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Categoría: Comsol

Publicado: 17 Julio 2023

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Introducción

En el Webinar de Introducción a COMSOL Multiphysics hemos utilizado el modelo Busbar para mostrar cómo funciona el software y estudiar un caso multifísico. En aquel modelo, se somete una barra conductora de cobre (busbar) a una diferencia de potencial. Debido al efecto Joule, ésta se calienta. Adicionalmente, la barra sufre una deformación debido a la expansión térmica [1]. En esta ocasión miraremos con algo de detalle la incorporación del fenómeno de convección natural.

Coeficiente de transferencia de calor

En los fenónemos de Transferencia de Calor, el coeficiente de transferencia de calor es la constante de proporcionalidad entre el flujo de calor y la fuerza impulsora termodinámica para el flujo (es decir, la diferencia de temperatura, ΔΤ). Se utiliza para calcular la transferencia de calor, típicamente por convección o transición de fase entre un fluido y un sólido. El coeficiente de transferencia de calor tiene unidades SI de watios por metro cuadrado por Kelvin (W/m²/K).

Cuantitativamente, la tasa de transferencia de calor general para modos combinados generalmente se expresa en términos de una conductancia general o coeficiente de transferencia de calor. En ese caso, la tasa de transferencia de calor es (Ec. 1):

La definición general del coeficiente de transferencia de calor es la ecuación siguiente, donde $q$ es el flujo de calor en W/m² (Ec. 2).

Aunque la transferencia de calor por convección se puede derivar analíticamente a través del análisis dimensional, el análisis exacto de la capa límite, el análisis integral aproximado de la capa límite y las analogías entre la transferencia de energía y cantidad de movimiento, es posible que estos enfoques analíticos no ofrezcan soluciones prácticas a todos los problemas cuando no existen métodos matemáticos. modelos aplicables. Por lo tanto, varios autores desarrollaron muchas correlaciones para estimar el coeficiente de transferencia de calor por convección en varios casos, incluida la convección natural, la convección forzada para el flujo interno y la convección forzada para el flujo externo [2]. Estas correlaciones empíricas se presentan para su particular geometría y condiciones de flujo. Como las propiedades del fluido dependen de la temperatura, se evalúan a la temperatura de la película. Dichos casos ya están implementados en COMSOL y se pueden escoger al implementar el nodo correspondiente (Fig. 1a) [3].

Las recomendaciones de Churchill y Chu proporcionan la siguiente correlación para la convección natural adyacente a un plano vertical, tanto para flujo laminar como turbulento [2]. En tales casos, k es la conductividad térmica del fluido, L es la longitud característica con respecto a la dirección de la gravedad, RaL es el número de Rayleigh con respecto a esta longitud. Se observa que se produce una transición de un límite laminar a uno turbulento cuando RaL excede alrededor de 109. (Fig. 1b).

Hemos dicho que las expresiones empíricas, tanto para el caso de convección natural como también las existentes para la convección forzada, permiten abordar el fenómeno sin tener que implementar métodos analíticos imprácticos. No obstante, COMSOL Multiphysics se basa en el método de elementos finitos y podemos resolver problemas complejos numéricamente. Tal es el caso de si en lugar de utilizar el coeficiente de transferencia por convección podemos calcular la velocidad del fluido (aire) la cual participa de la ecuación del calor, a través del término (ρC_pu·∇T) en la ecuación del calor. Para calcular u necesitamos de las ecuaciones de Navier Stokes [4].

Resultados

A continuación, se muestran resultados tras implementar la convección por medio del coeficiente de transferencia de calor y tras implementar CFD.

La Figura 3 muestra el resultado de la distribución de temperatura en todo el dispositivo cuando se le aplica una diferencia de potencial de 20 mV en sus terminales eléctricos y con un coeficiente de transferencia de calor de 5 W/(m² K). En este caso, debido a que la convección está descrita por medio de la Ec. 1 y Ec. 2, no es posible detallar el transporte convectivo en el espacio que rodea al dispositivo.

