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Categoría: Comsol

Publicado: 12 Julio 2023

Visto: 5202

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

Visto: 6597

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

Visto: 5755

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.

Junto con su ajuste de curvas avanzado, un lenguaje de programación basado en vectores, capacidad de macros y más de 50 tests estadísticos frecuentemente utilizados, SigmaPlot también proporciona más de 100 tipos de gráficos diferentes 2D y 3D, de los que uno puede escoger un amplio rango de opciones de graficado como escalas de ejes técnicos, múltiples ejes, múltiples gráficos 3D intersectando y mucho más.

SigmaPlot ahora incluye SigmaStat que es una herramienta perfecta para visualizar y comprender estadísticos básicos y avanzados.

SigmaPlot ofrece:

• Análisis estadístico consultivo completo
• Capacidad de graficado técnico galardonada
• Análisis de datos potente y fácil de usar
• Capacidad de personalizar cada elemento del gráfico
• Gráficos precisos con calidad de publicación
• Capacidad de publicar tu trabajo en cualquier sitio

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: 5755

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.

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Categoría: Minitab

Publicado: 04 Julio 2023

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Por Josué Zable

En el negocio petrolero hay dos cosas que tienen en común una gran corporación multinacional, una compañía petrolera nacional, una compañía petrolera independiente, una compañía de servicios petroleros y un contratista independiente:

• Todos quieren optimizar rápidamente su producción con el menor coste.
• Todos se enfrentan a desafíos que crean ineficiencias en la perforación y que retan a su capacidad para ejecutar su objetivo.

¿POR QUÉ LAS INEFICIENCIAS?

Puede haber varias razones por las que una compañía petrolera puede experimentar ineficiencias en las operaciones de perforación.

Desafíos geológicos

Las operaciones de perforación pueden verse afectadas por formaciones geológicas complejas, como formaciones de roca dura, zonas de alta presión o condiciones inesperadas del subsuelo. Estos desafíos pueden conducir a un progreso de perforación más lento, un mayor desgaste en el equipo de perforación y la necesidad de mantenimiento o reemplazo frecuente del equipo.

Limitaciones del equipo

Los equipos de perforación ineficientes u obsoletos pueden dificultar las operaciones de perforación. El mal funcionamiento del equipo, la potencia o el par inadecuados, la velocidad de perforación limitada o la capacidad insuficiente de circulación del fluido de perforación pueden contribuir a las ineficiencias en el proceso de perforación.

Planificación y ejecución inadecuadas

La mala planificación y coordinación puede conducir a operaciones de perforación ineficientes. El diseño de pozos inexacto, la selección inadecuada de técnicas de perforación, las medidas inadecuadas de estabilidad del pozo y la supervisión y comunicación inadecuadas pueden provocar demoras, mayores costes y un rendimiento de perforación subóptimo.

Propiedades subóptimas del fluido de perforación

Las propiedades del fluido de perforación, como la viscosidad, la densidad, la lubricidad y la estabilidad, juegan un papel crucial en la eficiencia de la perforación. El uso de fluidos de perforación inapropiados o mal formulados puede causar problemas como tubería atascada, atascamiento del diferencial, mala limpieza del pozo o desgaste excesivo de las herramientas de perforación, lo que reduce la eficiencia de la perforación.

Cumplimiento normativo y de seguridad

Las estrictas normas ambientales y de seguridad en la industria del petróleo y el gas a veces pueden agregar complejidad a las operaciones de perforación. Las empresas que luchan por mantener el cumplimiento o no implementan prácticas de seguridad efectivas pueden experimentar retrasos o interrupciones en las actividades de perforación, lo que genera ineficiencias.

EL ANÁLISIS DE DATOS PUEDE IDENTIFICAR ÁREAS DE MEJORA PARA REDUCIR Y ELIMINAR LAS INEFICIENCIAS

La recopilación y el análisis de datos relevantes durante las operaciones de perforación pueden ayudar a identificar las ineficiencias. Sin él, la empresa puede perder optimizaciones potenciales, mejores prácticas y lecciones aprendidas que podrían mejorar la eficiencia de la perforación.

