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Categoría: Minitab

Publicado: 20 Febrero 2024

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Por Óliver Franz.

Una métrica crucial que los hospitales deben minimizar es la proporción de complicaciones quirúrgicas: un porcentaje que indica resultados adversos después de los procedimientos quirúrgicos, que varían desde bajo para procedimientos mínimamente invasivos hasta elevado para cirugías de alto riesgo.

Este número no solo difiere según el tipo de cirugía, sino que también varía entre cirujanos debido a la naturaleza especializada de la habilidad. Muchos otros factores también pueden afectar el número, por lo que es importante que los hospitales descarten tantos factores externos como sea posible antes de analizar el desempeño individual.

¿PODRÍA LA CONFIGURACIÓN DEL QUIRÓFANO CREAR COMPLICACIONES?

Después de la cirugía, a menudo se le pregunta al cirujano si la configuración de la cirugía fue exactamente como esperaba que fuera. El propósito de esta pregunta es doble: primero, el tiempo de un cirujano es costoso y limitado, por lo que tener una sala correctamente habilitada ahorra tiempo, y segundo, no tener las herramientas necesarias para la cirugía en los lugares donde el cirujano las necesita podría provocar retrasos, lo que podría provocar resultados adversos para el paciente.

Un ejemplo de esto podría ser la iluminación quirúrgica. La iluminación adecuada es fundamental para que el cirujano pueda ver claramente lo que está haciendo. Si las luces no están colocadas correctamente o si hay problemas con su intensidad o enfoque, puede afectar significativamente la capacidad del cirujano para realizar el procedimiento de forma segura y precisa. En teoría, esto podría provocar complicaciones durante o después del procedimiento.

En nuestro escenario, decidimos recopilar datos de dos meses de cirugías entre tres cirujanos diferentes. Registramos si el cirujano afirmó afirmativamente que todo estaba configurado correctamente o no. Luego, medimos si se registró al menos una complicación con cada paciente en los 30 días posteriores a la operación.

En última instancia, queríamos ver si nuestra hipótesis nula era correcta; supusimos que habría una asociación entre la configuración de la sala y las complicaciones de los pacientes, y queríamos demostrar que había una diferencia estadísticamente significativa entre los dos resultados que no podía explicarse por casualidad. Obviamente, con los datos limitados que recopilamos, no podríamos probar la causalidad, pero demostrar una asociación podría ser un punto de partida sólido para la mejora continua.

Introducimos nuestros datos de 105 cirugías en Minitab Statistical Software y realizamos una prueba de asociación de chi-cuadrado. Optamos por utilizar Chi-cuadrado en lugar de ANOVA ya que los resultados eran binarios "sí, hubo complicaciones" o "no, no hubo complicaciones"; los datos no eran continuos. Estos son los resultados que produjo Minitab:

Con un valor de p inferior a 0,001, es seguro concluir que efectivamente hubo una asociación entre la proporción de complicaciones y la configuración del quirófano. Si se observa la tabla de perfiles porcentuales, se verá que en promedio el 64% de los procedimientos no resultan en ningún tipo de complicación. Si nuestra hipótesis nula fuera incorrecta, esperaríamos que los gráficos de barras "correctos" e "incorrectos" siguieran el mismo patrón, pero claramente no es así. Proporcionalmente, las cirugías en las que la sala estaba correctamente configurada se asociaron con una proporción de complicaciones mucho menor.

Además, en la diferencia porcentual entre los recuentos observados y esperados, puede verse una barra roja larga en la parte de configuración incorrecta del gráfico. Esto demuestra que ocurren muchas más complicaciones de las que cabría esperar cuando el quirófano está configurado incorrectamente.

Además, Minitab produjo un informe de diagnóstico y una boleta de calificaciones para este análisis:

El informe de calificaciones confirma que este análisis fue efectivamente válido y puede usarse con confianza para demostrar una asociación, ya que todas las muestras fueron lo suficientemente grandes como para obtener suficientes recuentos esperados: un lenguaje fácil de entender tanto para estadísticos como para no estadísticos. Podemos concluir con confianza que nuestro valor p es exacto.

LA ASOCIACIÓN BASADA EN DATOS PUEDE GENERAR OPORTUNIDADES DE MEJORA

Ahora se dispone de los datos necesarios para comenzar a realizar mejoras basadas en datos. Es seguro decir que es probable que en este escenario la mejora de la configuración del quirófano pueda conducir a mejores resultados para los pacientes en forma de menores proporciones de complicaciones. Nuevamente, si bien esta prueba no demuestra causalidad, la asociación con los datos fue muy fuerte.

