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Categoría: Comsol

Publicado: 03 Febrero 2022

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El software COMSOL Multiphysics® en su última versión 6.0 incluye Model Manager, una herramienta para el almacenamiento eficiente de bases de datos y el control de versiones de modelos y archivos relacionados, como datos experimentales y archivos CAD. Model Manager está completamente integrado en la interfaz de usuario de COMSOL Multiphysics®. Proporciona funciones de organización y búsqueda avanzada, incluida la búsqueda de funciones dentro de un modelo, y una función de comparación que muestra las diferencias exactas entre dos versiones de un modelo. Los archivos del modelo se almacenan de manera eficiente en el sistema con un mínimo de redundancia.

Beneficios de la gestión de datos de simulación

Model Manager beneficia a individuos y organizaciones por igual con un espacio de trabajo estructurado para la colaboración entre colegas y equipos, e incluso con partes externas. Está incluido en el producto básico de la plataforma COMSOL Multiphysics®.

Características clave:

• Gestión de datos de simulación
  • Permite a los usuarios organizar modelos y aplicaciones de forma centralizada
• Control de versiones
  • Realiza un seguimiento de los cambios y las actualizaciones de los modelos de forma sistemática
• Almacenamiento eficiente
  • Almacena solo datos relevantes de borradores y revisiones de modelos
  • Almacena datos auxiliares: CAD, mallas, datos experimentales, etc.
• Búsqueda de contenido del modelo
  • Encuentrar rápidamente todos los modelos que tienen un conjunto particular de características o parámetros
  • Etiquetar y organizar modelos
• Control de acceso
  • Permite que múltiples usuarios accedan a modelos y datos administrados
  • Controla de forma centralizada el acceso de los usuarios
• Conectarse a una base de datos local o remota

Model Manager viene con un conjunto de herramientas para abordar estos puntos, todo mientras permanece dentro del entorno de modelado COMSOL Desktop®.

Características y funcionalidad en el Administrador de modelos

Model Manager incluye una colección de potentes herramientas para la gestión de datos de simulación.

Bases de datos del administrador de modelos

Desde COMSOL Desktop ®, puede crearse una nueva base de datos local en el propio ordenador del usuario para que se mantenga organizado y poder realizar un seguimiento de sus modelos y archivos de datos auxiliares. Alternativamente, el usuario y sus colegas pueden compartir modelos y archivos cargándolos en una base de datos del servidor a la que se accede a través de un servidor de Model Manager. La capacidad de utilizar una base de datos de Model Manager local se incluye con todas las licencias, excepto la licencia educativa Class Kit License (CKL). La instalación y conexión a un servidor central de Model Manager está disponible con una licencia de red flotante (FNL).

Control de versiones

Model Manager viene con herramientas de control de versiones estándar, como ver el historial de versiones de modelos y archivos de datos auxiliares, detectar automáticamente conflictos de versiones al guardar y comparar versiones entre sí. Permite, por ejemplo, abrir una versión anterior para crear un modelo completamente nuevo con su propio historial de versiones separado, o ver todos los cambios realizados en un modelo de una versión a la siguiente.

Al trabajar en un modelo existente en una base de datos, puede crearse un borrador del modelo que esté controlado por versión por derecho propio, lo que permite experimentar con varias ideas de simulación sin contaminar el historial de versiones del modelo original. Una vez que se haya terminado el borrador, se puede optar por mantenerlo como una nueva versión del modelo original o descartarlo. También están disponibles herramientas de control de versiones más avanzadas, como bifurcación, fusión y reversión. La bifurcación permite trabajar en una colección completa de modelos y archivos de datos auxiliares de forma aislada, mientras que al mismo tiempo pospone la decisión de si vale la pena conservar o no los cambios. La reversión permite restaurar modelos y archivos de datos auxiliares que se hayan eliminado previamente, quizás por accidente.

