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- Categoría: Comsol
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El evento reúne a ingenieros, científicos, investigadores y directores, en un evento presencial de modelado y simulación.
Los asistentes tendrán la posibilidad de intercambiar ideas, aprender técnicas y trucos por parte de los ponentes destacados e invitados, explorar los trabajos desarrollados por otros colegas en la sala de pósteres y asistir a minicursos seleccionados entre los más de 20 minicursos que serán impartidos por instructores.
Nuestro colaborador e ingeniero de aplicaciones de COMSOL Multiphysics, Alejandro Cifuentes, estará en la Conferencia, y estará encantado de atender a cualquiera de nuestros clientes que quiera compartir con él sus dudas e impresiones.
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- Categoría: Lakes
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¿Sabía que una sola licencia de AERMOD View le permite ejecutar AERMOD simultáneamente en varios ordenadores? ¡Es cierto! Al instalar AERMOD View, se incluyen varias utilidades adicionales, y una de ellas, Batcher, permite a los modeladores configurar una cola de ejecuciones de modelos. Batcher se puede ejecutar desde cualquier ordenador donde esté instalado AERMOD View, incluso si la aplicación completa no tiene licencia.
Batcher puede ejecutar AERMOD, ISCST3 o ISC-PRIME. Los usuarios completan una lista de ejecutables mediante el icono "Browse" 
junto a la lista desplegable. Todos los ejecutables disponibles en la interfaz principal se pueden añadir a Batcher.
La interfaz de Batcher
Los ejecutables estándar de EPA pueden ejecutarse en cualquier copia de Batcher. Si un usuario desea modelar utilizando el ejecutable AERMOD MPI paralelizado de Lakes, se incluye una licencia web secundaria con cada copia de AERMOD View para permitir la ejecución independiente de AERMOD MPI mediante Batcher en un equipo distinto al de la instalación de la licencia principal.
La activación de la licencia AERMOD MPI solo requiere unos pocos pasos:
Paso 1: Descargue e instale AERMOD View y MPICH2 en el ordenador donde desea ejecutar AERMOD MPI.
Paso 2: Abra Batcher y seleccione la opción de menú File | License Admin – AERMOD MPI.
Paso 3: Se abrirá la ventana de Web License Administration. Indique el número de serie Serial # y la clave de activación de AERMOD MPI Activation Key, que recibió por correo electrónico y pulse el botón Activate.
Paso 4: Se mostrará un mensaje indicando que la licencia se activó correctamente. Pulse "OK" y cierre la ventana "License Admin".
Nota: No es necesario activar la licencia de AERMOD MPI en el ordenador donde ya tiene activada la versión completa de AERMOD View. La licencia web de AERMOD MPI es una segunda activación para que otro ordenador ejecute el ejecutable de AERMOD MPI mediante Batcher.
Una vez activado, puedes añadir ejecutables AERMOD MPI a su lista de ejecutables, seleccionar la versión deseada e identificar cuántos procesadores desea utilizar (máximo 8).
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- Categoría: BIOVIA
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Sin embargo, el experto en formulación de productos de consumo puede descartar inicialmente COSMO-RS como una herramienta útil debido a la complejidad de las mezclas reales. Después de todo, los productos de consumo (como champús, cosméticos o detergentes) a menudo contienen dispersiones altamente estructuradas, así como sustancias complejas que participan en interacciones intrincadas, como polímeros, sales o biomoléculas.
Volver a lo básico
Aunque hoy en día COSMO-RS permite predecir muchas propiedades diferentes de y en líquidos, como coeficientes de actividad/partición/difusión/Henry, así como presión de vapor, punto de ebullición, viscosidad, constante dieléctrica, la fuerza central de esta teoría es proporcionar una medida cuantitativa de la afinidad de un ingrediente por un medio, a través del potencial químico del estado estándar. Debido a la complejidad de las formulaciones de la vida real, la aplicación de los sofisticados marcos teóricos que vienen con COSMO-RS para predecir estas propiedades de punto final, que requieren un conocimiento completo de la estructura molecular de cada componente del líquido, a menudo no es práctico.