Figura 3: Distribución de la temperatura en la barra colectora, usando el coeficiente transferencia de calor para modelar la convección.

Por otra parte, la Figura 4 muestra el resultado de la distribución de temperatura en todo el dispositivo cuando se le aplica una diferencia de potencial de 20 mV en sus terminales eléctricos y con una velocidad de ingreso del aire de 0.1 m/s por el contorno del lado derecho. En este caso, no se utiliza un coeficiente de transferencia de calor (h), sino que la física de transferencia de calor se acopla a fluido dinámica. Así, es posible detallar el transporte convectivo en el espacio que rodea al dispositivo en donde se muestras streamlines para la velocidad del aire.

Figura 4: Distribución de la temperatura en el dispositivo (barra colectora) así como también en el dominio o región (bloque) donde se implementan las ecuaciones de Navier Stokes.

Referencias

[1] Vídeo "Introducción práctica a la simulación multifísica con COMSOL Multiphysics"
[2] Churchill, Stuart W.; Chu, Humbert H.S. (November 1975). "Correlating equations for laminar and turbulent free convection from a vertical plate". International Journal of Heat and Mass Transfer. 18 (11): 1323–1329.
[3] Heat Transfer Module User’s Guide
[4] https://www.comsol.com/multiphysics/navier-stokes-equations

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Categoría: Minitab

Publicado: 14 Julio 2023

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• Minitab
• formación
• formación no presencial
• estadística
• análisis de datos
• Formación Minitab Certificada

El desarrollo continuo de productos y procesos asociados a todo lo que nos rodea pone en relevancia la importancia de los datos. Pero los datos, por sí mismos, carecen de valor intrínseco. Los datos llevan asociado un valor potencial que debemos explotar para transformar en información y valor.

El tratamiento estadístico de los datos, su exploración a través de metodologías tradicionales básicas y de innovadoras técnicas apoyadas por la informática, permiten comprender el comportamiento de los productos y los procesos que los han generado y esa comprensión nos capacita para elaborar mejores (en un sentido amplio: más económicos, más eficientes energéticamente, menos contaminantes...) productos y procesos. Por ello, es sumamente importante que una sociedad como la nuestra sea consciente de la necesidad de disponer de herramientas informáticas adecuadas y profesionales capacitados para abordar este reto.

Los profesionales que están involucrados en las fases de diseño, desarrollo y implantación de productos y procesos, independientemente de la formación que tengan, deben contar con conocimientos de tipo estadístico para desarrollar una percepción profunda en su trabajo. Un cierto grado de percepción se lo darán los años de experiencia, pero sólo una formación con fundamento garantiza una correcta percepción. Es imprescindible que estos profesionales adopten la formación en conocimientos estadísticos como un puntal para llevar a término sus tareas.

Analizando el escenario propio de nuestra industria y empresas, con profesionales con diferente tipo de formación, con mayor o menor experiencia en el análisis de datos, hemos diseñado unos cursos de formación estadística, ajustando el contenido y la metodología a las necesidades actuales gracias al apoyo de la Dra. Lourdes Pozueta, quien recientemente ha sido premiada con el galardón Greenfield Challenge 2023 que entrega la European Network for Business and Industrial Statistics (ENBIS) por su capacidad para transmitir de forma exitosa una experiencia basada en el método estadístico a una audiencia sin formación específica en esta área.

Estos cursos, donde prima que el asistente se equipe de habilidades y herramientas para transformar datos en valor, se llevan a cabo con el apoyo del software estadístico Minitab. Minitab dispone de los comandos necesarios para analizar los datos de forma efectiva y proporciona un entorno que propicia el pensamiento estadístico.

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Categoría: Comsol

Publicado: 12 Julio 2023

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En una entrada del blog de COMSOL, Bjorn Sjodin, revisa un post anterior sobre el barrido por lotes, para incorporar nuevas funcionalidades disponibles en esta útil herramienta de COMSOL Multiphysics.