Almacenamiento de datos eficiente

Una base de datos de Model Manager está hecha a medida para las necesidades de almacenamiento de un modelo integrado en COMSOL Multiphysics®. El Administrador de modelos se asegura de no almacenar nunca duplicados de datos de simulación al guardar múltiples versiones del mismo modelo. También pueden eliminarse datos creados, calculados y trazados que, en su lugar, pueden reproducirse del modelo según sea necesario. Esto puede reducir en gran medida el almacenamiento en disco, especialmente para simulaciones transitorias grandes o barridos paramétricos.

Pueden administrarse fácilmente archivos de datos auxiliares, como archivos CAD o archivos de datos experimentales. En la ventana Datos auxiliares, se obtiene una descripción general de todos los datos auxiliares utilizados en un modelo y se puede ver rápidamente en qué parte del modelo se utiliza un archivo de datos auxiliares. COMSOL notificará automáticamente si hay un archivo de datos auxiliar disponible en una versión más reciente y preguntará si desea utilizar el archivo más reciente en la base de datos.

Potente funcionalidad de búsqueda

La sintaxis de búsqueda de Model Manager permite buscar profundamente en los modelos en función de sus propiedades, características, configuraciones y otros metadatos. Puede, por ejemplo, realizarse consultas de búsqueda respondiendo:

• ¿Qué modelos utilizan un paso de estudio dependiente del tiempo?
• ¿Qué modelos tienen un parámetro de Longitud entre 5 cm y 15 cm?
• ¿Qué modelos fueron modificados por última vez por el usuario?

Además, se puede buscar etiquetas que hayan utilizado para organizar los archivos de modelo.

Servidor del administrador de modelos

El servidor de Model Manager es un servidor web que se puede instalar en cualquier lugar de la red y alojar una base de datos de Model Manager. Para las bases de datos del servidor Model Manager, puede controlarse quién tiene acceso a los modelos y archivos de datos auxiliares mediante la configuración de permisos. Puede, por ejemplo, establecerse qué usuarios pueden abrir o guardar un modelo en particular, o establecer qué usuarios pueden buscar y ver una colección de modelos.

Una base de datos del servidor Model Manager puede ser compartida por varios usuarios y permite colaborar con los compañeros de trabajo en modelos de simulación controlados por versión y archivos de datos, todo mientras se permanece dentro del entorno COMSOL Multiphysics®.

El servidor de Model Manager puede configurarse para usar componentes de bases de datos internos administrados por el servidor o componentes de bases de datos externos proporcionados y administrados por la organización. A través de la interfaz web del servidor Model Manager, los administradores pueden crear cuentas para que los usuarios puedan acceder a la base de datos del servidor Model Manager desde el software COMSOL Multiphysics®. Los usuarios también pueden iniciar sesión en la interfaz web para actualizar la configuración de su propia cuenta.

Comparación de los contenidos del modelo

Siempre que se esté interesado en comparar dos archivos de modelo COMSOL Multiphysics® almacenados en una base de datos de Model Manager, o en el sistema de archivos del usuario, se puede utilizar la herramienta Comparar. Los resultados de la comparación muestran las diferencias entre los modelos y se muestran en una ventana de resultados de comparación separada.

Al comparar archivos de modelo, pueden identificarse y corregirse errores en el modelo actual, documentar y comprobar las diferencias entre dos versiones de un modelo en desarrollo y proporcionar las diferencias entre los dos archivos de modelo como un archivo XML para su posterior procesamiento.

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Categoría: ChemOffice

Publicado: 02 Febrero 2022

Visto: 3609

¿Le gustaría poder generar animaciones interactivas 3D de sus moléculas DENTRO de sus presentaciones con solo unos pocos clics?

No solo pequeñas moléculas de química medicinal y productos naturales, sino cucurbituriles, helicenes, una red de diamantes, complejos SALEN-Metal-O2, nanotubos o un icosaedro (¿qué tal un tetracontaedro?) hecho DESDE CERO en menos de unos pocos minutos.

Bueno, ¿tenemos algunas noticias emocionantes para Vd.?

