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Los ideales y principios de “Química Verde” se están incorporando cada vez más en la química sintética académica e industrial, así como en los laboratorios de formulación científica. Existe una necesidad crucial en la industria de pensar sobre esto al principio del proceso, incluso durante la fase de descubrimiento, para aliviar los problemas que se encuentran más adelante en el proceso de desarrollo. Herramientas como E-Notebook brindan una oportunidad única a los químicos en sus estudios de investigación, en la obtención de información relevante sobre “Química verde”. Esto les permitirá tomar decisiones más fundamentadas durante su proceso de planificación de reacción e incorporar más fácilmente los ideales de “Química verde” en su trabajo.
La “ACS Green Chemistry Institute Pharmaceutical Roundtable” ha publicado recientemente una serie de cambios sobre lo que un E-Notebook debe incorporar para cumplir las directrices de la “Química verde”. Algunos de estos requisitos se pueden cumplir con simples cambios de configuración como se describe a continuación.
Presentación de información TRI y PBT y alternativas solventes.
La Agencia de Protección Ambiental de EE. UU. ofrece una lista actualizada de manera anual de sustancias y clases de sustancias químicas que se consideran tóxicas (TRI: inventario de emisiones tóxicas) o persistentes, bioacumulativas y tóxicas (PBT). Los ideales de la “Química verde” promueven el uso de disolventes alternativos considerados de poco riesgo.
E-Notebook permite la importación de reactivos en esquemas de reacción a través de la integración con sistemas de inventario o listas de reactivos almacenadas en E-Notebook. Ambos se configuran fácilmente para agregar campos facilitando la clasificación de estos reactivos en TRI o PBT. Esta información se transfiere de manera automática a la cuadrícula cuando se importa el reactivo. De manera similar esta información puede transferirse para disolventes, junto con las alternativas de disolventes sugeridos. Esto proporciona una presentación ordenada de la información relevante para el estudio científico realizado por el usuario.
Cálculo de la economía atómica e intensidad de masa del proceso teórico y real.
Un aspecto importante de la “Química verde” es el cálculo de la economía atómica y la intensidad de masa del proceso (PMI), tanto teórica como real. La economía atómica se define como el peso molecular del producto dividido por la suma de los pesos moleculares de los reactivos, expresado como porcentaje. PMI se define como la suma de masas de todos los reactivos y disolventes divididos por la masa teórica o recuperada del producto.
La fácil creación de fórmulas matemáticas dentro de E-Notebook permite calcular de manera sencilla la economía atómica y el PMI. Una vez que se han añadido estas propiedades relevantes a la tabla de productos, las fórmulas se pueden utilizar posteriormente para el cálculo automático de propiedades. Dichos cálculos se actualizan automáticamente a medida que se modifican o actualizan las entradas y valores en la tabla estequiométrica y de disolventes.
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La exploración planetaria no tripulada es hoy el foco de muchas agencias espaciales de investigación alrededor del mundo. Para realizarla con éxito se necesitan rovers robóticos autónomos avanzados. El Dr. Amir Khajepour, de la cátedra de investigación canadiense de sistemas de vehículos mecatrónicos y profesor de ingeniería en el departamento de ingeniería de mecánica y mecatrónica en la universidad de Waterloo (UW), está trabajando con la agencia espacial canadiense (CSA), Maplesoft, y el gobierno de Canadá, para desarrollar una solución completa al sistema de administración de energía de los rovers autónomos. El Dr. Khajepour es una figura principal de la mecatrónica y la robótica y ha elegido MapleSim, una avanzada herramienta de modelado físico de Maplesoft, como la herramienta clave para su proyecto.
La CSA tiene un gran historial en la aplicación de técnicas simbólicas en el modelado de robots espaciales. Han usado estas técnicas en el diseño de varios robots espaciales desplegados en el programa Space Shuttle y en la estación espacial internacional. En esta nueva iniciativa de la UW están utilizando MapleSim, la última generación de tecnología en modelado simbólico, para desarrollar rápidamente modelos de subsistemas multidominio de alta fidelidad de los rovers.