El barrido por lotes permite realizar barridos paramétricos grandes, permitiendo inspeccionar las soluciones de los parámetros que ya están calculados mientras se espera que converjan los últimos parámetros. El barrido por lotes guarda automáticamente las soluciones paramétricas que ya se calcularon en un archivo que puede abrirse para fines de visualización y evaluación de resultados.

Los barridos por lotes también recuperan soluciones para un barrido paramétrico durante el proceso de solución. Con un barrido por lotes, a veces pueden recuperarse soluciones parciales, incluso cuando el solucionador falla en algunos de los parámetros. Los barridos por lotes son útiles cuando la formulación del problema es tal que la solución para cada parámetro es independiente de la solución de todos los demás parámetros.

Lea este artículo de Bjorn Sjodin en el blog de COMSOL, conozca más casos en los que es posible inspeccionar los resultados parciales durante un barrido del solucionador y vea un ejemplo en el que se muestra un barrido por lotes en acción.

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Categoría: Minitab

Publicado: 11 Julio 2023

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Por Jon Finerty.

La gestión eficaz del inventario juega un papel fundamental para garantizar operaciones fluidas, reducir costes y satisfacer las demandas de los clientes para los directores de la cadena de suministro. Para lograr niveles óptimos de inventario, es esencial contar con un sólido sistema de seguimiento y control. En este blog, exploraremos las aplicaciones prácticas de las herramientas gráficas de Minitab, como las gráficas de Pareto, las gráficas de control y las gráficas de dispersión, y cómo pueden brindar información valiosa sobre los patrones de inventario, lo que lleva a procesos de toma de decisiones más eficientes y efectivos.

Libere el poder de los diagramas de Pareto

Un gráfico de Pareto es un tipo especial de gráfico de barras en el que los valores trazados se organizan de mayor a menor. Los diagramas de Pareto se utilizan para identificar y priorizar los factores o problemas más importantes que afectan un resultado en particular. Aplicado a la gestión de inventario, implica que una parte importante de los problemas y costes se pueden rastrear hasta unos pocos artículos o categorías críticas. Al centrar los esfuerzos en estos "pocos vitales", los gerentes de la cadena de suministro pueden maximizar su impacto en la optimización del inventario.

Al analizar los diagramas de Pareto, aquí hay algunos factores importantes a considerar:

• Identificar los pocos vitales: identifique los artículos o categorías que más contribuyen a los problemas de inventario, como desabastecimiento, exceso de inventario o plazos de entrega elevados. Estos pocos críticos deben convertirse en el foco principal de los esfuerzos de mejora.
• Establecer prioridades de mejora: con base en el diagrama de Pareto, determine las áreas que pueden generar el mayor impacto en la optimización del inventario. Asignar recursos y priorizar iniciativas en consecuencia.
• Profundizar en las causas raíz: una vez que se identifican las pocas vitales, investigue las causas subyacentes que contribuyen a su alto impacto. Realice un análisis de causa raíz para descubrir factores tales como pronósticos de demanda inexactos, problemas de desempeño del proveedor o ineficiencias en los procesos.
• Desarrollar planes de acción: con una comprensión clara de los problemas críticos y sus causas fundamentales, desarrolle planes de acción específicos para abordarlos. Colabore con las partes interesadas relevantes, como proveedores, equipos de ventas y personal de producción, para implementar los cambios y mejoras necesarios.

Mantenga los procesos bajo control con gráficos de control

Los gráficos de control son herramientas estadísticas que proporcionan una representación visual de la variación del proceso a lo largo del tiempo. Ayudan a identificar cuándo un proceso está bajo control (estable) o fuera de control (exhibiendo una variación inesperada). Al monitorizar las métricas de inventario clave mediante gráficos de control, los directores de la cadena de suministro pueden identificar y abordar de manera proactiva los problemas relacionados con el inventario, como desabastecimiento, exceso de inventario o patrones de demanda irregulares.