Únase a Pierre Morieux, Product Manager de Chem Draw, Director de Marketing de ChemDraw y ChemDraw Wizar, el próximo martes 15 de febrero a las (11:00 EST / 17:00 CET) mientras presenta la versión 21.0 de ChemDraw y ChemOffice en este nuevo webinar de C&E News.

 

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Categoría: Minitab

Publicado: 26 Enero 2022

Visto: 3916

Por Joshua Zable.

Como especialistas en marketing, entendemos que el tiempo es valioso. Es por eso que dedicamos tanto tiempo en crear cuidadosamente contenidos que capten, y mantengan, la atención de nuestros clientes. Sabemos que si les ofrecemos algo que valga la pena, ellos también nos brindarán algo de valor: ¡su información de contacto o incluso la compra de nuestros productos o servicios!

Pero, por mucho que prioricemos la creación de experiencias dignas de inversión para nuestros clientes potenciales y clientes, no siempre protegemos nuestro propio tiempo con tanto cuidado. En cambio, tenemos una tendencia a hacer cosas como aplicar incorrectamente recursos testados y probados porque son familiares y están disponibles, en lugar de invertir en herramientas que ayudarán a garantizar que dedicamos nuestro tiempo a actividades de valor añadido.

¿No está seguro de a qué me refiero? Dígame si esto le suena familiar: Cuando necesita abordar un problema nuevo y quiere pensar en soluciones, ¿busco notas Post-it y libretas grandes? Cuando desea mapear un proceso ¿abre PowerPoint y comienza a dibujar flechas y cuadros? ¿Es usted alguien que tiene Excel listo cuando necesita un diagrama de Gantt o un calendario de planificación? Todos estos ejemplos de hábitos que nos cuestan tiempo y energía en aspectos como el formateo y la captura y recuperación de información, que en su lugar deberían gastarse en estrategia y análisis.

Volvamos a lo que nos encanta hacer: ¡gran marketing!

Siga leyendo para aprender cómo puede empezar a conseguir este objetivo, con aspectos destacados de algunas de las numerosas herramientas visuales, mapas de procesos, diagramas de tormenta de ideas y formularios disponibles en Minitab Workspace que pueden ser increíblemente útiles para los especialistas en marketing.

Arranque más rápido con una plantilla de análisis DAFO

En el análisis DAFO (Debilidades, Amenazas, Fortalezas y Oportunidades) es uno de los recursos de los especialistas en marketing. Utilizamos constantemente este método para evaluar nuestros productos, marcas, competidores y segmentos de mercado.

Sí, a primera vista parece relativamente fácil construir el DAFO cuadrado y sus cuadrantes en PowerPoint, y la mayoría de nosostros lo hemos hecho. Pero seamos honestos, esos molestos cuadros de texto se vuelven terriblemente incordiantes cuando se quiere cambiar el tamaño tal y como se desea (y redimensionarlo y entonces redimensionarlo otra vez). Todavía peor, ¿ha probado alguna vez de crear uno en una tabla de PowerPoint? ¡Suerte!

Seguramente estaremos todos de acuerdo que la parte más dura de realizar un análisis DAFO no debería ser formatearlo.

Evite el dolor de cabeza utilizando la herramienta DAFO (en inglés, SWOT) en Minitab Workspace. Todo lo que necesita hacer es abrir un archivo nuevo, seleccionar la plantilla de Análisis SWO, y ya está listo para emplear su tiempo en la comprensión y el análisis en sí mismos.

Ahorre tiempo de configuración con las herramientas de mapeado de procesos y diagramas de flujo

A los especialistas en marketing nos encantan nuestros gráficos. Creamos gráficos para visualizar cualquier cosa, desde embudos de conversión y campañas de nutrición, hasta mapas de nuestro recorrido del cliente ideal. Montar gráficos y diagramas en PowerPoint es incluso más penoso que construir análisis DAFO, ya que constantemente hay que realizar copia/pega para reconstruir y organizar las formas, tamaños, disponer las flechas y líneas y experimentar con el hecho de utilizar cuadros de texto "simples" o "Smart"Art. Todo lleva mucho tiempo.