La meta general de este proyecto es diseñar un sistema rover que permita al rover ir del punto A al punto B, teniendo en consideración todas las restricciones posibles. Por ejemplo, ¿cuál sería el camino a realizar si el rover tiene que llegar a una localización especifica con el menor riesgo? Alternativamente, si el rover tiene que llegar a una localización específica usando el mínimo de energía, ¿cuál sería el camino a seguir?
La primera fase de este proyecto de tres años es desarrollar el modelo inicial del rover, incluyendo los aspectos como la batería, la generación de energía solar, el terreno y las condiciones del suelo. El proyecto, en sus últimas etapas, también incluirá una batería completa de fases de prueba hardware-in-the-loop (HIL) utilizando hardware y software en tiempo real de National Instruments, usando modelos de sistema que se hayan desarrollado con, y se distribuyan automáticamente desde MapleSim. Esto es crítico para optimizar los parámetros del sistema que maximizarán la conservación de energía mientras se cumplen los objetivos de la misión.
“Con el uso de MapleSim, el modelo base del rover fue desarrollado en un mes,” dice el Dr. Khajepour. “Los beneficios de MapleSim en comparación con las herramientas tradicionales son significativos. Ahora podemos tener el modelo matemático de un rover de 6 ruedas sin escribir una sola ecuación. MapleSim fue capaz de generar una lista óptima de ecuaciones para el sistema del rover automáticamente lo que es esencial para la fase de optimización.”
El Dr. Khajepour quedó también sorprendido con la interfaz gráfica de MapleSim. Dentro de MapleSim, simplemente puedes recrear el diagrama del sistema en tu pantalla usando componentes que representen el modelo físico. El diagrama del sistema resultante se parece mucho a lo que un ingeniero dibujaría a mano. MapleSim puede transformar fácilmente los modelos en animaciones realistas. Estas animaciones hacen más fácil poder validar los diagramas de sistema y dan una visión más profunda del comportamiento del sistema.
“La habilidad de poder ver el modelo, de ver las partes móviles, es muy importante para un desarrollador de modelos,“ dice el Dr. Khajepour. “Ahora estoy pasando a utilizar MapleSim en la gran mayoría de mis proyectos.”
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En la industria espacial, el diseño, la construcción y las pruebas de los prototipos de rovers son extremadamente caras y normalmente las pruebas del sistema no se realizan hasta que no se alcanza la fase final en el proceso de diseño/prueba, acarreando un tiempo de desarrollo muy extenso. En respuesta a esto, el Dr. Amir Khajepour, titular de la cátedra canadiense de sistemas mecatrónicos para vehículos y catedrático de ingeniería en el departamento de ingeniería mecánica y mecatrónica de la universidad de Waterloo (UW), junto con su equipo trabajaron con la agencia espacial canadiense (CSA) y Maplesoft, para desarrollar una plataforma de prueba con la técnica hardware-in-the-loop (HIL) para los rovers con alimentación solar.
Su método permite la prueba de componentes dentro de un bucle simulado antes de que esté disponible un prototipo completo del rover. Esencialmente crea un entorno virtual de prueba para el componente bajo prueba, “engañándolo” para que piense que está siendo utilizado en un prototipo completamente operativo. Usando MapleSim, la herramienta de modelado y simulación de Maplesoft, se crearon modelos de alta fidelidad y computacionalmente eficientes para esta aplicación en tiempo real.
Fig. 1 Generación automática de ecuaciones cinemáticas
Usando esta plataforma de prueba, los escenarios que son difíciles de replicar en una configuración de laboratorio, como el entorno de Marte, o componentes que aún no están disponibles, pueden ser modelados mientras los componentes de hardware que están disponibles pueden comunicarse con estos modelos de software para simulaciones en tiempo real. La meta consiste en ir añadiendo progresivamente los componentes de hardware al bucle de simulación según estén disponibles. De este modo, la prueba del sistema se realiza incluso sin todos los componentes de hardware, puenteando el vacío entre las fases de diseño y de prueba.