Por lo tanto, una hermosa paradoja es que la aplicación más simple de COSMO-RS (predicción del potencial químico) es también la más útil para medios complejos como las formulaciones de productos de consumo. El mejor éxito se ha encontrado para los productos de consumo simplemente:
- Definir un sistema modelo relevante, como los disolventes eutécticos profundos naturales (NADES);
- Predecir el potencial químico de un ingrediente activo de interés (como un antioxidante) en varias composiciones para este sistema modelo;
- Clasifique las predicciones de orden para preseleccionar las composiciones candidatas que mejor disuelven este ingrediente activo de interés y pueden ser buenos vehículos para dispersarlo en la formulación objetivo.
Una historia de éxito
Los antioxidantes desempeñan un papel fundamental en la preservación de la calidad del producto y en la prolongación de la vida útil de los bienes de consumo. La rutina (cf. Figura 1) es un poderoso antioxidante, también investigado por sus posibles beneficios para la salud y como ingrediente para el cuidado de la piel. Se puede extraer de la biomasa.
Figura 1. Rutina (izquierda) y ácido aspártico / prolina NADES (derecha)Por lo tanto, existe interés en la industria de la formulación para disolver la rutina en varios productos de consumo. Sin embargo, la rutina se disuelve mal en agua, lo que dificulta su dispersión en las formulaciones.
Los NADES son preparaciones solventes basadas en una mezcla de moléculas biocompatibles, clasificadas como aceptor de enlaces de hidrógeno (HBA) y donante de enlaces de hidrógeno (HBD). El HBA y el HBD suelen ser sólidos cuando están en su forma pura, pero líquidos cuando se mezclan, lo que abre el camino a numerosas combinaciones innovadoras de disolventes. Son candidatos ideales a disolventes cuando se trata de dispersar un ingrediente activo de interés como la rutina, pero encontrar la combinación correcta para el ingrediente correcto es un problema de aguja en un pajar.
Este desafío se adapta perfectamente a los métodos computacionales y, en particular, a COSMO-RS, que ha demostrado ser un método de elección para cribar NADES.
En este contexto, Jeliński y Cysewski han examinado una serie de NADES diferentes con BIOVIA COSMOtherm, siguiendo con mediciones experimentales de solubilidad en NADES preseleccionados, minimizando el potencial químico en el NADES. Descubrieron que la combinación de ácido aspártico / prolina proporcionó un aumento del 80% en la solubilidad sobre el estado del arte, utilizando aminoácidos que combinan un costo moderado con una alta biocompatibilidad. Su uso juicioso de BIOVIA COSMOtherm (ver Tabla 1) ha brindado una solución sostenible y eficiente para mejorar la calidad y la vida útil de los productos de consumo.
| Paso | Arreglo | Puntuación |
| Dispersión del antioxidante en la formulación | Antioxidante disuelto en el disolvente de dispersión | Minimización del potencial químico de antioxidantes en disolventes de dispersión |
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- Categoría: Minitab
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Por Oliver Franz.
El 15 de enero de 2009, el vuelo 1549 de US Airways chocó contra una bandada de gansos poco después de despegar del Aeropuerto LaGuardia de Nueva York. Ambos motores perdieron potencia, y el capitán Chesley "Sully" Sullenberger y el primer oficial Jeffrey Skiles se vieron obligados a aterrizar el Airbus A320 en el río Hudson. Todos sobrevivieron, y el suceso se conoció como el "Milagro en el Hudson".
Ese incidente puso de relieve lo que los ingenieros y reguladores aeroespaciales saben desde hace tiempo: los impactos con aves no son raros y sus consecuencias pueden ser graves. Si bien la mayoría de los incidentes solo causan daños menores, algunos resultan en fallos catastróficos, sobre todo en componentes críticos como parabrisas, paneles del fuselaje y aspas de ventilador.
Por eso las autoridades de certificación exigen pruebas de impacto de aves. Aprobar una sola prueba no es suficiente. Los fabricantes deben demostrar estadísticamente, con confianza, que sus diseños funcionarán de forma fiable en una amplia gama de escenarios.