¿No preferiría utilizar ese tiempo para concentrarse en desarrollar ideas para conseguir que los clientes potenciales entren y atraviesen el embudo?

Minitab Workspace está diseñado para albergar mapeos de procesos complejos, por lo que utilizarlo es tan fácil como apuntar, hacer clic y construir. De hecho, utilizamos Minitab Workspace para crear un proceso que incorpora este blog como parte de una campaña de concienciación del producto. Prueba de que funciona: estás leyendo esto ¿verdad? 😊

Priorizar los esfuerzos con los modelos de Kano

Ahora, una herramienta que quizás no resulte tan familiar.

Los profesionales del marketing están obsesionados con los indicadores Net Promoter Scores (NPS), ¡y hacen bien! NPS es una herramienta muy valiosa para comprender la satisfacción de un cliente con sus productos o servicios, así como la lealtad de ese cliente a su marca. Pero la medición es sólo una parte del objetivo. También se necesita saber cómo mejorar las puntuaciones para comprender por qué los clientes son tan leales o están tan decepcionados con nosotros. Entramos en los modelos de Kano.

Si no sabe qué es el modelo de Kano, le ayudaré a mejorar su juego. (Aunque lo más probable es que si usted es un vendedor, probablemente haya estado usando la jerga Kano sin siquiera saberlo). El profesor Noriaki Kano desarrolló el Modelo Kano en Japón en la década de 1980 como parte de su trabajo de investigación de las expectativas de los clientes y los factores que contribuyen a su satisfacción y lealtad, con el objetivo de ayudar a las organizaciones a categorizar y priorizar los esfuerzos de mejora. El Modelo Kano identifica cinco categorías de reacciones que los clientes potenciales pueden tener ante una nueva oferta, que van desde la insatisfacción hasta la emoción o el "deleite".

Según el Modelo de Kano, las características de los productos o servicios pueden agruparse en categorías, lo que puede ser increiblemente valioso para que los especialistas en marketing consideren que equipos querrán crear y desarrollar:

• Atractivo = "Delicia", las cosas que te hacen decir, "oh, guau, ¡qué genial es esto! pero si no lo tuvieras, probablemente no te darías cuenta. Apple ha sido conocida durante mucho tiempo por crear delicias. Por ejemplo, la rueda de desplazamiento del iPod original. No necesitaba una rueda de desplazamiento en los reproductores de música, y no se habrías dado cuenta si no la tuviera, pero una vez que la tuvo, le ENCANTÓ y fue lo que hizo que el iPod fuera especial. Para los especialistas de marketing estas son las cosas que quieren gritar a los cuatro vientos.
• Rendimiento = Cuanto más, mejor. Un teléfono que tiene 8 horas de duración de la batería es mejor que un teléfono que tiene 6 horas de duración de la batería. Para los especialistas en marketing, estas son las cosas de las que probablemente solo quieras hablar si eres el mejor en la clase.
• Debe ser = "Elementos esenciales", las cosas que los usuarios esperan que tengas. Imagine el anuncio de un fabricante de automóviles que anuncia que tiene ventanas eléctricas. ¿Genial? Todos los demás también lo hacen. Estas son las cosas de las que los especialistas en marketing probablemente no deberían hablar porque podría llamar la atención sobre el hecho de que antes NO tenía esta característica básica esperada.
• Indiferente = No destacable. No hay razón para que los especialistas en marketing hablen de esto, porque a nadie le importa.
• Cuestionable = Ilógico, como si alguien dijera que realmente le gustaría que una tostadora tostara pan y realmente no le gustaría que una tostadora tostara pan. ¿¿Qué??
• Inversa = A los usuarios les gusta cuando la función no funciona o, en el mejor de los casos, es una función controvertida. Una vez tuve una lavadora que reproducía un soniquete de 20 segundos cada vez que terminaba una carga y no sabía cómo apagarla y me hizo DESPRECIAR esa estúpida lavadora. Obviamente, los especialistas en marketing no deberían hablar de estas características.