Estos son algunos puntos clave a tener en cuenta al analizar los gráficos de control:

• Identificación de señales fuera de control: Supervise el gráfico de control en busca de puntos de datos que se encuentren fuera de los límites de control o muestren patrones inusuales. Estas señales indican que el proceso está fuera de control y requiere investigación para identificar las causas subyacentes.
• Investigación de las causas fundamentales: cuando se detectan señales fuera de control, realice un análisis exhaustivo para identificar las causas fundamentales de los problemas de inventario. Esto puede implicar examinar factores como el desempeño del proveedor, ineficiencias en los procesos, pronósticos de demanda inexactos o políticas de inventario inadecuadas.
• Toma de acciones correctivas: con base en el análisis, desarrolle e implemente las acciones correctivas apropiadas para volver a controlar el proceso de gestión de inventario. Colabore con equipos multifuncionales, incluidos proveedores, ventas y operaciones, para abordar las causas raíz identificadas de manera efectiva.
• Monitorización y Mejora Continua: Monitoree continuamente los gráficos de control para asegurar que las acciones correctivas implementadas hayan tenido éxito en llevar el proceso nuevamente al control. Actualice y analice regularmente los gráficos de control para identificar cualquier tendencia emergente o problema que pueda requerir más atención.

Minitab ofrece gráficas de control raras, como Tiempo entre eventos (gráfica T) y Promedio móvil geométrico (gráfica G). Estos gráficos se pueden usar para monitorizar y controlar ciertos aspectos de la gestión de inventario, como el seguimiento de los plazos de entrega, el análisis de patrones de reposición, el seguimiento de los indicadores de rendimiento del inventario y la detección de la variabilidad del proceso. Con estos gráficos, los gerentes de la cadena de suministro pueden tomar decisiones basadas en datos para optimizar los niveles de inventario y mejorar el rendimiento general de la cadena de suministro.

Revelar relaciones con diagramas de dispersión

Los diagramas de dispersión proporcionan una herramienta valiosa para analizar las relaciones entre diferentes variables, como la demanda y los niveles de inventario. Los gerentes de la cadena de suministro pueden utilizar diagramas de dispersión para optimizar el inventario de las siguientes maneras:

• Identificación de patrones y tendencias: Examine el gráfico de dispersión en busca de patrones perceptibles, como grupos, tendencias o valores atípicos. Estos patrones pueden revelar relaciones entre las variables y proporcionar información sobre la dinámica del inventario.
• Evaluación de correlaciones: utilice la función de coeficiente de correlación de Minitab para cuantificar la fuerza y ​​dirección de la relación entre las variables. Una correlación positiva sugiere que a medida que aumenta una variable, la otra también tiende a aumentar, mientras que una correlación negativa indica una relación inversa.
• Identificación de factores influyentes: identifique los factores del inventario que tienen un impacto significativo en los demás. Estos factores influyentes pueden guiar la toma de decisiones con respecto a las estrategias de optimización de inventario. Por ejemplo, si se encuentra una fuerte correlación positiva entre el volumen de la demanda y los desabastecimientos, puede estar justificado aumentar los niveles de inventario durante los períodos de alta demanda.
• Realización de análisis hipotéticos: Minitab le permite explorar diferentes escenarios mediante la manipulación de variables dentro del diagrama de dispersión. Esto permite a los gerentes de la cadena de suministro evaluar el impacto potencial de los cambios en los factores de inventario, como ajustar los plazos de entrega o implementar estrategias de abastecimiento alternativas.

