido que intentar modelar varias fuentes a la vez. Los modeladores pueden emplear CALSUM para evaluar los impactos acumulativos. Este enfoque tiene el beneficio adicional de proporcionar una forma de evaluar las contribuciones de fuentes individuales.

Si bien el ejecutable CALMET predeterminado también es un proceso en serie, la aplicación CALPUFF View de Lakes Environmental incluye desde hace tiempo la capacidad de paralelizar estas ejecuciones. Esto permite a los modeladores completar las evaluaciones CALMET en una fracción del tiempo. La funcionalidad multiprocesador de CALPUFF View para CALMET divide la ejecución de CALMET en partes que se pueden ejecutar simultáneamente en varios procesadores. Los usuarios pueden seleccionar la cantidad de procesadores que desean usar sin límites, según la cantidad de procesadores disponibles en su máquina. Para habilitar CALMET Parallel, siga los pasos a continuación.

Paso 1: Vaya a Preferences de la aplicación en el menú File.

Paso 2: Seleccione CALMET bajo el encabezado EPA Models/Limits.

Paso 3: Habilite la opción Use Multi-Processor Options y seleccione la cantidad de procesadores a utilizar.

Esto también se puede habilitar desde el cuadro de diálogo Project Status - CALMET que aparece justo antes de ejecutar el modelo.

Al ejecutar CALMET Parallel, CALPUFF View dividirá de manera uniforme el período de ejecución entre la cantidad de procesadores seleccionados (con un período de ejecución mínimo de 24 horas por ejecución). Luego, cada pieza se ejecuta al mismo tiempo para completar el período completo en un tiempo récord.


Ejemplo de salida de la ejecución paralela de CALMET con CALPUFF View

En el ámbito de la simulación y el modelado, la integración de MATLAB y COMSOL Multiphysics ha potenciado la forma en que ingenieros y científicos abordan problemas complejos. La capacidad de combinar la capacidades de MATLAB con la versatilidad de COMSOL permite a los usuarios crear y ejecutar modelos multifísicos detallados, optimizando procesos y obteniendo resultados precisos en una amplia gama de aplicaciones.

Sinergia de potencias: MATLAB y COMSOL Multiphysics

MATLAB es conocido por su capacidad para realizar cálculos numéricos avanzados, análisis de datos y desarrollo de algoritmos. COMSOL Multiphysics, por otro lado, es una herramienta para la simulación multifísica que permite modelar fenómenos interconectados, como la mecánica de fluidos, la transferencia de calor, y la electroquímica. Al integrar estos dos entornos, los usuarios pueden llevar a cabo simulaciones más complejas y personalizadas, aprovechando lo mejor de ambos mundos.

Ejecución de modelos desde MATLAB

Una de las características más importantes de esta integración es la capacidad de ejecutar archivos de modelos de COMSOL directamente desde MATLAB. Esto se realiza mediante la API de LiveLink™ for MATLAB®, que permite controlar COMSOL Multiphysics desde MATLAB, facilitando la automatización de tareas y la implementación de scripts personalizados para manejar simulaciones complejas.

Por ejemplo, los usuarios pueden escribir scripts en MATLAB para definir parámetros de entrada, ejecutar simulaciones y procesar resultados, todo de manera automatizada. Esto no solo ahorra tiempo, sino que también minimiza errores humanos y mejora la reproducibilidad de los experimentos.

Ejemplos destacados de la biblioteca de aplicaciones de COMSOL

La biblioteca de COMSOL ofrece una amplia variedad de ejemplos que demuestran las capacidades de integración con MATLAB. Aquí destacamos algunos casos de uso interesantes:

Activación y desactivación de dominios en simulación térmica

El calentamiento de un objeto desde regiones alternadas es un ejemplo donde la técnica de activar y desactivar la física en dominios puede ser útil. Este ejemplo muestra cómo aplicar esta técnica usando LiveLink for MATLAB [1]. En el modelo se desea estudiar la distribución del calor en una placa grande de cobre calentada por una placa de acero que se mueve entre varias ubicaciones. La placa de acero caliente permanece en cada punto de la base durante dos minutos antes de ser movida al siguiente. En la Figura 1, la placa de cobre se muestra en naranja. Las cuatro ubicaciones de la placa de acero están presentes en la geometría, pero solo una está activa en un momento dado. Se asume que la placa caliente se mueve instantáneamente cada dos minutos, desactivando el dominio anterior y activando uno nuevo. Los dominios activos se muestran en azul y están marcados con un círculo relleno. El calor se transfiere entre la placa de acero, con una temperatura inicial de 500 K, y la placa de cobre a través de una capa delgada con resistencia térmica. La placa de cobre se enfría por el contacto térmico con la capa de resistencia, simulando el proceso de calentamiento en diferentes ubicaciones.