En última instancia, el valor de utilizar un modelo de Kano es priorizar los esfuerzos evitando que se desperdicie tiempo trabajando en atributos que dejarán indiferentes a los clientes o incluso los disgustarán. En su lugar, los equipos pueden concentrarse en identificar y desarrollar las funciones imprescindibles que satisfarán las expectativas de sus clientes y en crear los verdadores "factores sorpresa" que les mantendrá volviendo otra vez.

El diagrama más abajo es un ejemplo de Modelo de Kano:

Ahora, aquí hay un ejemplo para ilustrar cómo se podría aplicar el Modelo Kano.

Imagine que es parte de un equipo de marketing de un restaurante y está tratando de entender cómo diferenciar el restaurante de sus competidores cercanos. Para lograr esto, el equipo realiza una encuesta a los clientes preguntando sobre algunas ideas de formas de aumentar su satisfacción con las experiencias gastronómicas en el restaurante. Las preguntas se centran en la importancia de la disponibilidad de asientos, el interés del pan gratis fácilmente disponible y si ofrecer aperitivos gratis sería una nueva característica atractiva.

Al utilizar el modelo de Kano en Minitab Workspace para analizar los resultados de la encuesta, Vd. y su equipo descubren que ofrecer aperitivos gratuitos realmente deleitará a sus clientes y ayudará potencialmente a diferenciar el restaurante.

Con un poco de práctica, el Modelo Kano es una herramienta muy potente y clara que ayuda a priorizar las muchas oportunidades. ¿Qué mejor combinación para ahorrar tiempo y concentrarse en encontrar las respuestas para guiar su estrategia de marketing?

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Categoría: Minitab

Publicado: 25 Enero 2022

Visto: 7394

Los dispositivos de medición deben calibrarse regularmente para garantizar que realicen su trabajo correctamente. Si bien la calibración cubre una amplia gama de aplicaciones y escenarios, el objetivo es simple: asegurarse de que el dispositivo esté midiendo según sus estándares. La mayoría de los sistemas de calidad requieren un sistema de medición satisfactorio que incluya la calibración formal, periódica y documentada de todos los instrumentos de medición. Un problema común que enfrentan los ingenieros es cómo verificar que dos instrumentos miden partes de manera similar.   

¿CÓMO DETERMINAR SI DOS INSTRUMENTOS PROPORCIONAN MEDICIONES COMPARABLES?

Un enfoque es comparar los dos instrumentos ajustando una línea de regresión lineal simple y luego usar el ajuste del modelo para ver si los valores son los mismos en todo el rango de mediciones. La regresión lineal simple modela la relación lineal entre dos variables continuas: una respuesta y un predictor. 

EJEMPLO:

Supongamos que hay un fabricante de dispositivos médicos que quiere determinar si su monitor de presión arterial es equivalente a un modelo similar en el mercado. Para verificar que los dos instrumentos proporcionen mediciones comparables, el fabricante selecciona personas que representen un rango de valores donde las mediciones deben ser comparables. Luego se mide a las personas con ambos instrumentos. La empresa obtiene lecturas de presión arterial sistólica en una muestra aleatoria de 60 personas utilizando los dos instrumentos y registra los datos. Se muestra una muestra de las 60 filas, donde cada fila representa una medición usando los instrumentos Actual y Nuevo.

Fila	Nuevo	Actual
1	100	100
2	122	120
3	129	132
4	136	139
5	110	110
6	111	110
7	137	137
8	134	133
9	141	140
10	112	112

En este caso, se designan las lecturas actuales como la variable predictora (o X) y las lecturas nuevas como la variable de respuesta (o Y). Ajustar una línea de regresión a estos datos muestra que las lecturas del dispositivo de medición actual predicen bastante bien las lecturas del nuevo dispositivo de medición. El estadístico R-cuadrado indica que el dispositivo de medida Actual explica el 98,8% de la variación observada en el dispositivo de medida Nuevo. 