Provistos de los datos, los hospitales pueden utilizar Minitab Engage para idear, realizar un seguimiento, gestionar e implementar proyectos de mejora. Los líderes pueden medir la efectividad de ciertos equipos de técnicos quirúrgicos e intercambiar ideas sobre nuevas formas de mejorar la configuración de la sala no solo para proteger el ancho de banda y el tiempo, sino también generar mejores resultados para los pacientes y aumentar su satisfacción.

Además, si se desea llevar el análisis un paso más allá, el aprendizaje automático automatizado de Minitab en el módulo de analítica predictiva de Minitab se puede aprovechar para medir el impacto de múltiples variables diferentes en la proporción de complicaciones. Esto puede ayudar a identificar otras áreas donde se deben centrar los esfuerzos de mejora.

En última instancia, realizar estas mejoras puede reducir la proporción de complicaciones para los pacientes dentro de su red, lo que resulta en un resultado positivo que beneficia a todos los involucrados.

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Categoría: BIOVIA

Publicado: 16 Febrero 2024

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• química verde
• quimica
• BIOVIA
• cuantica
• BIOVIA COSMO-RS
• BIOVIA COSMOquick
• BIOVIA COSMOtherm
• TURBOMOLE

Explorando la química cuántica

El pK_a de un ácido es una medida de su fuerza, que es un factor crucial en su reactividad. La predicción precisa de los valores de pK_a nos permite comprender la reactividad relativa de diferentes ácidos, lo que puede ser importante en varios procesos químicos, como la síntesis, la catálisis y la bioquímica. También puede guiar el desarrollo de nuevos materiales con las propiedades deseadas. Veamos qué tan bien se desempeña la química cuántica en la evaluación de esta propiedad esencial examinando los resultados de un estudio conjunto realizado por investigadores de la Universidad del Ruhr de Bochum y BIOVIA [1].


El disolvente investigado es la acetona. La acetona es un material versátil con una amplia gama de aplicaciones. En la vida cotidiana, es quizás mejor conocido por sus capacidades de limpieza como quitaesmalte. Sin embargo, también es un disolvente esencial en diversas industrias. La acetona se utiliza como disolvente para extraer compuestos de muestras para su análisis, para disolver resinas y recubrimientos o ingredientes farmacéuticos activos (API) y otros componentes de formulaciones farmacéuticas, y para desinfectar y limpiar instrumentos. Es un disolvente común en química orgánica, que permite una amplia gama de reacciones.

La metodología computacional de elección es COSMO-RS, también conocida como Modelo de Cribado Similar a Conductor para Disolventes Reales. Es una poderosa herramienta computacional con amplias aplicaciones en diversas industrias. Su capacidad para predecir e interpretar diversas propiedades fisicoquímicas de compuestos en diferentes disolventes lo convierte en un activo valioso en muchas industrias, por ejemplo, la ingeniería química, la ciencia de los materiales, la farmacéutica, la agroquímica y las industrias de sabores y fragancias. COSMO-RS se puede aplicar para diseñar nuevos productos, optimizar procesos y garantizar el cumplimiento de las normativas medioambientales.

Explorando el vínculo entre el pK_a y las predicciones cuánticas para obtener información sobre las reacciones

Se puede aplicar una relación lineal de energía libre (LFER) entre el valor de pK_a y el cambio de la energía libre de disociación de Gibbs (ΔG_diss). Esto se debe a que el valor pKa es una medida de la constante de equilibrio para la reacción de disociación, y el cambio de energía libre de Gibbs es otra forma de expresar la constante de equilibrio.

El cambio de disociación de la energía libre de Gibbs (ΔG_diss) se puede predecir con métodos químicos cuánticos, como la teoría del funcional de la densidad (DFT) y la teoría de grupos acoplados (CC). Estos métodos proporcionan una descripción detallada de la estructura electrónica y las energías de las moléculas, lo cual es esencialpara predicciones precisas de ΔG.

Los métodos de química cuántica se pueden utilizar para calcular el cambio de energía libre de Gibbs de disociación simulando la reacción de disociación en un entorno mecánico cuántico. Esto implica calcular la energía de los reactivos, los productos y el estado de transición. A continuación, se calcula el cambio de energía libre de Gibbs a partir de la diferencia de energía entre los reactivos y los productos.