Figura 1. Geometría del modelo con la placa de cobre en naranja y la placa de acero activa en azul, marcada con un círculo relleno.

Distribución de temperatura en un termo al vacío

Este ejemplo resuelve la distribución de temperatura dentro de un termo al vacío que contiene café caliente. El objetivo principal es ilustrar cómo usar funciones de MATLAB para definir propiedades de materiales y condiciones de contorno directamente dentro del modelo de COMSOL. Se utilizan dos funciones de MATLAB para definir la conductividad térmica dependiente de la temperatura de la carcasa del termo y el material aislante de espuma, mientras que una tercera función define el coeficiente de transferencia de calor que corresponde a una refrigeración por convección natural para una placa vertical y el aire circundante. Se asume simetría axial para esta simulación, reduciendo la geometría del modelo a la sección transversal 2D del termo al vacío. El termo consiste en una carcasa de acero aislada con un material de espuma y un tapón de nailon. En la pared interior se aplica una temperatura constante, asumiendo que el termo está lleno de café a temperatura constante. A partir de la distribución de temperatura en la pared del termo al vacío mostrada en la Figura de la cabecera, se puede ver que la mayoría de los gradientes de temperatura están en la espuma, lo que demuestra que el material funciona bien para aislar el termo al vacío

Automatización y eficiencia

La integración de MATLAB y COMSOL Multiphysics no solo facilita la ejecución de simulaciones complejas, sino que también permite una automatización eficiente de los flujos de trabajo. Los usuarios pueden desarrollar algoritmos en MATLAB que automaticen la generación y ejecución de múltiples escenarios de simulación, optimizando así los diseños y reduciendo el tiempo necesario para obtener resultados fiables. Ver Livelink for MATLAB [3].

Conclusión

La combinación de MATLAB y COMSOL Multiphysics representa un avance significativo en el campo de la simulación y el modelado. Esta integración permite a los ingenieros y científicos abordar problemas multifísicos con mayor precisión y eficiencia, ofreciendo soluciones innovadoras en diversas áreas de la ingeniería y la ciencia. Con ejemplos prácticos y aplicaciones en el mundo real, esta sinergia de herramientas continúa impulsando el avance tecnológico y la optimización de procesos en múltiples industrias.

Referencias

[1] Galería de aplicaciones de COMSOL: Domain Activation and Deactivation
[2] Galería de aplicaciones de COMSOL: Temperature Distribution in a Vacuum Flask
[3] LiveLink for MATLAB

¿Buscas una lectura de verano? Echa un vistazo al último número del Maple Transactions Journal.

El artículo principal de este número argumenta que los versos del poema "Raven Travelling" (El viaje del cuervo), del poeta Haida Skaay de los Qquuna Qiighawaay, pueden usarse para visualizar el proceso de descubrimiento matemático, una afirmación respaldada por ejemplos de la teoría de Ramsey y la definición de Bailey-Borwein de matemáticas experimentales.

Aproveche sus datos para tomar mejores decisiones
ESTADÍSTICA Y ANÁLISIS PREDICTIVO

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El análisis predictivo es una categoría de análisis de datos cuyo objetivo es hacer predicciones sobre resultados futuros, basándose en datos históricos y técnicas de análisis. Minitab ofrece una variedad de técnicas estadísticas (incluidas la minería de datos, el aprendizaje automático y el modelado predictivo) para comprender los sucesos futuros. El modelado de regresión es una de las herramientas más populares y, a menudo, la primera incursión de muchos profesionales en el análisis predictivo.

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Lleve sus habilidades de regresión a otro nivel con MARS® (Multivariate Adaptive Regression Splines) o mejore sus habilidades utilizando nuestros métodos basados ​​en árboles como Classification and Regression Trees, mejor conocidos como CART® , Random Forests® y gradient boosting, mejor conocido como TreeNet®. ¿No está seguro de qué método elegir? Confirme fácilmente que está utilizando el mejor modelo predictivo para responder a su pregunta con Automated Machine Learning (Auto-ML). Perfecto para aquellos que son nuevos en análisis predictivo y necesitan recomendaciones, y expertos que buscan una segunda opinión.