La ecuación de regresión es: 

Nuevo = 1.387 + 0.9894 Actual 

A partir de estos datos, parece que las mediciones actuales ciertamente pueden predecir bastante bien las mediciones nuevas. En la práctica, vemos que los ingenieros utilizan modelos predictivos para confirmar que un nuevo dispositivo puede medir tan bien como un dispositivo actual. También hay otras aplicaciones; hay situaciones en las que se necesita una medición más rápida. Por ejemplo, algunas piezas o muestras deben medirse mediante mediciones de laboratorio antes de que puedan enviarse. Pero las mediciones de laboratorio pueden llevar horas según el proceso. Se puede utilizar un método de medición que proporciona resultados inmediatos para predecir las mediciones de laboratorio, proporcionando a los operadores e ingenieros información inmediata sobre posibles problemas.  

El enfoque de regresión lineal simple es bueno cuando podemos suponer que no hay errores en la dirección horizontal o X. Para este ejemplo, esto implicaría que nuestro sistema de medición actual no contiene errores. En el caso de los sistemas de medición, sabemos que la suposición no es razonable, por lo que usar una regresión lineal simple no es el mejor enfoque estadístico. Pero no se preocupe, hay otro enfoque que es igual de fácil de usar. 

¿QUÉ ES LA REGRESIÓN ORTOGONAL?

La regresión ortogonal, también conocida como regresión de Deming, se puede utilizar para determinar si dos instrumentos o métodos proporcionan mediciones comparables. La regresión ortogonal también examina la relación lineal entre dos variables continuas: una respuesta (Y) y un predictor (X). A diferencia de la regresión lineal simple (regresión de mínimos cuadrados), tanto la respuesta como el predictor en la regresión ortogonal contienen errores de medición. Recuerde que en la regresión simple, solo la variable de respuesta contiene error de medición. Si utiliza la regresión simple para determinar la comparabilidad cuando ambas variables contienen errores de medición, los resultados dependen de qué variable se supone que no tiene errores de medición en los cálculos. La regresión ortogonal aborda este problema, por lo que los roles de las variables tienen poca influencia en los resultados. 

En la regresión lineal simple, el objetivo es minimizar la suma de las distancias verticales al cuadrado entre los valores y y los valores correspondientes en la línea ajustada. En la regresión ortogonal, el objetivo es minimizar las distancias ortogonales (perpendiculares) desde los puntos de datos hasta la línea ajustada. Si bien la diferencia entre estos enfoques puede parecer menor, al evaluar las medidas y las piezas en relación con las especificaciones, podría generar conclusiones significativamente diferentes.  

Analicemos los datos del monitor de presión arterial usando la regresión ortogonal.  

La regresión ortogonal requiere que se especifique la proporción de la varianza del error en X (Actual) e Y (Nuevo). Cuando el método de medición para X e Y es el mismo, es probable que las varianzas sean iguales, lo que daría como resultado una razón igual a 1. Pero es una buena práctica estimarla. Antes de la recopilación de datos para la regresión ortogonal, los ingenieros realizaron estudios separados en cada monitor para estimar la variación de la medición. La relación de varianza del error se calculó realizando un estudio independiente de repetibilidad y reproducibilidad del sistema de medición para cada dispositivo de medición para producir una componente de varianza para la Repetibilidad para cada dispositivo. La relación de las dos componentes de varianza para las estimaciones de repetibilidad se puede utilizar como entrada para el campo de relación de varianza del error. La varianza para el nuevo monitor fue 1.08. La varianza del monitor de la otra empresa fue de 1,2. El ingeniero decide asignar el monitor Nuevo para que sea la variable de respuesta y el monitor Actual de la otra empresa para que sea la variable de predicción. Con estas asignaciones, la relación de varianza del error es 1,08/1,2 = 0,9. 