La ventaja principal de este enfoque es que reduce significativamente el tiempo total de desarrollo en el proyecto. Además, esto da lugar a pruebas de componentes en entornos hostiles sin el riesgo de dañar un prototipo entero de un rover.
Cinemática de un Rover
Además de la simulación dinámica del rover, el entorno de modelado MapleSim fue utilizado para automáticamente generar las ecuaciones cinemáticas del rover.
Después estas ecuaciones formaron la base para otras tareas en el proyecto como simulaciones HIL, la planificación del recorrido, y la optimización de la alimentación. La configuración del sistema modular permite a los usuarios cambiar rápidamente la configuración del rover y explorar los distintos enfoques en un período breve.
Fig. 2 Entorno hardware-in-the-loop
Entorno hardware-in-the-loop
La figura 2 muestra un resumen de la plataforma de prueba. La información respecto a la posición, orientación, inclinación, velocidad, y consumo del rover (obtenidos por los modelos dinámicos del rover) son usados como entradas en el modelo del software. Se desarrollo una librería de componentes del rover dentro de MapleSim y importada dentro de LabView Real-Time donde se desarrollaron el programa HIL y las GUI de las simulaciones. El programa se subió al ordenador incrustado en el National Instruments PXI donde se estableció la comunicación entre los componentes de hardware y los modelos software y se ejecutó la simulación en tiempo real.
“Debido a la naturaleza multidominio del sistema (mecánico, eléctrico y térmico), era deseable modelar todos sus componentes dentro de un entorno de modelado de manera que las relaciones criticas pudieran descubrirse fácilmente. Además, la eficiencia computacional es crucial en las simulaciones en tiempo real,” dijo el Dr. Khajepour. “MapleSim fue reconocido como el entorno ideal para esta aplicación gracias a sus habilidades multidominio, el uso de la simplificación simbólica para una mayor eficiencia computacional y la facilidad de conectividad a LabVIEW.”
Además de usar los componentes predeterminados de las librerías de MapleSim, se desarrollaron componentes personalizados. Un modelo para estimar la radiación solar que la superficie inclinada de Marte podría recibir fue implementado usando un bloque Custom Component de MapleSim. Este modelo tuvo en cuenta la posición del sol, la posición latitudinal y longitudinal del rover, así como la orientación e inclinación según se desplazaba del punto A al punto B. Esto fue usado conjuntamente con un modelo de un panel solar para estimar la generación de energía del rover durante el día.
Fig. 3 Modelo del panel solar en MapleSim
“La naturaleza intuitiva de MapleSim permitió a mi equipo crear modelos de alta fidelidad en un periodo de tiempo corto,” dijo el Dr. Khajepour. “Esto jugo un papel clave en el éxito de esta plataforma modular de pruebas HIL que permitió la prueba de componentes, la estimación de niveles de energía, así como la validación de la administración de energía y los algoritmos de planificación de ruta.”
El equipo también utilizo MapleSim como una herramienta clave en una parte anterior del proyecto para desarrollar una solución completa al sistema de administración de energía de los rover autónomos. Ellos usaron MapleSim para desarrollar rápidamente modelos multidominio de alta fidelidad de los subsistemas del rover. La meta era desarrollar un algoritmo de planificación de ruta que tuviese en cuenta la demanda de energía del rover (y la generación). Usando los modelos desarrollados, el planificador de ruta encontró el camino óptimo entre el punto A y el punto B, de forma que el rover mantuvo los niveles más altos de capacidad de energía interna mientras evitaba obstáculos y secciones de terreno de alto riesgo.
El Dr. Khajepour y su equipo pudieron crear el modelo matemático del rover de 6 ruedas sin escribir una ecuación. “MapleSim fue capaz de generar automáticamente una serie de ecuaciones optimizadas para el sistema del rover, lo que fue esencial en la fase de optimización,” dijo él. El Dr. Khajepour se sorprendió con la interfaz grafica de MapleSim. “Dentro de MapleSim, puedes recrear simplemente el diagrama del sistema en tu pantalla usando componentes que representan el modelo físico. La habilidad de ver el modelo, ver las partes que se mueven, es muy importante para un desarrollador de modelos,” concluyo él.