Como ejemplo, imagínese que una compañía petrolera quiere evaluar y mejorar su proceso de perforación en términos de velocidad de perforación, específicamente el tiempo que lleva perforar a cierta profundidad. El objetivo de la empresa es perforar hasta cierta profundidad en 12 horas. La empresa ha recopilado datos sobre tiempos de perforación para una muestra de pozos perforados en un campo en particular.

Recopila las horas de tiempo de perforación de 30 pozos de la siguiente manera: 12.5, 10.9, 11.8, 13.2, 11.5, 12.1, 11.3, 12.7, 13.5, 14.2, 10.8, 12.0, 13.1, 12.3, 11.6, 12.8, 11.9, 12 .4, 13.0 , 12.6, 11.2, 13.3, 12.9, 12.6, 11.7, 13.8, 12.5, 12.2, 10.7, 11.4.

Las estadísticas descriptivas y las visualizaciones pueden generar conocimientos

Si bien este es un primer paso básico, al calcular ciertas estadísticas descriptivas, como la media, la mediana, la desviación estándar y el rango, se puede obtener una descripción general de los datos e identificar cualquier valor atípico o patrón inusual.

Según los datos de nuestro ejemplo, la media y la mediana están entre 12 y 12,5 horas, lo que indica que nuestros datos son simétricos o se ajustan a una distribución normal. Mirando un histograma, puede verse una imagen de nuestra distribución, incluida la identificación de valores atípicos.

Sin embargo, en promedio, la empresa no cumple con sus especificaciones de 12 horas.

Hay dos oportunidades de mejora: Primero, identificar los pozos de petróleo que tomaron más de 12 horas puede resaltar las ineficiencias que existen. En segundo lugar, al averiguar qué salió bien en los pozos de petróleo que tomó menos tiempo que la media y la mediana, existe la oportunidad de aplicar esos conocimientos a otros pozos.

Si bien existen claramente oportunidades de mejora, antes de jugar con nuestro proceso, comprendamos mejor si es estable o no y si es capaz de replicar los resultados.

El análisis del proceso puede indicar si el proceso es estable y capaz de cumplir los objetivos de manera consistente

Al utilizar el Análisis de capacidad seis en uno propiedad de Minitab, con un rápido clic del mouse se pueden ver gráficos de control que resaltan que el proceso es estable. Desafortunadamente, tanto nuestro Cpk como nuestro Ppk están cerca de cero, lo que destaca que nuestro proceso no es capaz. Para que un proceso sea capaz, su Cpk y Ppk deben ser al menos superiores a 1,33, idealmente un valor de 2,0 o superior cuando sea posible.

Comprender esto es fundamental para la mejora; nos informa que nuestro proceso no puede cumplir con las especificaciones. En lugar de tratar de hacer un cambio en uno de los pozos, deberíamos evaluar todo nuestro proceso de perforación.

¿QUE SIGUE? ¡COMIENZA UN PROYECTO DE MEJORA!

Comprender que un proceso necesita mejorar es el primer paso en un ejercicio de mejora continua. Con herramientas de planificación y ejecución de proyectos, como las que se encuentran en Minitab Workspace, puede planificar y evaluarse el proceso. A partir de ahí, se debe recopilar datos para el análisis y usar estadísticas y análisis predictivos para ayudar a identificar las causas fundamentales del problema.

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Categoría: Comsol

Publicado: 03 Julio 2023

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Felix Savart, cirujano y físico francés nacido en junio 1791, formuló la Ley de Biot-Savart

Desde el punto de vista histórico, el mes pasado fue importante para la teoría electromagnética. Se trata de la Ley de Biot Savart, la cual establece que: La densidad de flujo magnético infinitesimal asociado es proporcional al elemento de longitud de circuito, la corriente que recorre cada elemento e inversamente proporcional al cuadrado de la distancia de ese punto. La dirección del campo magnético está en la dirección de dl×r. Ver Ec. 1, donde μ₀ es la permeabilidad del vacío, I es la corriente que fluye a través del elemento de camino dl y r es la posición en dicho camino ( vector unitario).