RESULTADOS DE LA REGRESIÓN ORTOGONAL 

El gráfico de línea ajustada muestra que los puntos se encuentran cerca de la línea de regresión, lo que indica que el modelo se ajusta a los datos. Aquí mostramos el ajuste por mínimos cuadrados y el ajuste ortogonal. Las dos ecuaciones ajustadas se ven en la parte inferior izquierda de la imagen. 

   La Ecuación de Regresión Ortogonal es: Nuevo = 0.644 + 0.995 Actual 

Tenga en cuenta que aunque las líneas parecen muy similares, la ecuación de regresión ortogonal es diferente de la ecuación de regresión lineal simple. Podemos usar la ecuación de regresión ortogonal para comprender la equivalencia de los dos instrumentos de medición. 

Si alguna de las siguientes condiciones es verdadera, los resultados proporcionan evidencia de que los monitores de presión arterial no son equivalentes: 

• El intervalo de confianza para la pendiente no contiene 1. 
• El intervalo de confianza para la constante no contiene 0. 

coeficientes

Por lo general, un nivel de confianza del 95% funciona bien. Un nivel de confianza del 95% indica que si se toman 100 muestras aleatorias de la población, los intervalos de confianza para aproximadamente 95 de las muestras contendrían el valor real del coeficiente. Para un conjunto de datos dado, un nivel de confianza más bajo produce un intervalo más estrecho y un nivel de confianza más alto produce un intervalo más amplio. 

Los resultados muestran que el intervalo de confianza para la constante, que es de aproximadamente -2,78 a 4,06, contiene 0. El intervalo de confianza para la pendiente, Actual, que es de aproximadamente 0,97 a 1,02, contiene 1. Estos resultados no proporcionan evidencia de que las medidas de los monitores difieren. Con base en estos resultados, la compañía puede concluir que su nuevo dispositivo de medición funciona tan bien como el dispositivo actual en el mercado. 

CONCLUSIÓN 

Al calibrar dos sistemas de medición, la regresión ortogonal puede determinar si los instrumentos o métodos proporcionan mediciones comparables. A diferencia de la regresión lineal simple (también conocida como regresión de mínimos cuadrados), tanto la respuesta como el predictor en la regresión ortogonal contienen errores de medición. Usando la regresión ortogonal, el fabricante de dispositivos médicos puede concluir con confianza que su instrumento de medición es equivalente al instrumento de medición actual en el mercado actual. 

La regresión ortogonal está disponible en la mayoría de los paquetes estadísticos, incluido Minitab Statistical Software.

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Categoría: Comsol

Publicado: 21 Enero 2022

Visto: 6245

El nuevo módulo incorporado con COMSOL Multiphysics 6.0 para cuantificar la incertidumbre, Uncertainty Quantification Module, se utiliza para comprender el impacto de la incertidumbre del modelo, esto es cómo dependen las cantidades de interés de las variaciones en las entradas de un modelo. Proporciona una interfaz general para la detección, el análisis de sensibilidad, la propagación de la incertidumbre y el análisis de fiabilidad.

Uncertainty Quantification Module puede probar de manera eficiente la validez de los supuestos del modelo, simplificar los modelos de manera convincente, comprender la entrada clave de las cantidades de interés, explorar la distribución de probabilidad de las cantidades de interés y descubrir la fiabilidad de un diseño. La garantía de la corrección del modelo y una mayor comprensión de las cantidades de interés ayudan a reducir los costes de producción, desarrollo y fabricación.

Uncertainty Quantification Module puede utilizarse con todos los productos de la suite de COMSOL Multiphysics para analizar incertidumbres en simulaciones de ingeniería electromagnética, estructural, acústica, de flujo de fluidos, térmica y química. Puede combinarse con el módulo de importación de CAD, el módulo de diseño o cualquiera de los productos LiveLink™ para CAD.

Puede conocer más sobre sus funcionalidades y características aquí.

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Categoría: Maple

Publicado: 19 Enero 2022

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• Maple Flow
• ingeniería eléctrica
• MOSFETS

Desde la adaptación de impedancia de stubs y el análisis de circuitos hasta el modelado de líneas de transmisión y la matemática de los semiconductores, Maple Flow ofrece una herramienta de cálculo fácil de usar para los ingenieros eléctricos.