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- Categoría: MapleSim
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Los cambios en las plantillas de MapleSim desde la versión del 2011 hasta ahora han simplificado el trabajo de programación en muchos aspectos, pero esto nos ha aportado nuevas preguntas que resolver.
En este ejemplo de cinemática inversa, utilizando las herramientas que nos ofrece MapleSim 2017 encontramos un pequeño problema en el momento de generar el Custom Component: las soluciones que retorna Maple al resolver las ecuaciones obtenidas en el análisis de sistemas multicuerpo (Multibody Analysis) no vienen expresadas en variables dependientes del tiempo. La solución a este inconveniente pasa por expresar estas variables como variables dependientes del tiempo; de lo contrario, MapleSim interpreta que son parámetros y no es posible crear el Custom Component.
Analicemos el problema y su solución en un caso concreto.
Esta es la imagen del sistema, restringido en un punto para obtener las ecuaciones que luego emplearemos en la creación del Custom Component.
El siguiente paso es realizar el Multibody Analysis para visualizar las ecuaciones. Esta app se encuentra en la pestaña de app y plantillas del programa.
Dentro de la app solo hace falta pulsar el botón de Extract Multibody Equations y obtendremos todas las ecuaciones del sistema y el código que usaremos posteriormente para solucionar las ecuaciones. Hay que seleccionar la opción de Position Constraints para obtener lo que necesitamos.
El siguiente paso es copiar el código que hemos obtenido y abrir un Maple Worksheet para procesar la ecuación obtenida. Escribiendo el código a continuación, daremos con la solución. La diferencia con las líneas de código anteriores es que guardaremos la ecuación anterior en una variable para en la siguiente línea de código encontrar las soluciones.
Estas son las soluciones que obtenemos al ejecutar el código:
Ahora sólo nos queda insertar la ecuación en la plantilla de Custom Components, pero aquí aparece el problema principal de este artículo.
Así es como deben quedar las ecuaciones dentro de la plantilla, pero cuando lo ejecutemos en el apartado de parámetros y variables veremos que tanto Tx como Ty no forman parte de las variables y no podrán ser usadas como puertos en la sección posterior.
En el apartado de ayuda de inserción de ecuaciones, MapleSim clarifica que las variables del sistema deben ser funciones de la variable independiente t:
Como la solución que nos ha proporcionado Maple contiene Tx y no Tx(t), tenemos que utilizar un editor de texto para reemplazar todos esos parámetros por su correspondiente nomenclatura.
Cuando hayamos realizado este paso, podemos volver a la plantilla de Custom Components y volver a insertar la ecuación.
Ahora al ejecutar ya no encontraremos ninguna variable escrita y en el apartado de variables tendremos tanto Tx(t) como Ty(t).
El último paso es conectar los puertos prestando especial atención al de salida, el cual contara con cuatro variables y que deberán mantener el mismo orden.
Siguiendo estos pasos podremos compilar el componente y añadirlo a nuestro sistema. Si el resto del sistema es como el del ejemplo de la versión anterior, solo hará falta conectar el componente y podremos visualizar el resultado.
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- Categoría: Comsol
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Cuando se arranca COMSOL Multiphysics mediante, por ejemplo, doble clic en el icono del escritorio de Windows, COMSOL Multiphysics se corre como una única aplicación que incluye tanto COMSOL Multiphysics Client como COMSOL Multiphysics Server. Sin embargo, la arquitectura cliente-servidor de COMSOL permite accede al Servidor de COMSOL Multiphysics — el motor computacional de COMSOL — como un proceso separado. Por ejemplo, COMSOL Desktop puede actuar como un Cliente de COMSOL Multiphysics cuando se conecta a un Servidor de COMSOL Multiphysics.
