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Categoría: Comsol

Publicado: 20 Febrero 2024

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La demanda de soluciones acústicas óptimas se extiende por una amplia gama de industrias, desde la automotriz y la aeroespacial hasta la arquitectura y la electrónica. En este contexto, COMSOL Multiphysics ofrece herramientas para simular y optimizar el comportamiento acústico de productos y sistemas.

¿Qué hace a COMSOL Multiphysics destacar en el campo de la acústica? La respuesta radica en su capacidad para modelar fenómenos físicos complejos de manera integrada. Desde la propagación del sonido en estructuras hasta la absorción acústica en materiales porosos, COMSOL permite a los usuarios explorar una variedad de escenarios con una fidelidad sin igual.

Además, la plataforma ofrece una interfaz intuitiva que facilita la creación y manipulación de modelos, junto con un amplio conjunto de herramientas de postprocesado que permiten analizar y visualizar los resultados de manera efectiva. Esto no solo acelera el proceso de diseño, sino que también fomenta la innovación al proporcionar información detallada sobre el rendimiento acústico de los productos en desarrollo.

La acústica en COMSOL Multiphysics

COMSOL Multiphysics ofrece herramientas para simular una amplia gama de fenómenos acústicos y relacionados, que incluyen la propagación del sonido en fluidos y sólidos (Pressure Acoustics, Ultrasound in Fluids, Elastic Waves y Ultrasound in Solids), la interacción electroacústica en dispositivos como altavoces y micrófonos (Electroacoustics), el estudio de fenómenos acústicos a escala microscópica (Microacoustics), la generación y propagación del sonido en flujos de aire alrededor de objetos sólidos (Aeroacoustics), la simulación de la propagación del sonido en entornos arquitectónicos y urbanos (Geometrical Acoustics), y el estudio de flujos de fluido inducidos por ondas acústicas (Acoustic Streaming). Estas herramientas permiten a los usuarios modelar, simular y optimizar una variedad de aplicaciones acústicas en campos como la ingeniería, la medicina, la biotecnología y más.

Ahora, profundicemos en la aeroacústica, que se enfoca en el estudio del sonido generado por la interacción entre el flujo de aire y objetos sólidos, como aviones, vehículos, turbinas eólicas y estructuras aerodinámicas.

Aeroacústica en COMSOL Multiphysics

La aeroacústica abarca un amplio espectro de aplicaciones, desde la reducción del ruido en la industria aeroespacial y automotriz hasta la optimización del diseño de turbinas eólicas y estructuras aerodinámicas. La plataforma COMSOL permite a los ingenieros pueden simular la generación, propagación y absorción del ruido en una variedad de configuraciones aeroacústicas. Esto incluye la predicción del ruido aerodinámico generado por vehículos en movimiento, como aviones, automóviles y trenes de alta velocidad, así como la evaluación de estrategias de mitigación del ruido, como el diseño de perfiles aerodinámicos y la implementación de dispositivos de reducción de ruido [1].

Una de las características destacadas de COMSOL en aeroacústica es su capacidad para modelar la turbulencia del flujo de aire y su influencia en la generación de ruido. Los modelos fluidodinámicos y acústicos se combinan para capturar con precisión la interacción compleja entre la turbulencia del flujo y las estructuras sólidas, lo que permite a los ingenieros identificar las fuentes de ruido y desarrollar estrategias efectivas para su control. Ver ejemplo siguiente.

Flujo sobre una cavidad

El flujo sobre una cavidad y el ruido tonal generado es una fuente típica de ruido en sistemas de tuberías que tienen válvulas y otras cavidades. Este ejemplo representa un caso de ruido inducido por flujo en un sistema conducto. El modelo tutorial [2] muestra los pasos involucrados en una simulación de ruido inducido por flujo en COMSOL Multiphysics utilizando los Módulos de Acústica y CFD.

Para resolver este problema se usan las interfaces de Large Eddy Simulation (LES) de CFD y Pressure Acoustics, Frequency Domain de Acoustics Module. Los pasos que se han hecho son los siguientes: 1) Resolver un modelo LES inicial para obtener un flujo turbulento completamente desarrollado. Se emplean 10 pasos y se usa el mismo mallado para el siguiente estudio. 2) Resolver el modelo LES (utilizando los resultados del Estudio 1 como condición inicial). 3) Mapeo transitorio de los términos fuente de la malla de CFD a la malla de acústica. 4) Transformada de Fourier de los términos fuente utilizando el Time to Frequency FFT study step y poniendo el mapeo transitorio como Input Study. 4) Análisis acústico en el dominio de la frecuencia. Los resultados se ven en la figura de la cabecera, que muestra el campo de velocidades en la cavidad y zona circundante, y el patrón de presión acústica en el dominio más grande.