Los ingenieros eléctricos que utilizan Maple Flow para hacer cálculos, toman notas y escriben documentos de diseño en un entorno que se usa como si estuvieras usando papel y lápiz. Así:

• Proporciona un entorno de cálculo de forma libre, similar al papel.
• Realiza cálculos con la legible notación matemática natural, con soporte completo para unidades y resolvedores fáciles de usar
• Crea informes de diseño inmersivos y atractivos con textos, ecuaciones, imágenes y diagramas
• Puede utilizar la base de datos integrada de propiedades termofísicas para extraer propiedades de fluidos
• Genera gráficos y diagramas atractivos

Aplicaciones de ingeniería eléctrica

Análisis de circuitos mediante funciones de transferencia y transformadas de Laplace Maple Flow puede utilizarse para derivar y manipular funciones de transferencia de circuitos eléctricos usando las leyes de voltaje y corriente de Kirchoff. Las funciones de transferencia se pueden convertir en ecuaciones diferenciales o discretizadas, y pueden generarse fácilmente diagramas de amplitud y fase.   Las funciones de transferencia pueden contener coeficientes simbólicos; estos parámetros se pueden optimizar para que coincidan con una respuesta objetivo. Descargar aplicaciones

Corriente máxima del cable utilizando el método Nehers-McGrath El calor se genera cuando la corriente fluye a través de un cable. La corriente máxima de un cable es la cantidad de corriente que un cable puede transportar sin exceder su clasificación de temperatura. La estimación precisa de la corriente máxima es fundamental para minimizar el coste total de vida útil de una instalación de cable.   Esta aplicación implementa las ecuaciones de Nehers-McGrath y compara los resultados con los tabulados en el National Electrical Code (2017); la buena concordancia significa que esta hoja de trabajo puede ser la base de cálculos de corriente máxima de cable más complejos. Esta aplicación utiliza el sistema de unidades integrado de Maple Flow; las unidades fluyen desde las definiciones de los parámetros, a través de las ecuaciones y hasta los resultados finales. Descargar aplicaciones

Modelado matemático de dispositivos semiconductores Los semiconductores son dispositivos complejos, pero Maple Flow ayuda a derivar los modelos matemáticos para describir con precisión sus características.   Los MOSFET son un componente fundamental de la electrónica moderna, como los teléfonos inteligentes y otros dispositivos portátiles. Los MOSFET de baja potencia son fundamentales para cambiar los sistemas de suministro de energía. Con Maple Flow, puede convertir modelos de circuitos equivalentes de MOSFETS en ecuaciones analíticas escribiendo y manipulando las relaciones básicas. Descargar aplicaciones

Análisis de circuitos en el peor de los casos Los componentes eléctricos se fabrican en grandes cantidades. Las inconsistencias en los materiales y el proceso de fabricación significan que los parámetros de los componentes tienen una distribución estadística. Es decir, la resistencia de un lote de resistencias podría describirse mediante una distribución normal.   Dada la cantidad de componentes en un circuito y la distribución de sus parámetros, es posible que el circuito no funcione según lo especificado. Este es un riesgo que debe identificarse, gestionarse y mitigarse en las primeras etapas del proceso de diseño. Los ingenieros eléctricos a menudo usan Maple Flow para el análisis de circuitos en el peor de los casos. Puede emplearse: Análisis de Monte Carlo, en el que los parámetros se seleccionan aleatoriamente de una distribución y el circuito se simula, entre 1000 y 100000 veces. Esto utiliza herramientas de Maple Flow para distribuciones de probabilidad de muestras cálculos por elementos para una evaluación numérica rápida generación de histogramas y análisis estadísticos o evaluar las ecuaciones del circuito en el valor extremo de todos los componentes del circuito. Esto utiliza las herramientas de Maple Flow para generar permutaciones de parámetros cálculos por elementos