Se necesita una licencia en red flotante para correr COMSOL Multiphysics Server y COMSOL Multiphysics Client en ordenadores separados. Sin embargo, cualquier licencia de COMSOL es suficiente para correr el cliente y el servidor en el mismo ordenador.
El cliente y el servidor no tienen que correr en la misma plataforma. Por ejemplo, se puede correr COMSOL Desktop en Windows conectando a un Servidor de COMSOL Multiphysics en un ordenador Linux o macOS. Esto permite descargar los cálculos de mayor envergadura del portátil personal u ordenador de escritorio, y utilizarlos solo para correr la interfaz gráfica de usuario de COMSOL Desktop. Un uso típico sería correr COMSOL Multiphysics Server en un ordenador con grandes cantidades de memoria (RAM) y potencia de procesado y utilizar el ordenador personal para el pre- y postprocesado con COMSOL Desktop.
Se trata por tanto de una de las opciones quizás más desconocidas de la licencia flotante de COMSOL Multiphysics (FNL), pero que puede suponer un gran ahorro para las empresas que realicen modelos de grandes dimensiones es el modo Cliente-Servidor. Este modo de uso del programa permite el acceso remoto a un ordenador con mayores recursos que permita resolver modelos de grandes dimensiones mientras se mantiene el uso de la máquina local para visualizar los gráficos, lo que puede tener grandes ventajas en ciertos casos.
Cuanto más se complican los problemas científicos o de ingeniería mayor suele ser el requisito de uso de grandes cantidades de datos. Normalmente las simulaciones de COMSOL Multiphysics requieren del orden de megabytes hasta gigabytes de datos. Para generar y almacenar estos datos se requerirá el uso de ordenadores con procesadores rápidos, mucha memoria RAM y un gran disco duro. Para visualizar estas cantidades de datos es importante disponer de una tarjeta gráfica de gama alta.
Está claro que lo ideal sería que todo ingeniero dispusiera de un ordenador de alta gama con la mayor cantidad de memoria disponible, que esta fuera mayor que la memoria requerida por el modelo y con una potencia de procesado que permita cumplir todos los pasos del modelado sin problemas. Pero la realidad suele ser otra. Normalmente tenemos que hacerlo con los recursos de que disponemos en el escritorio del usuario. Por tanto, si necesitamos resolver modelos más grandes, seguramente querremos acceder a unos recursos de computación compartidos a través de la red.
Aquí es donde radica el problema: Pasar los datos arriba y abajo a través de una red es mucho más lento que pasar datos dentro del mismo ordenador, especialmente cuando se trata del paso de gráficos intensivos del postprocesado. Este se hace particularmente evidente cuando se utiliza una aplicación de escritorio virtual, que tiene que enviar continuamente muchos megabytes de datos gráficos a través de la red. Así que veamos cómo el modo Cliente-Servidor de COMSOL Multiphysics controla este problema.
Las diferentes etapas del flujo de trabajo de COMSOL Multiphysics suelen tener unas exigencias de interactividad y requisitos de computación diferentes. La etapa de preprocesado, en la que se realiza la creación de la geometría y la definición de la física, el usuario interactúa constantemente con la interfaz de usuario (UI) pero este paso normalmente no es computacionalmente muy intensivo. El mallado puede requerir mucha interacción con la UI pero también puede ser computacionalmente exigente. La resolución del problema mediante los resolvedores es el paso con más exigencia computacional. Sin embargo el usuario raramente interactúa con la UI. Por último el postprecesado suele ser el paso más interactivo en el que la mayor parte de los cálculos son gestionados por la tarjeta gráfica.
Los usuarios normalmente arrancan COMSOL Multiphysics en sus ordenadores de escritorio o portátiles y empiezan dibujando la geometría, definiendo las propiedades de los materiales, aplicando las cargas y configurando las condiciones de contorno. Como estos pasos involucran selección de objetos en la pantalla y escribir, los requisitos computacionales son bastante bajos.