La teoría del funcional de la densidad (DFT) es un método ampliamente utilizado y computacionalmente eficiente para predecir propiedades moleculares. La DFT se ha utilizado con éxito para predecir la ΔG_diss de una variedad de moléculas. La precisión de las predicciones de ΔG_diss utilizando métodos químicos cuánticos puede mejorarse mediante el uso de teoría de alto nivel, como MP2 o CCSD(T). Sin embargo, estos métodos son más costosos desde el punto de vista computacional, lo que puede limitar su aplicación práctica a moléculas pequeñas. En general, la DFT es una buena opción para predecir la ΔG_diss para la mayoría de los ácidos y basesorgánicos.

Logros e hitos

Científicos del Departamento de Química Teórica de la Universidad del Ruhr de Bochum y BIOVIA determinaron los parámetros de LFER para su uso con la teoría COSMO-RS [1].

Se ha recogido un conjunto de 120 ácidos en el disolvente acetona para el que se dispone de datos experimentales de referencia. La predicción teórica de los valores de ΔG_diss se ha realizado con BIOVIA TURBOMOLE [2], COSMOconf [3] y COSMOtherm [4].

Para los ácidos orgánicos considerados en el trabajo, los ajustes de LFER arrojan muy buenas correlaciones lineales entre ΔG_diss calculado con COSMO-RS y DFT y los valores experimentales de pKa dentro de cada clase de compuesto.

Conclusión

La predicción precisa de los valores de pK_a facilita la vida de los investigadores en muchos campos industriales. La aplicación de esta predicción se ha ampliado a los ácidos del disolvente acetona.

La predicción de los valores de pK_a ácido en acetona utilizando COSMO-RS es una herramienta importante para comprender la reactividad química, diseñar productos farmacéuticos, desarrollar nuevos materiales, realizar estudios bioquímicos y realizar análisis computacionales eficientes. El flujo de trabajo establecido en esta investigación es muy prometedor como reemplazo de las mediciones experimentales no triviales y relativamente costosas de constantes de disociación ácida extremadamente bajas en solventes orgánicos

Referencias

1. N. Sülzner, J. Haberhauer, C. Hättig, A. Hellweg, J. Comput. Chem. 2022, 43(15), 1011; https://doi.org/10.1002/jcc.26864
2. TURBOMOLE V7.3, Un desarrollo de la Universidad de Karlsruhe y Forschungszentrum Karlsruhe GmbH, 1989-2007, TURBOMOLE GmbH 2007, 2018; http://www.turbomole.com.
3. BIOVIA COSMOconf, Versión 2020; Dassault Systèmes. https://www.3ds.com/fileadmin/PRODUCTS-SERVICES/BIOVIA/PDF/BIOVIA-cosmoconf-datasheet.pdf .
4. BIOVIA COSMOtherm, versión 2020; Dassault Systèmes. https://www.3ds.com/products/biovia/cosmo-rs/cosmotherm

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Categoría: Maple

Publicado: 15 Febrero 2024

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Los Ingenieros Mecánicos necesitan las funcionalidades que se encuentran en Maple

Los ingenieros mecánicos son simplemente únicos. Su trabajo es técnicamente complejo y desafiante, de amplio alcance y está sujeto a plazos cada vez más estrictos. Maplesoft comprende estos desafíos y ha incorporado en Maple funciones que los abordan específicamente, como por ejemplo:

Capturar la intención del diseño

Un documento de maple combina matemáticas, texto, imágenes y gráficos en vivo en un solo documento. De hecho, Maple captura las suposiciones inherentes y el proceso de pensamiento detrás de un análisis, así como los cálculos.

Matemáticas simbólicas y numéricas de alto nivel

Maple ofrece herramientas prácticas de alto nivel para matemáticas numéricas y simbólicas, análisis de datos y programación. Estas herramientas están diseñadas para problemas de ingeniería tanto simples como complejos.

Los motores matemáticos simbólicos y numéricos están perfectamente conectados; Los parámetros, ecuaciones y cálculos pueden fluir con naturalidad entre los dos. Esto significa que se las ecuaciones se pueden derivar y evaluar numéricamente en un sencillo y cohesivo flujo de trabajo.

Además, el lenguaje de programación de Maple se beneficia de un entorno de desarrollo interactivo y puede utilizar cualquier herramienta matemática de alto nivel de Maple.

• El código es más rápido de desarrollar, depurar y verificar
• Puede utilizar funciones matemáticas de alto nivel de Maple, y
• Es más fácil de leer por las personas

Reduce el riesgo de cálculo con unidades

Prácticamente todas las cantidades con las que se encuentra un ingeniero mecánicos, ya sea la fuerza, temperatura o velocidad, tienen una unidad. Las unidades se integran fluidamente en Maple y se pueden utilizar en cálculos simples, así como en la resolución, optimización y visualización de ecuaciones numéricas.