Con Minitab Statistical Software, ubicado en el Centro de Soluciones Minitab, los ingenieros pueden ir más allá de los simples resultados de aprobado/reprobado y analizar rigurosamente los datos de impactos de aves. Con un modelo de fiabilidad de Weibull, podemos comparar las vulnerabilidades relativas de los componentes y comprender cuánto tiempo siguen funcionando después de un impacto antes de que se produzca la primera falla.
¿Cómo se realizan las pruebas de impacto de aves?
Para recopilar estos datos, los fabricantes realizan pruebas cuidadosamente controladas que simulan impactos de aves en situaciones reales. Por ejemplo, pueden lanzar cadáveres de aves especialmente preparados o proyectiles similares contra motores u otros componentes en funcionamiento para replicar el impacto. Tras el impacto, el motor o la pieza continúa funcionando en condiciones normales hasta que se observa una falla. La medición clave es el tiempo o el número de ciclos hasta la primera falla tras el impacto inicial. Esto proporciona una imagen clara de la durabilidad tras el impacto sin necesidad de realizar pruebas de degradación a largo plazo.
Comprensión de la confiabilidad tras un impacto con aves
Para evaluar el rendimiento de los componentes, los fabricantes realizan pruebas controladas donde las piezas se someten a impactos simulados de aves a diferentes pesos y velocidades. Estas pruebas generan datos sobre la funcionalidad de los componentes, su durabilidad bajo impactos repetidos y su cumplimiento de los estándares de certificación. A continuación, se presenta el resultado de Minitab:
A partir de estos datos pudimos determinar:
- Los componentes expuestos a impactos simulados mostraron una amplia gama de durabilidad. Algunos fallaron con relativa rapidez tras el impacto, mientras que otros continuaron funcionando durante varios ciclos antes de observarse la primera falla.
- La fiabilidad disminuye drásticamente al comenzar las fallas. El parámetro de forma (~4,16) indica una marcada disminución de la supervivencia tras las primeras fallas posteriores al impacto, lo que subraya la necesidad de detectar las debilidades a tiempo.
- No se observan todos los fallos. Aproximadamente un tercio de las piezas en prueba nunca fallaron dentro del plazo observado. Estos datos censurados significan que nuestras estimaciones son conservadoras; algunas piezas son incluso más resistentes de lo que sugiere el modelo.
- Existe variabilidad en el rendimiento. El 50 % medio de los resultados abarcó un amplio rango de durabilidad, lo que demuestra que, si bien algunos componentes fallan antes, otros pueden soportar una tensión mucho mayor.
En la práctica de la aviación en el mundo real, cualquier pieza que sufre un impacto de pájaro se inspecciona inmediatamente, pero el modelado estadístico ayuda a identificar qué componentes merecen el escrutinio más minucioso y la atención de diseño.
De la información a la acción
El análisis de confiabilidad solo importa si permite tomar mejores decisiones. Los resultados de las pruebas de impacto con aves no solo demuestran el cumplimiento normativo. Muestran dónde los cambios de diseño, operaciones y mantenimiento tendrán el mayor impacto.
Mejoras de diseño
Si los modelos estadísticos muestran que las aspas del ventilador son el punto débil, los equipos de ingeniería pueden priorizar el refuerzo. Las opciones incluyen capas compuestas, secciones de raíz de aleación de titanio o geometrías de aspas rediseñadas para disipar la energía con mayor eficacia. En el caso de los parabrisas, los laminados multicapa con intercapas de policarbonato pueden reducir la propagación de grietas y prolongar la vida útil tras un impacto.
Ajustes operativos
El riesgo de colisión con aves no es aleatorio; alcanza su punto máximo durante las ventanas migratorias del amanecer y el atardecer, y a altitudes inferiores a los 914 metros. Las aerolíneas pueden utilizar esta información para ajustar los perfiles de ascenso, limitar la merodeo en altitudes con alta densidad de aves o desviar las rutas para evitar corredores migratorios conocidos. Los aeropuertos pueden complementar estas estrategias con programas de gestión de riesgos para la fauna silvestre: modificación del hábitat, sistemas de detección de aves por radar y técnicas de dispersión para reducir los encuentros cerca de las pistas.