Sin embargo, una vez que los usuarios empiezan con el mallado y la resolución de modelos grandes, rápidamente se pueden exceder sus recursos computacionales locales. Tanto el mallado como la resolución requieren tiempo y RAM. Si un modelo requiere más RAM que lo que está disponible localmente, el ordenador se hará bastante insensible durante algún tiempo. En lugar de actualizar cada ordenador, se puede recurrir al modo Cliente-Servidor de forma que los usuarios puedan accede a un recurso de computación remoto.
En cualquier momento cuando se está utilizando COMSOL Multiphysics es possible conectar con un ordenador remoto a través del modo de operación Cliente-Servidor. Se trata de un proceso de dos pasos. Primero se inicia sesión en el sistema remoto y se invoca al Servidor de COMSOL Multiphysics, lo que iniciará el proceso de COMSOL Multiphysics Server y abrirá la conexión en red. Segundo, en la máquina local, simplemente se entra la información de conexión de red en una sesión abierta de COMSOL Multiphysics. Entonces el software de forma transparente transfiere los datos del modelo y los resultados adelante y atrás en la red y utilice los recursos del ordenador remoto para todos los cálculos.
Es posible desconectarse de COMSOL Multiphysics Server siempre que no se esté en medio de un cálculo. Esto liberará los recursos de cálculo compartidos para los demás. Puede ser una buena práctica hacerlo durante el postprocesado, ya que en primer lugar involucra visualización de datos y es menos computacionalmente intensivo. Visualizar los resultados siempre se gestiona localmente, así que es importante disponer de una buena tarjeta gráfica.
Se puede ver que correr las simulaciones en modo Cliente-Servidor permitirá que cada parte de la infraestructura IT funcione de la mejor manera. Puede correrse el Servidor COMSOL Multiphysics en los recursos de computación de alto rendimiento mientras los usuarios siguen trabajando en sus máquinas locales para la visualización de gráficos. Además del número de licencias disponibles, no existe otro límite al número de usuarios simultáneamente corriendo un servidor en cada ocasión. De hecho, se puede correr COMSOL Multiphysics en modo Cliente-Servidor todo el tiempo. Todo, el preprocesado, mallado, resolución y cualquier cálculo de postprocesado no gráfico pueden realizarse en el servidor. Mediante el aprovechamiento de los recursos de cálculo compartidos de la organización los usuarios no tendrán que actualizar su ordenador de escritorio cada vez que quieran correr un modelo más grande de COMSOL Multiphysics.
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El próximo martes 21 de noviembre hemos organizado sendos talleres de iniciación a la simulación con COMSOL Multiphysics en Barcelona y en Madrid.
El taller de Barcelona se realizará en las dependencias de Addlink Barcelona y se iniciará a las 9:15 de la mañana, con una duración aproximada hasta las 11 h.
En Madrid realizaremos el taller por la tarde, en la Sala de cursos del SGAI del CSIC. El taller está programado para empezar a las 15:30 de la tarde, con una duración aproximada de 2 horas.
Si está interesado en la modelización de dispositivos o fenómenos multifísicos, no pierda esta gran oportunidad de conocer de primera mano y trabajar un rato con el potente software de elementos finitos COMSOL Multiphysics con la ayuda de nuestros expertos.
Regístrese cuanto antes en la localización seleccionada a través de los enlaces inferiores
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- Categoría: Comsol
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En el diseño de edificios, la gestión térmica permite tanto el bienestar humano como la operabilidad de los sistemas, que van desde los dispositivos usuales del día a día a las instalaciones industriales. El modelado matemático y la simulación numérica son de valor incalculable para alcanzar estos objetivos y críticos para encontrar los objetivos de plazos de comercialización y cumplimiento de todos los códigos de edificación aplicables. Los resultados de la simulación también pueden proporcionar información a los procesos BIM (building information modeling), aumentando su eficiencia y calidad.
Esta nota de aplicación presenta una selección de aplicaciones de gestión térmica relevantes para el diseño de edificios, en los que se ha utilizado el software COMSOL Multiphysics® para evaluar conceptos de diseño.
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