$dB=\frac{{\mu }_0}{4\pi }\frac{Id\overrightarrow{l}x\hat{r}}{r^2}$                    Ec.1

La ley es válida en la aproximación magnetostática, y coherente tanto con la ley circuital de Ampère como con la ley de Gauss para el magnetismo [1]. Recibe su nombre de Jean-Baptiste Biot y Félix Savart, que descubrieron esta relación en 1820. Así, la ley de Biot-Savart puede utilizarse para calcular el campo magnético resultante de una distribución de corriente eléctrica.

Otras características notables sobre La ley de Biot-Savart son que es exactamente similar a la ley de Coulomb en electrostática y es relevante para conductores muy pequeños que transportan corriente. Para una distribución simétrica de corriente, dicha ley es aplicable. Ejemplo, la Ley de Biot Savart se puede utilizar para evaluar la respuesta magnética a nivel molecular o atómico. Por otra parte, se puede usar para evaluar la velocidad en la teoría aerodinámica inducida por la línea de vórtice. A continuación, hablamos sobre la Ley de Biot-Savart en el Electromagnetismo y su conexión con las Leyes de Maxwell. Adicionalmente ponemos énfasis en ejemplos realizados en COMSOL Multiphysics, donde se pone al campo magnético como protagonista.

Conexión con otras leyes en Electromagnetismo

Ley de Ampere

¿Cuál es la relación entre la Ley de Biot Savart y las Ecuaciones de Maxwell? [2], siendo las ecuaciones de Maxwell un conjunto de ecuaciones fundamentales que rigen el comportamiento de los campos eléctricos y magnéticos. En efecto, se puede derivar a partir de Maxwell, concretamente de la Ley de Ampere, que establece una conexión entre una corriente eléctrica y el campo magnético que genera.

Aunque la Ley de Biot Savart y la Ley de Ampere abordan los campos magnéticos, su enfoque y aplicabilidad difieren. Por ejemplo, la Ley de Biot Savart es más útil para calcular campos magnéticos debidos a bucles de corriente o conductores irregulares portadores de corriente. En cambio, la Ley de Ampere se adapta mejor a geometrías simétricas y corrientes estacionarias.

Ley de Faraday

La relación entre la Ley de Biot Savart y la Ley de Faraday es intrigante. Por un lado, la Ley de Biot Savart se refiere al campo magnético generado por una corriente. Por otro lado, la Ley de Faraday trata de la fuerza electromotriz (FEM) inducida en un conductor debido a un campo magnético cambiante. Juntas, estas leyes forman la base de la inducción electromagnética, que sustenta el funcionamiento de generadores eléctricos, transformadores e inductores.

La teoría electromagnética sólo estaría completa si se abordara el concepto de campo eléctrico. Al igual que los campos magnéticos, los campos eléctricos son conceptos fundamentales del, originados por las cargas eléctricas. La Ley de Coulomb rige la interacción entre cargas eléctricas, estableciendo paralelismos con la Ley de Biot Savart, que trata de los campos magnéticos generados por corrientes eléctricas.

Algunas aplicaciones

Las aplicaciones prácticas de la Ley de Biot Savart son abundantes, desde el diseño y análisis de electroimanes y generadores hasta la determinación del momento magnético de un bucle de corriente, parámetro esencial en magnetostática. La ley también ha contribuido significativamente al desarrollo de tecnologías como la resonancia magnética (RM), los aceleradores de partículas y los dispositivos de almacenamiento magnético.