Estrategias de mantenimiento
Los modelos Weibull también se incorporan directamente al mantenimiento predictivo. En lugar de inspeccionar o reemplazar componentes estrictamente a intervalos fijos, los planificadores pueden considerar la exposición a condiciones de alto riesgo de impacto. Por ejemplo, las palas sometidas a impactos más fuertes de aves en escenarios de prueba pueden ser marcadas para una inspección más temprana en servicio, mientras que los parabrisas con alta probabilidad de supervivencia tras un impacto pueden permanecer en servicio durante más tiempo con confianza. Esta planificación del mantenimiento basada en riesgos maximiza tanto la seguridad como la eficiencia.
Construyendo cielos más seguros mediante la confiabilidad basada en datos
Los impactos con aves nunca se eliminarán, pero sus riesgos sí se pueden gestionar. Al aplicar métodos de fiabilidad estadística en Minitab, los equipos aeroespaciales pueden pasar de simplemente aprobar las pruebas de certificación a desarrollar una estrategia sólida y basada en datos para la mejora continua.
Desde el refuerzo de diseños hasta el ajuste de operaciones de vuelo y el perfeccionamiento de los cronogramas de inspección, la combinación de pruebas rigurosas y análisis avanzados permite a los ingenieros demostrar confiabilidad con confianza y mejorar la seguridad con precisión.
En la aviación, eso significa menos fallos, mayor resiliencia y, en última instancia, cielos más seguros para todos.
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- Categoría: Comsol
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La industria de fabricación mundial busca continuamente optimizar procesos y reducir costes. En este contexto, la modelización y simulación multifísica con COMSOL Multiphysics® es una herramienta clave para acelerar la innovación y mejorar la eficiencia sin sacrificar la precisión. Algunos ejemplos son los siguientes:
- Pruebas estructurales de piezas impresas en 3D [1]: BE CAE & Test empleó COMSOL Multiphysics® para modelizar y validar el comportamiento mecánico de especímenes impresos en 3D con distintos parámetros, logrando una alta correlación entre los resultados numéricos y experimentales (Figura 1).
Figura 1. Diferencia en las pruebas de esfuerzo causadas por distintos grados de relleno. - Simulación de fusión de metales con láser infrarrojo [2]: Seurat Technologies utilizó modelos numéricos validados en COMSOL Multiphysics® para simular la gestión térmica de su tecnología Area Printing®, optimizando el enfriamiento y mejorando la eficiencia de su innovador sistema de impresión metálica con láser.
- Aumento de la vida útil del acero inoxidable con recubrimientos “cold-spray” [3]: Triton Systems aplicó COMSOL Multiphysics® para predecir la vida a fatiga de componentes multimateriales y recubiertos, reduciendo tiempo y costes de ensayos físicos y demostrando mejoras en el rendimiento bajo cargas cíclicas (Figura 2).
Estos ejemplos muestran cómo COMSOL Multiphysics® ayuda a empresas e investigadores a diseñar, validar y optimizar productos y procesos en la industria manufacturera. Puedes encontrar más detalles de estas simulaciones en COMSOL Blog [4].
Figura 2. Respuesta ante esfuerzos para una muestra con carga cíclica con un recubrimiento por proyección en frío “cold-spray”.
Referencias
[1] R. Sinatra et al. (2024), “Structural Analysis on 3D Printed Objects Made from Experimentally Characterized Materials”. https://www.comsol.com/paper/structural-analysis-on-3d-printed-objects-made-from-experimentally-characterized-materials-135652
[2] S. Elhadj et al. (2024), “Simulation of heating of a beam shaping spatial light modulator in Area Printing® metal 3D printing”. https://www.comsol.com/paper/simulation-of-heating-of-a-beam-shaping-spatial-light-modulator-in-area-printing-metal-3d-printing-135792
[3] G. Isaacson et al. (2024), Predicting Fatigue Life of Cold-Sprayed Multi-Materials and Functionally Graded Materials. https://www.comsol.com/paper/predicting-fatigue-life-of-cold-sprayed-multi-materials-and-functionally-graded-materials-135902
[4] M. Mcarty. COMSOL Blog (2025), “3 Real-World Uses of Simulation in the Manufacturing Industry”. https://www.comsol.com/blogs/3-real-world-uses-of-simulation-in-the-manufacturing-industry
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- Categoría: Signals ChemDraw
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Marcando un momento histórico
El 17 de julio de 1985, ChemDraw se dio a conocer en la Conferencia de Investigación Gordon sobre Reacciones y Procesos, cautivando a la comunidad científica al permitir a los químicos crear hermosos dibujos químicos en una fracción del tiempo que antes se necesitaba. Este día histórico se celebra como el verdadero nacimiento de ChemDraw, el momento en que los químicos lo adoptaron instantáneamente.