El uso de unidades en los cálculos elmina el riesgo de introducir errores de conversión de unidades y también actúa como control de la validez física de las ecuaciones.

Datos termofísicos y temoquímicos

Maple contiene datos temofísicos y temoquímicos precisos, determinados experimentalmente, para fluidos puros, mezclas de fluidos y sólidos. Los ingenieros utilizan Maple para analizar ciclos de refrigeración, diseñar intercambiadores de calor, combustión y cohetes, análisis psicométricos y sistemas de secado.

Aplicaciones de ingeniería mecánica e historias de usuarios

Dado que Maple hace que las mátemáticas de ingeniería sean lo suficientemente simples para obtener resultados rápidos, no sorprende que muchos ingenieros mecánicos utilicen Maple. Veamos ahora qué hacen con Maple y conozcamos 5 aplicaciones de software matemático para ingenieros mecánicos.

Análisis estático de cerchas y pórticos. Los análisis de pórticos y cerchas implican aplicar los conceptos de equilibrio estático a un sistema. El resultado son ecuaciones que describen las fuerzas en un sistema. El marco teórico involucra conceptos como la condición de equilibrio estático (es decir, la suma de las fuerzas y momentos en un punto son cero), el método de los nodos y el método de las secciones. Estos conceptos dan como resultado ecuaciones que deben derivarse metódicamente y equilibrarse dimensionalmente. Esto requiere notación matemática natural, documentación rica y el uso de unidades. Las unidades, en particular, actúan como control de la validez física de las ecuaciones. Maple satisface estos requisitos con documentos matemáticamente vivos que también pueden incluir imágenes y texto para ayudar a una mayor comprensión. Estos documentos son auditables y son una alternativa superior a los cálculos manuales en papel u hojas de cálculo.

Cinemática de dispositivos mecánicos

Maple es el entorno ideal para el análisis cinemático basado en ecuaciones de dispositivos mecánicos.

• Se pueden introducir ecuaciones cinemáticas y relaciones geométricas, incluidas ecuaciones diferenciales, en notación matemática natural auditable.
• Se pueden resolver ecuaciones cinemáticas utilizando los potentes resolvedores de ecuaciones diferenciales de Maple o con técnicas matriciales.
• Las ecuaciones geométricas se pueden reorganizar y manipular simbólicamente. Aquí diferenciamos las restricciones geométricas de un dispositivo de retorno rápido para obtener las ecuaciones de velocidad lineal y angular.
  

  

• El movimiento del dispostivos se puede visualizar y animar
  

  

El calor fluye a través de un ciclo termodinámico

Puede utilizarse Maple para calcular los flujos de calor alrededor de un ciclo termodinámico, como los ciclos de refrigeración por compresión de vapor, los ciclos de Rankine, los ciclos de Brayton y más. Incluso puede optimizarse el sistema para maximizar el coeficiente de rendimiento.

Algunos usuarios emplean Maple para realizar ciclos orgánicos de Rankine; estos se utilizan a menudo para recuperar calor de baja calidad de, por ejemplo, los escapes de fábrica.

Además, otros ingenieros mecánicos utilizan Maple para el diseño de turbinas de vapor.

Estas aplicaciones utilizan las herramientas de Maple para las propiedades termodinámicas y de transporte de fluidos. Esta característica tiene en cuenta las unidades: las entalpías, las densidades y otras propiedades tienen las unidades adecuadas.

Esto significa que ya no se tendrá que depender de gráficos impresos o tablas de búsqueda para obtener datos fluidos.

Con esta característica que respalda el trabajo, pueden calcularse y optimizar los flujos de calor alrededor de un ciclo termodinámico. Las aplicaciones también se pueden implementar libre de derechos de autor con Maple Player.

Cálculos de flujo de fluidos

Los ingenieros mecánicos resuelven periódicamente problemas de flujo de fluidos. Podrían estar calculando las caídas de presión y los caudales en redes de tuberías, o examinando las tensiones y las ganancias de calor causadas por la compresión del aceite en un cilindro hidráulico.

Estas aplicaciones involucran conceptos como la Ley de Bernoulli, factores de fricción (por ejemplo, la ecuación de Colebrook) y las propiedades de transporte de líquidos.

Estas aplicaciones a menudo requieren

• Notación matemática natural, para garantizar que las ecuaciones puedan validarse completamente
• Unidades, para eliminar errores de conversión y garantizar la coherencia dimensional.
• Fuertes resolvedores numéricos capaces de resolver sistemas con parámetros que varían mucho en magnitud.
• Ajuste de curvas, para adaptar datos empíricos de hojas de datos de bombas a curvas de altura

Robótica

Los ingenieros mecánicos están a la vanguardia del diseño de sistemas robóticos, desde el diseño geométrico y mecánico hasta la escritura de controles y software de sistemas.