La versatilidad de la Ley de Biot Savart queda patente en su capacidad para calcular campos magnéticos de distintas geometrías. Desde un hilo recto o un solenoide hasta configuraciones más complejas como bobinas toroidales o en forma de silla de montar, esta ley es una herramienta fiable para comprender el comportamiento de los campos magnéticos en distintos escenarios.

Electromagentismo en COMSOL Multiphysics

COMSOL Multiphysics posee diferentes módulos que se basan en su totalidad o bien están relacionados con fenómenos electromagnéticos. Tales módulos son AC/DC, RF, Wave Optics, Ray Optics, Plasma and Semiconductor [3]. No obstante, el módulo por excelencia y que permite estudiar muchos casos o situaciones distintas para dispositivos electromagnéticos es el módulo AC/DC. A continuación, revisamos algunos ejemplos para visualizar la utilidad del software en esta área.

Ejemplo 1

Este modelo se trata de una corriente variable en el tiempo que induce un campo magnético variable en el tiempo [4]. El campo magnético induce corrientes en los conductores vecinos. Las corrientes inducidas se denominan corrientes parásitas. En este modelo, el fenómeno se ilustra mediante una simulación de campo armónico en el tiempo, así como un análisis transitorio, en el que se estudian las corrientes de Foucault resultantes de la conexión de la fuente. Se tienen dos bobinas portadoras de corriente sobre una placa de cobre. Las bobinas están rodeadas de aire y hay un pequeño entrehierro entre ellas y la placa metálica. La fuente externa se aplica como densidad de corriente, pero la densidad de corriente total en las bobinas sólo se obtiene teniendo en cuenta las corrientes inducidas. El caso armónico en el tiempo muestra el efecto Skin. Esto quiere decir que la densidad de corriente es alta en la proximidad de la superficie y disminuye rápidamente en el interior del conductor.

Fig. 1. Componente angular Phi de la densidad de corriente a una frecuencia de 10 Hz. Ver modelo en [4].

Ejemplo 2

El modelo se llama An Electrodynamic Levitation Device – el cual trata el acoplamiento dinámico electromagnético y la dinámica de cuerpos rígidos [5]. Una fuerza de levitación electrodinámica se produce por las corrientes inducidas cuando un disco conductor se coloca por encima de dos bobinas concéntricas que llevan corrientes variables en el tiempo en direcciones opuestas. Se resuelve la dinámica del disco levitante y se compara con los datos medidos en la bibliografía.

Fig. 2. Componente angular Phi de la densidad de corriente a los 1.7 s en el dispositivo. Ver modelo en [5].

Ejemplo 3

Otro modelo relevante para aprender es el de una máquina de transporte marítimo que se desplaza por la superficie o bajo el agua como un submarino, dando lugar a perturbaciones locales detectables en el campo magnético terrestre [6]. Dichas perturbaciones pueden utilizarse para activar sistemas de armamento. La firma magnética de un submarino puede reducirse generando un campo magnético que se contrapone de intensidad y dirección adecuadas basado en el conocimiento previo de las propiedades magnéticas del submarino.

Este modelo demuestra una poderosa técnica en este tipo de modelado al tratar la cubierta metálica como caras 2D incrustadas en una geometría 3D. Así, se requieren mallas de 2D comparativamente más sencillas que el caso 3D. A continuación, se resuelve una proyección tangencial de la ecuación 3D en la malla de caras 2D.

Fig. 3. Magnitud de la densidad de flujo magnética, potencial escalar magnético y componente tangencial de la densidad de flujo magnética para el submarino. Ver modelo en [6].

Referencias

[1] https://www.comsol.com/multiphysics/electromagnetics
[2] https://iopscience.iop.org/article/10.1088/0305-4470/20/8/022/pdf
[3] https://www.comsol.com/blogs/computational-electromagnetics-modeling-which-module-to-use/
[4] https://www.comsol.com/model/induction-currents-from-circular-coils-124
[5] https://www.comsol.com/model/an-electrodynamic-levitation-device-14221
[6] https://www.comsol.com/model/magnetic-signature-of-a-submarine-291