Chemdraw es utilizado por miles de científicos de forma anual pero... ¿conoces su historia?
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1985 - PRIMERA PRESENTACIÓN Química orgánica David Evans presenta por primera vez el desarrollo de ChemDraw por el estudiante de posgrado Stewart Rubenstein |
| ChemDraw 1.0 - 1986 Se funda Cambridge Scientific Computing y lanza la primera versión de ChemDraw para su uso en ordenadores Macintosh. |
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1994 - Versión de windows Cambridge Scientific Computing lanza la primera versión de ChemDraw que se ejecuta en Windows |
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1999 - HERRAMIENTAS DE PREDICCIÓN En 1997, ChemDraw incluye herramientas de predicción (RMN, pKa, logP, etc.) y funcionalidad de estructura a nombre y de nombre a estructura. |
| HERRAMIENTAS DE ESPECTROSCOPIA DE MASAS - 2004 ChemDraw agrega una herramienta de espectrometría de masas que muestra los pesos moleculares de los fragmentos resultantes de la fragmentación. |
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2013 - IMPLEMENTACION EN IPAD ChemDraw para iPad permite a los usuarios realizar dibujos básicos y compartir estructuras químicas. |
| CAS SciFinder - 2014 ChemDraw integra CAS SciFinder, lo que permite a los usuarios buscar e investigar estructuras dibujadas |
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2016 - ChemDraw Cloud Se lanza ChemDraw Cloud, que permite la colaboración en línea y el acceso a la estructura desde cualquier lugar |
| Coloración de relleno de anillo - 2019 ChemDraw presenta una función que permite a los usuarios rellenar carbociclos con colores |
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2020 - Resaltado de color ChemDraw presenta la posibilidad de resaltar enlaces y átomos con color, así como las herramientas de limpieza 3D y perspectiva de estructura |
| Signals ChemDraw - 2024 Una versión nativa de la nube de ChemDraw que permite a los usuarios almacenar, acceder y editar estructuras desde cualquier lugar |
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Y tú, ¿desde hace cuánto conoces ChemDraw?
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- Categoría: Minitab
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Refuerza capacidades con la recopilación automatizada de datos de los equipos de inspección y la analítica de calidad
Minitab, LLC, líder del mercado en análisis de datos, analítica predictiva y mejora continua de procesos, anuncia la adquisición de Prolink Software, LLC, líder del mercado en soluciones de software que automatizan la recopilación de datos de equipos de inspección para el control estadístico de procesos y la analítica de calidad.
Con sus ya 40 años en el mercado, Prolink ha construido la mayor biblioteca de controladores para recopilar automáticamente datos en tiempo real de más de 320 marcas, modelos y versiones de equipos de inspección automática, como máquinas de medición de coordenadas (CMM), sistemas de medición y controladores lógicos programables (PLC). Además, Prolink ofrece un conjunto completo de soluciones de software para automatizar las tareas de análisis de calidad realizadas en cualquier organización, incluyendo el envío directo de los resultados de la inspección a las soluciones de Minitab para un análisis más profundo de la causa raíz.
Jeffrey T. Slovin, presidente y director ejecutivo de Minitab, dijo: “Al adquirir Prolink, Minitab amplía su liderazgo en el ámbito de la calidad de manufactura y la mejora continua con la adición de soluciones de vanguardia que complementan la adquisición de datos, el control estadístico de procesos en tiempo real y la analítica de calidad. Al unir dos de las marcas más prestigiosas en el mercado de la calidad, Minitab seguirá siendo el socio preferido de las organizaciones del mundo que buscan soluciones de resolución de problemas basadas en datos que ofrezcan ahorros significativos en costos y retorno de la inversión”.