Maple ayuda a desarrollar las matrices de transformación de Denavit & Hartenberg que describen el movimiento de un sistema de brazo robótico de múltiples grados de libertad. Puede utilizarse y luego calcular el movimiento de cada articulación utilizando los resolvedores numéricos y simbólicos de Maple. Los resolvedores simbólicos pueden incluso permitirle derivar ecuaciones simbólicas para describir la cinemática inversa del sistema.

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Categoría: Minitab

Publicado: 15 Febrero 2024

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• Minitab
• recogida de datos
• gráficos multi-vari
• formación
• histogramas
• visualización de datos
• Formación Minitab Certificada

En la búsqueda de valor en la investigación, la estrategia de recogida de datos se erige como un pilar fundamental para la eficacia y la eficiencia. Un caso en una empresa de fundición de calipers de freno ofrece una valiosa lección sobre la importancia de considerar los distintos plazos temporales en este proceso.

El caso en cuestión involucra la aplicación de un nuevo requisito relacionado con las propiedades de ruido en el producto final.

Ante la variabilidad estimada en las frecuencias de vibración, se implementó un meticuloso plan de recogida de datos que abordaba identificar si las fuentes de variación estaban en el corto, medio y largo plazo para aplazar la recogida meticulosa y costosa de datos de parámetros a fases posteriores.

La selección de piezas a medir se realizó siguiendo una estructura temporal:

• Seis días de colada para analizar el largo plazo.
• Cinco muestras por día para abordar el medio plazo.
• Seis piezas por molde para considerar el corto plazo.

La visualización de los datos de vibración a través de un histograma reveló la presencia de grupos distintos, indicando que había un patrón de variación no aleatoria y sugiriendo que había alguna variable de proceso que separaba los grupos.

La acción de complementar el análisis a partir de un gráfico multi-vari permitió identificar que el motivo de la variación no aleatoria residía en la posición de las piezas dentro del molde. Esto llevó a descartar factores que cambiaban a medio o largo plazo como causantes de la variabilidad, enfocando así los recursos en aspectos críticos y evitando la recogida de datos innecesarios.

Este enfoque estratégico no solo reveló las claves para optimizar el proceso de fundición, sino que también proporcionó una lección invaluable sobre la importancia de una recogida de datos cuidadosamente planificada y enfocada. Al evitar la recopilación de datos irrelevantes, se liberaron recursos que ahora pueden dirigirse hacia aspectos realmente cruciales para investigaciones futuras.

 

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Categoría: BIOVIA

Publicado: 13 Febrero 2024

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• quimica
• prediccion
• BIOVIA
• predicciones
• cuantica
• moleculas
• BIOVIA COSMO-RS
• BIOVIA COSMOquick
• cristales

COSMOquick utiliza una biblioteca de aproximadamente 200.000 moléculas precalculadas mediante química cuántica para generar perfiles σ en una fracción de segundo, a diferencia del método convencional COSMO-RS, no es necesario realizar ningún cálculo químico cuántico para el uso de este módulo. 

COSMOquick proporciona no sólo una eficiente interfaz gráfica de usuario, sino también muchas características convenientes tales como: Entrada de moléculas a través de SMILES, archivo SD o editor 2D con un procesamiento posterior muy sencillo. Entre las propiedades que puedan predecirse encontramos aquí dos ejemplos:

Predicción de solubilidad y detección del disolvente adecuado

COSMOquick contiene un algoritmo de predicción de solubilidad novedoso, altamente eficiente y preciso. Se pueden utilizar algunos valores de referencia experimentales (solubilidades medidas habitualmente) para refinar los resultados de la solubilidad de un soluto en cualquier disolvente nuevo. Los análisis rápidos de disolventes permiten identificar disolventes o mezclas de disolventes adecuados para un nuevo activo, reduciendo tiempos de 

Cribados de co-cristales y disolventes

Los co-cristales están adquiriendo cada vez más importancia en la industria farmacéutica debido a su potencial para mejorar las propiedades de los fármacos convencionales. COSMOquick utiliza el exceso de entalpía de una masa fundida poco enfriada de un fármaco y un coformador (Hex) para evaluar su propensión a la co-cristalización. Se ha demostrado que esto sirve como un medio preciso para detectar de manera eficiente muchos coformadores potenciales. Este enfoque también se puede aplicar para el control de solvatos y los resultados se pueden mejorar aún más teniendo en cuenta los datos experimentales.