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Minitab es el líder del mercado en herramientas de calidad debido a la amplia gama de herramientas poderosas que ofrecemos, la facilidad de uso y la capacitación y educación que brindamos para ayudar a las organizaciones a mejorar continuamente. Minitab establece el estándar para herramientas de análisis de calidad, como el control estadístico de procesos , incluidos los gráficos de control y el análisis de capacidad , y el análisis del sistema de medición . Además de los métodos estadísticos que se utilizan típicamente en la mejora de la calidad, Minitab también ofrece herramientas de lluvia de ideas y análisis FMEA.

DISEÑO DE EXPERIMENTOS

Probablemente sepa que el diseño de experimentos (DOE) es la forma más eficiente de optimizar y mejorar su proceso. Pero muchos de nosotros lo encontramos intimidante, especialmente si no es una herramienta que usemos a menudo. ¿Cómo seleccionar un diseño apropiado y asegurarse de tener la cantidad correcta de factores y niveles? Y después de haber recopilado sus datos, ¿cómo elegir el modelo correcto para su análisis? Una forma de comenzar con el DOE es el Asistente en Minitab Statistical Software.

FIABILIDAD

En casos como el de una falla del equipo, los fabricantes de equipos originales (OEM) serían los culpables. Estos fabricantes deben entonces encontrar rápidamente la causa raíz y determinar el riesgo para otros vehículos que aún estén operando en el campo para poder predecir cuántos vehículos adicionales regresarán con el mismo problema o continuarán circulando sin problemas en absoluto (también llamados sobrevivientes). Eventualmente, si el riesgo es lo suficientemente alto, podría ser necesario retirar un vehículo del mercado. Conozca cómo una empresa predijo y evitó la falla de un producto.

SERIES TEMPORALES

El análisis de series temporales de modelos requiere distintos métodos y comparaciones de modelos. Compruebe siempre las mediciones de precisión para ver qué modelo minimiza los errores. También es una buena práctica realizar previsiones sobre los datos que ha recopilado actualmente para confirmar el modelo que mejor se ajusta, antes de realizar previsiones sobre datos no observados. Obtenga más información en este blog.

SIMULACIÓN DE MONTE CARLO

Las simulaciones de Monte Carlo han recorrido un largo camino desde que se aplicaron por primera vez en la década de 1940, cuando los científicos que trabajaban en la bomba atómica calcularon las probabilidades de que un átomo de uranio en fisión provocara una reacción de fisión en otro. Hoy, con las soluciones de Minitab, puede simular la gama de resultados posibles para ayudar en la toma de decisiones, pronosticar resultados financieros o estimar plazos de proyectos, comprender la variabilidad de un proceso o sistema, o gestionar el riesgo mediante la comprensión de las relaciones costo/beneficio.

La Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos (EPA) ha introducido importantes actualizaciones en su Programa de Informes de Gases de Efecto Invernadero (GHGRP) para 2024. Los cambios clave incluyen revisiones a la subparte W (Sistemas de petróleo y gas natural), la subparte C (Fuentes generales de combustión de combustible estacionario) y la subparte A (Disposiciones generales). Estas actualizaciones abordan las lagunas en los informes de datos de emisiones para sectores específicos y establecen nuevas determinaciones de confidencialidad. Además, la EPA ha actualizado los potenciales de calentamiento global (GWP) y ha ampliado el GHGRP para incluir nuevas categorías de fuentes, mejorando la recopilación de datos y la implementación del programa.

Otra actualización notable es la introducción del Cargo por Emisiones de Residuos (WEC, por sus siglas en inglés) para las emisiones de metano, que afecta a las instalaciones que presentan informes según la subparte W. Esta norma propuesta describe los detalles de la implementación del cargo, incluidos los cálculos y las exenciones. Estas actualizaciones tienen como objetivo mejorar la precisión y la exhaustividad de los informes sobre las emisiones de gases de efecto invernadero, lo que garantiza un mejor cumplimiento normativo y la protección del medio ambiente.

Lakes Environmental puede ayudarle con su solución de gestión de calidad del aire AQMIS para garantizar el cumplimiento de las regulaciones de calidad del aire de la EPA, incluidas las revisiones recientes del Apéndice W.

Para obtener más detalles, puede visitar los Avisos de reglamentación de la EPA para informes de GEI

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