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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”.
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La espectroscopía de impedancia electroquímica (EIS por sus siglas en inglés “Electrochemical Impedance Spectroscopy”) se utiliza ampliamente para estudiar sistemas electroquímicos. Al aplicar una pequeña señal sinusoidal a un sistema electroquímico y medir su respuesta en un rango de frecuencias, la EIS ofrece una ventana a los intrincados procesos de transferencia de carga, transporte de masa y efectos de la doble capa electroquímica: fenómenos clave que determinan el rendimiento del sistema.
Sin embargo, en la práctica, los experimentos EIS no siempre se ajustan a los modelos ideales, sino que existen casos no ideales que se pueden estudiar en COMSOL Multiphysics®:
- Reacciones de transferencia de carga con absorción/desorción. La Figura 1 muestra un diagrama de Nyquist de una celda electroquímica en la que varía la concentración de las sustancias que recubren los electrodos.
- Impacto de la transferencia de masa. La Figura 2 muestra los resultados de una simulación de EIS en COMSOL Multiphysics® para estudiar contribuciones de la cinética de la reacción y el transporte de masa a voltajes de operación de 0,4 V, 0 V y -0,4 V.
- Electo de la rugosidad de los electrodos (Figura 3).
- Elementos de Fase Constante Locales en Reacciones de Electrodos.
COMSOL Multiphysics® se puede utilizar para estudiar estos efectos en dispositivos y estudiar fenómenos como:
- Baterías: Desde la electrónica de consumo hasta los vehículos eléctricos, la EIS puede utilizarse para analizar el transporte de iones y electrones dentro de la celda, identificando posibles degradaciones y pérdida de capacidad.
- Pilas de combustible: Las capas catalíticas, las membranas y los flujos de reactivos pueden evaluarse mediante EIS, proporcionando información que contribuye a mejorar el rendimiento y la vida útil de las celdas de combustible.
- Sensores: Las interacciones de los electrodos con moléculas objetivo pueden evaluarse mediante EIS, lo que permite aplicaciones como la monitorización de glucosa mediante la detección de cambios de concentración en fluidos biológicos.
Figura 1. Diagrama de Nyquist para una celda electroquímica en dos tiempos transcurridos (t = 0 min y t = 2 min).
Figura 2. Diagramas de Nyquist de la pila de combustible PEM operando a 0,4 V, 0 V y -0,4 V.
Figura 3. Geometría de una celda con diferentes formas de superficie del electrodo: un copo de nieve de Koch y una superficie plana.
Referencias
- C. You (COMSOL Blog) 2025: https://www.comsol.com/blogs/modeling-nonidealities-in-electrochemical-impedance-spectroscopy
- V. Vivier and M. E. Orazem, “Impedance Analysis of Electrochemical Systems,” Chemical Reviews, vol. 122, issue 12, article 11131–11168, 2022.
- C. You. et al., “Experimental observation of ohmic impedance,” Electrochimica Acta, vol. 413, 2022.
- S. Wang et al., “Electrochemical impedance spectroscopy,” Nature Reviews Methods Primers, vol. 1, article 41, 2021. Doi: 10.1038/s43586-021-00039-w
- A. Lasia, “The Origin of the Constant Phase Element,” J. Phys. Chem. Lett., vol. 13, issue 2, pp. 580–589, 2022.
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Minitab Solution Center (solo App Web)
- Integración de SharePoint: los usuario pueden iniciar sesión en Microsoft SharePoint para abrir archivos almacenados en sitios de SharePoint.
- Cuadro de diálogo de vista previa de datos: se puede acceder a herramientas adicionales de preparación de datos seleccionando el botón "Limpiar y transformar" en el cuadro de diálogo de vista previa.
Centro de datos de Minitab (solo App Web)
- Tipos de columnas numéricas adicionales: los usuarios pueden aplicar tipos de datos automáticos (numéricos), enteros, decimales, de moneda y de porcentaje a los datos numéricos.
- Archivos de proyecto de Minitab Data Center: Los usuarios ahora pueden guardar proyectos de Minitab Data Center que conservan toda la información de la sesión de Minitab Data Center, incluida la información de conexión al archivo de origen.
Panel de control de Minitab (solo App Web)
- Recurso de tabla: los usuarios ahora pueden añadir una vista de tabla de sus datos de origen junto con otros recursos del panel.
Preferencias de implementación de aplicaciones de escritorio:
- Manual: elija Manual si prefiere controlar cuándo los usuarios finales reciben actualizaciones de software. Usted será responsable de distribuir la aplicación de escritorio a su fin
- Automático: elija Automático si prefiere que todos los usuarios de escritorio puedan instalar actualizaciones por sí mismos.
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Introducción
Un sistema de plasma implica múltiples fenómenos físicos interactuando que afectan su comportamiento, incluyendo la mecánica de fluidos, las reacciones químicas, la cinética física, la transferencia de calor y masa, y el electromagnetismo. El Módulo de Plasma es un complemento especializado de COMSOL Multiphysics® para modelar descargas en equilibrio y no equilibrio, que ocurren en una amplia gama de disciplinas de la ingeniería. Diseñado para manejar sistemas arbitrarios, el Módulo de Plasma ofrece configuraciones predefinidas para modelar descargas de corriente continua (DC), plasmas acoplados inductivamente (ICP), plasmas de microondas, plasmas acoplados capacitivamente (CCP), combinaciones de ICP y CCP, y descargas de corona.
En el artículo titulado “Fast and reliable simulations of argon inductively coupled plasma using COMSOL” publicado en la revista Vacuum de la editorial “Elsevier” los investigadores utilizaron el Módulo de Plasma de COMSOL para simular reactores de plasma inductivamente acoplado (ICP) con argón, ampliamente utilizados en la fabricación de dispositivos microelectrónicos. La Figura 1 (a) muestra un esquema de la cámara ICP que modelizaron y la Figura 1 (b) muestra el detalle del mallado.
Figura 1. Cámara ICP modelizada en COMSOL Multiphysics®. (a) Esquema. (b) Detalle del mallado.
Modelización y simulación
Los autores utilizaron un modelo de fluidos con la interfaz de ICP de COMSOL. Por otra parte, acoplaron un solucionador de la ecuación de Boltzmann para calcular la función de distribución de energía electrónica (EEDF) y propiedades de transporte con alta precisión. La movilidad de iones se calculó en función del campo eléctrico reducido.
Resultados clave:
- Simulaciones rápidas y fiables con bajo coste computacional.
- Los valores de densidad y temperatura electrónica calculados se aproximaron de forma satisfactoria a los datos experimentales, como se muestra en la Figura 2.
- COMSOL Multiphysics® demostró ser una herramienta eficaz para un modelado de plasma flexible y preciso, útil en la investigación y diseño de reactores ICP.
Este estudio muestra cómo COMSOL Multiphysics® puede conectar problemas complejos de multifísica que involucran plasmas con aplicaciones prácticas de ingeniería, ofreciendo velocidad y exactitud.
Figura 2. Comparativa entre los resultados obtenidos en las simulaciones de COMSOL Multiphysics® y los obtenidos experimentalmente.
Referencia
A. Ochoa Brezmes, C. Breitkopf. Fast and reliable simulations of argon inductively coupled plasma using COMSOL. Vacuum (2015) 116, 65-72.