Puntos fuertes de COSMOquick

• Genera eficientemente predicciones para muchas moléculas en pocos minutos
• Fácil de usar: no se necesita estructura 3D
• Tiene en cuenta todas las interacciones intermoleculares relevantes.
• Basado en la bien establecida teoría COSMO-RS

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Categoría: Comsol

Publicado: 12 Febrero 2024

Visto: 2654

COMSOL anunció hace unos días la revisión Update 2 de la versión 6.2 de COMSOL Multiphysics.

Todos los productos de software de COMSOL® experimentan mejoras de rendimiento y estabilidad que se introducen como actualizaciones. La siguiente lista contiene las mejoras más importantes en COMSOL® versión 6.2 Update 2 (y Update 1).

COMSOL Multiphysics®

• Se ha mejorado el renderizado de las sombras.²
• Se ha añadido compatibilidad para Apple M3, M3 Pro y M3 Max.²
• Se ha cambiado la biblioteca BLAS predeterminada para Mac con Apple silicon a ArmPL para mejorar el rendimiento.²
• Rendimiento mejorado en algunos casos al ejecutar COMSOL® con la opción -blas aocl.²
• La operación Boundary Layers se ha mejorado, principalmente con respecto al rendimiento, lo que significa que las mallas con elementos de la capa límite pueden verse ligeramente diferentes a las de versiones anteriores.²
• Procesado mucho más rápido de modelos que incluyen muchos contornos idénticos en una geometría compleja y utilizan condiciones periódicas, malla idéntica o acoplamientos de similitud de contornos, particularmente si se usan en combinación con entidades de control de malla.²
• Cuando se utiliza una base de datos SQL Server externa con un servidor Model Manager en 6.2, el valor predeterminado es realizar una conexión cifrada mediante TLS. Esto puede provocar que la conexión falle si el tiempo de ejecución del servidor Model Manager no confía en el certificado de SQL Server. Ahora es posible solucionar este problema con las nuevas configuraciones para la conexión de SQL Server en la configuración de la base de datos del servidor Model Manager, que le permiten deshabilitar el cifrado TLS u optar por confiar en el certificado.²
• Corrige un posible error de falta de memoria que puede ocurrir al guardar un modelo que contiene, en términos de uso de espacio en disco, grandes datos calculados en una base de datos del servidor Model Manager.²
• Para los modelos modales de orden reducido, la matriz de relación de amortiguación ahora se actualiza constantemente para reflejar la amortiguación modal elegida.²
• Se han añadido dos nuevos modos de formato para agregar expresiones matemáticas a los títulos de los gráficos: los modos de visualización y matemático en línea.²
  
  • Para utilizar el modo matemático de visualización de LaTeX, coloque \[\] alrededor de la expresión matemática de LaTeX en el campo Título. Este modo utiliza más espacio vertical para la expresión matemática.
  • Para utilizar el modo matemático en línea de LaTeX, coloque \$\$ alrededor de la expresión matemática de LaTeX en el campo Título. Este modo está pensado para usarse en línea en el texto (en LaTeX estándar) y tiene una presentación más compacta.
• Se solucionó un error en la visualización de planos de trabajo.²
• Sombras mejoradas de luces puntuales.²
• Se modificó el material de visualización predeterminado en los gráficos. Esto hace que los gráficos 3D parezcan más similares a los de la versión 6.1.²
• La ventana de gráficos ahora se actualiza inmediatamente cuando se cambia la posición de la leyenda en un grupo de gráficos.²
• Se ha mejorado la manipulación de geometrías singulares en los conjuntos de datos de matriz.²
• El gráfico de directividad ahora ignora las frecuencias duplicadas.²
• La exportación VTK ahora se ejecuta más rápida.²
• Se redujo el tiempo necesario para iniciar el sistema de ayuda.²
• Se corrigió un error que impedía que el sistema de ayuda funcionara para IPv6.²
• Se solucionó un problema por el cual la copia de algunas funciones entre componentes creaba un historial de modelo como código Java® que no se ejecutaba.²
• Se ha añadido documentación para la pieza de geometría de superficie plana aleatoria y se ha mejorado la implementación.²
• Mejoras de seguridad.²
• Mejoras de rendimiento.²
• Mejoras de estabilidad.^1,2
• Se solucionó un problema de manejo de licencias al alojar varias licencias en un único servidor de licencias.¹