Visualice tendencias y estacionalidad con gráficos de series temporales

Los gráficos de series temporales se utilizan para visualizar y analizar cómo cambia y evoluciona una variable o un conjunto de variables durante un período de tiempo específico. Usando gráficos de series de tiempo, los gerentes de la cadena de suministro pueden:

• Pronosticar la demanda futura: al aplicar técnicas y modelos de pronóstico a los datos de series temporales, los gerentes pueden generar predicciones confiables de patrones de demanda futuros. Estos pronósticos sirven como base para optimizar el inventario al garantizar niveles adecuados de existencias para satisfacer la demanda anticipada de los clientes y minimizar el exceso de inventario o los desabastecimientos.
• Administre las fluctuaciones estacionales: al analizar la trama, los gerentes pueden observar patrones recurrentes y ajustar los niveles de inventario en consecuencia. Comprender la estacionalidad permite a los gerentes planificar una mayor demanda durante las temporadas altas, ajustar los niveles de existencias de seguridad y optimizar las estrategias de reposición para evitar desabastecimientos o exceso de inventario.
• Supervisar el rendimiento del inventario: al comparar los niveles de inventario reales con los objetivos o pronósticos deseados, los gerentes pueden evaluar la precisión de sus planes de inventario y hacer los ajustes necesarios. Supervisar el rendimiento del inventario permite la mejora continua y garantiza que los niveles de inventario estén optimizados para satisfacer las demandas de los clientes y minimizar los costos.
• Identificar valores atípicos y anomalías: los gráficos de series temporales ayudan a los gerentes a identificar valores atípicos o anomalías en los datos de inventario que se desvían de los patrones esperados. Estos valores atípicos pueden indicar picos o caídas repentinos en la demanda, interrupciones en el suministro u otras irregularidades. Al identificar e investigar estas anomalías, los gerentes pueden tomar medidas correctivas para optimizar los niveles de inventario, mitigar los riesgos y mejorar el desempeño general de la cadena de suministro.

Las capacidades gráficas de Minitab permiten a los directores de la cadena de suministro obtener información valiosa de sus datos de inventario. Al utilizar representaciones visuales como diagramas de Pareto, gráficos de control, diagramas de dispersión y diagramas de series de tiempo, los gerentes pueden obtener una comprensión más profunda de los patrones de inventario, identificar las causas fundamentales de los problemas, pronosticar la demanda con precisión y optimizar los niveles de inventario para mejorar la eficiencia. Adoptar las herramientas gráficas de Minitab permite a los profesionales de la cadena de suministro tomar decisiones basadas en datos, impulsando el éxito en la optimización del inventario y, en última instancia, mejorando el rendimiento general de la cadena de suministro.

¿Listo para obtener información más detallada sobre los datos de su cadena de suministro? ¡Vea lo fácil que puede ser con el módulo de cadena de suministro de Minitab!

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Categoría: Systat Software

Publicado: 11 Julio 2023

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SigmaPlot es un paquete de software de análisis estadístico y gráfico, de datos científicos, fácil de utilizar para investigadores, científicos e ingenieros que necesiten crear los gráficos precisos, con calidad de publicación, que mejor comuniquen sus resultados de investigación para presentaciones, publicaciones técnicas y la web.

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Ultimas actualizaciones:

• Incluye una nueva Macro de Mapa de Calor
• Elimina todas las dependencias de viejos redistribuibles al eliminar Lead Tools y utilizar Windows Graphics Device Interface + (GDI+) para exportación de gráficos
• Utiliza el último gestor de licencias Sentinel License Manager que es compatible con el último Microsoft Server 2022
• Utiliza un servicio de licenciamiento alojado para una activación y validación de licencia perfeccionada
• Tiene un nuevo y renovado gestor de cintas que mejora la ya encomiable experiencia de usuario en SigmaPlot ©2022

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Categoría: MapleSim

Publicado: 05 Julio 2023

Visto: 5466

El Dr. Orang Vahid, Director de Servicios de Ingeniería de Maplesoft, analiza el uso de la simulación a nivel de sistema para resolver problemas de diseño de manejo de bobinas y cintas, en un artículo detallado de la última edición de Converting Quarterly de la Association for Roll-to-Roll Converters.

Léalo en línea a través del enlace inferior.