Application Builder

• Se corrigió una pérdida de memoria en la funcionalidad de Test Application.²
• La fuente de los encabezados de las pestañas ahora se conserva al ocultar y mostrar pestañas en una colección de formularios en las aplicaciones.²
• Mejoras de estabilidad.²

AC/DC Module

• El soporte de unidades se amplía para incluir el kiloOersted (kOe).²
• Se ha corregido un problema que afectaba a los modelos creados en versiones anteriores de COMSOL Multiphysics® utilizando la función de acoplamiento de Lorentz, cuando se abrían en la versión 6.2.²
• Mejoras de estabilidad.²

Acoustics Module

• Para los modelos que utilizan la interfaz Pressure Acoustics, Transient, la funcionalidad Interior Sound Hard Boundary (Wall) ahora se trata de manera consistente dentro del dominio Perfect Matched Layer.²
• Se ha añadido el manejo de modos no ortogonales mediante la condición del puerto en la interfaz Pressure Acoustics, Frequency Domain. Pueden estar presentes modos no ortogonales si los límites de la guía de ondas estudiada tienen condiciones de contorno de impedancia.²
"
• Para las ondas poroelásticas, aunque la solución de elementos finitos era correcta, las variables de velocidad de la onda poroelástica se evaluaban incorrectamente. Esto afectaba a la onda de presión rápida o lenta, así como a la onda de corte porosa, y el problema ocurría solo para la opción de entrada de material del módulo de corte y la relación de Poisson. Este problema ya se ha solucionado. Tengase en cuenta que la evaluación de la variable corregida puede influir en el mallado, donde la onda más lenta debe resolverse adecuadamente.²
• Las velocidades de las ondas poroelásticas, para las ondas de presión rápidas y lentas y la onda de corte, ahora están definidas para el análisis de resultados en el modelo Anisotropic Poroelastic Material.²
• Mejoras de estabilidad.²

Battery Design Module

• Mejoras de estabilidad.²

CAD Import Module

• Se ha añadido soporte para importar archivos ACIS® 2024 1.0 y SOLIDWORKS® 2024 en Windows®.²
• Funcionalidad restaurada para importar archivos guardados con versiones educativas de SOLIDWORKS®.²
• En versiones anteriores, los bordes se aproximaban al mallar, lo que generaba un error de aproximación que no se podía reducir refinando la malla. Este problema se solucionó para el kernel COMSOL en la versión 6.2. En la versión 6.2 actualización 2, también se corrigió para el kernel CAD. Esto es importante si se requiere una alta precisión en la normal de la superficie, por ejemplo en óptica de rayos.²
• Mejoras de estabilidad.²

CFD Module

• Se han añadido bocetos explicativos en la función Mixing Plane para modelos 3D.²
• Mejoras de estabilidad.²

Chemical Reaction Engineering Module

• La estabilización se ha actualizado para tener en cuenta la contribución de la funciónOut-of-Plane Flux.²
• Se ha corregido la unidad de constantes de masa molar creada por un sistema termodinámico. Al usar estas constantes directamente, el valor numérico anteriormente correspondía al de g/mol, pero la unidad mostrada era kg/mol. Téngase en cuenta que las variables de masa molar creadas automáticamente por la interfaz Reaction Engineering y la interfaz Chemistry eran correctas.²
• Mejoras de estabilidad.²

Composite Materials Module

• Mejoras de estabilidad.²

Corrosion Module

• Mejoras de estabilidad.²

File Import for CATIA® V5

• Se ha añadido soporte para importar archivos CATIA® V5 2024 en Windows® .²

Fuel Cell And Electrolyzer Module

• Mejoras de estabilidad.²

Heat Transfer Module

• Precisión mejorada en las interfaces de transporte de humedad cuando se utilizan términos convectivos en forma conservadora.²
• Se ha mejorado la precisión de la contribución de la disipación viscosa en la funcionalidad de pared térmica Hig viscous dissipation at wall.²
• En el ámbito de los medios porosos bajo el supuesto de desequilibrio térmico local, se ha corregido la contribución de disipación viscosa añadida por el acoplamiento multifísico Nonisothermal Flow y la subcaracterística Viscous Dissipation.²
• El término de fuente de trabajo total se ha añadido al grupo de evaluación global de Energy Balance predefinido y el término de tasa de calor total acumulada se reemplazó por la tasa de energía total acumulada.²
• Cuando se utiliza la funcionalidad Discrete Ordinates Method para modelos 2D, las ordenadas discretas ya no se proyectan en el plano xy. Cuando se utilizan expresiones que dependen de la tercera coordenada de las direcciones discretas en entidades que admiten la sustitución de ordenadas (por ejemplo, valores iniciales o intensidad del incidente), los resultados ahora estarán más cerca del modelo 3D equivalente.²
  
  • Este cambio también modifica el término de dispersión en 2D cuando el tipo de dispersión se establece en Polinomio anisotrópico o Henyey-Greenstein; ahora estará más cerca del modelo 3D equivalente. Esto no afectará los resultados de los modelos que utilizan el tipo de dispersión isotrópica o anisotrópica lineal.
• Mejoras de estabilidad.²

LiveLink™ for Inventor®

• Mejoras de estabilidad.²

LiveLink™ for MATLAB®

• La función mphmean ahora tiene las propiedades intsurface y intvolume, que pueden resultar útiles para modelos axisimétricos.²
• Mejoras de estabilidad.²
• Se corrigió el error "Failed to load library: libcsmumps.dylib", que ocurría al intentar resolver un modelo en los casos en los que LiveLink™ for MATLAB® se había instalado en macOS con procesadores Apple Silicon.¹

LiveLink™ for Simulink®

• Mejoras de estabilidad.²
• Se corrigió el error "Error in supplied FMU: Unable to load dynamic library", que ocurría al ejecutar una simulación en Simulink® usando LiveLink™ for Simulink® en macOS con procesadores Apple Silicon. Para ejecutar una cosimulación después de instalar la actualización en una plataforma macOS con procesador Apple Silicon, abra el archivo MPH del modelo y, desde el nodo de funciones Cosimulación para Simulink, exporte un nuevo archivo de cosimulación (archivo FMU). El archivo de cosimulación exportado solo es compatible con Simulink ® en macOS con procesadores Apple Silicon. Esta instrucción también se aplica a los archivos de modelo del tutorial que se encuentran en la biblioteca de aplicaciones distribuida con COMSOL Multiphysics®.¹

LiveLink™ for Solid Edge®

• Mejoras de estabilidad.²

MEMS Module

• Mejoras de estabilidad.²

Metal Processing Module

• Mejoras de estabilidad.²

Mixer Module

• Malla mejorada controlada por la física para la función Rotating Shaft.²
• Mejoras de rendimiento.²

Nonlinear Structural Mechanics Module

• Mejoras de estabilidad.²

Optimization Module

• Se eliminó el límite de iteración codificado para el optimizador de puntos interiores (IPOPT) y los solucionadores del optimizador no lineal disperso (SNOPT).²
• Al definir funciones objetivas de mínimos cuadrados a través de una tabla en la ventana Configuración para una función de objetivo de mínimos cuadrados, las unidades añadidas a la entrada Unidad para la columna Valor ahora se manejan correctamente.²
• Mejoras de estabilidad.²

Pipe Flow Module

• Mejoras de estabilidad.²

Porous Media Flow Module

• Mejoras de estabilidad.²

RF Module

• Mejoras de estabilidad.²

Semiconductor Module

• Ahora está disponible un coeficiente de absorción para la función Indirect Optical Transitions.²

Structural Mechanics Module

• Para la interfaz de física Plate, las siguientes tres características ahora pueden prescribir la aceleración en la dirección z : Gravity, Base Excitation y Linearly Accelerated Frame.²
  
  • Para la función Gravity, el nuevo valor predeterminado es "-gconst" en la dirección z y cero en las otras dos direcciones. Si realiza el modelado utilizando la API de Java® y su modelo requiere Gravity con un componente distinto de cero solo en la dirección y (el valor predeterminado en versiones anteriores), debe modificar el código en el lugar donde se agrega la característica. El código resultante será similar a: model.component("comp1").physics("plate").create("gacc1", "GravityAcceleration", -1); model.component("comp1").physics("plate").feature("gacc1").set("g", new String[] {"0", "-gconst", "0"});.
• Para el nodo Test Material en la interfaz Solid Mechanics, se han realizado dos correcciones en la interpretación de la entrada de la función Pressure en la prueba isotrópica definida por el usuario impulsada por fuerza. La entrada ahora se interpreta como presión verdadera (fuerza por área actual), con valores positivos correspondientes a la compresión.²
• La contribución de masa de las fibras modeladas con el nodo Fibra ahora se incluye correctamente para todos los tipos de estudio.²
• Mejoras de estabilidad.²

Uncertainty Quantification Module

• Mejoras de estabilidad.²

Wave Optics Module

• Mejoras de estabilidad.²

¹ Novedad en la actualización 1 (compilación 6.2.0.290, publicada el 16 de noviembre de 2023)

² Novedad en la actualización 2 (compilación 6.2.0.339, publicada el 24 de enero de 2024)

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