Referencias

[1] Módulo Acoustics Module de COMSOL
[2] Galería de aplicaciones de COMSOL: Cavity Flow Noise

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Categoría: ChemOffice

Publicado: 20 Febrero 2024

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• ChemOffice
• ChemDraw
• ChemOffice 22.2
• ChemDraw 22.2
• Revvity Signals Software

En las universidades ChemDraw es una herramienta esencial

El software ChemDraw es la forma más eficiente de dibujar y representar estructuras químicas complejas y esquemas de reacción. Los estudiantes pueden generar diagramas con calidad de publicación, lo que garantiza que su trabajo sea siempre preciso y de aspecto profesional.

ChemDraw en el aula ChemDraw le permite comunicarse e interactuar de manera efectiva con su audiencia, ya sea un profesor, un posdoctorado o un estudiante en un aula donde se está introduciendo la química por primera vez. Aquí hay tres de nuestras funciones favoritas de ChemDraw y algunos ejemplos de cómo se utilizan en todo el mundo:

Opciones avanzadas de coloreado

La capacidad de colorear sus estructuras no solo es estéticamente agradable, sino que también puede ser muy útil cuando se trata de comunicar sus ideas. La última versión de ChemDraw incluye una herramienta avanzada de opciones de coloración que le permite colorear sus estructuras de forma rápida y sencilla de diversas maneras.

Puede colorear rellenando los carbociclos con color (Ring-Fill), y también resaltando átomos y enlaces. Estas características complementan la opción previamente existente de Color por elemento. No es de extrañar que cada vez más resúmenes y publicaciones presenten figuras que utilizan colores de relleno de anillos y reflejos de átomos / enlaces.

Echa un vistazo a cómo Anh Thy BUI, investigadora del CNRS del Institut des Sciences Moléculaires de la Universidad de Burdeos, demostró la nueva herramienta de relleno de color de una manera muy creativa.

Función de "limpieza" 3D

Los químicos utilizan ChemDraw para comunicar estructuras y reacciones complejas de una manera fácil de entender. Esta última versión proporciona a los usuarios la capacidad de generar modelos 3D realistas de moléculas.

Esto se puede hacer muy fácilmente con la función "Limpieza 3D", que le permite producir conformaciones rápidas y fácilmente basadas en el dibujo 2D de la molécula. Esta herramienta es especialmente útil para comprender las interacciones intramoleculares y la reactividad o para crear estructuras que llevarían mucho tiempo dibujar a mano. ¡Los modelos generados también se pueden incrustar en presentaciones de PowerPoint con un solo clic!

Integración nativa de PowerPoint 3MF

Si alguna vez ha necesitado importar estructuras químicas 3D a PowerPoint, ChemDraw lo tiene cubierto. Se pueden generar estructuras 3D nativas directamente dentro de sus diapositivas como un objeto 3MF (un formato de impresión 3D cada vez más popular).

Ya no está obligado a exportar sus moléculas a una aplicación de terceros donde luego deben guardarse como archivos separados y luego volver a insertarse en PowerPoint como un gif animado o un video. Ahora simplemente haga clic en el botón "copiar como 3MF" en ChemDraw y pegue un modelo 3D animado en vivo de su molécula en PowerPoint. Una vez en PowerPoint, puede rotar el modelo en 3D con un controlador dedicado y hacer que cobre vida con una amplia variedad de animaciones.



Los estudiantes que dominan ChemDraw tienen una ventaja en sus estudios de química y en sus futuras carreras. También pueden usar sus habilidades para crear recursos útiles para sus compañeros de clase. Ahora que sabe un poco más sobre cómo se puede usar ChemDraw en el aula, así es como puede tenerlo en sus manos.

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Categoría: Minitab

Publicado: 20 Febrero 2024

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Por Óliver Franz.

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

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

¿PODRÍA LA CONFIGURACIÓN DEL QUIRÓFANO CREAR COMPLICACIONES?

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LA ASOCIACIÓN BASADA EN DATOS PUEDE GENERAR OPORTUNIDADES DE MEJORA

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

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

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

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

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Categoría: BIOVIA

Publicado: 16 Febrero 2024

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

Explorando la química cuántica

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


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

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

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

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

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

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

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

Logros e hitos

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

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

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

Conclusión

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

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

Referencias

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

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Categoría: Maple

Publicado: 15 Febrero 2024

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Los Ingenieros Mecánicos necesitan las funcionalidades que se encuentran en Maple

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

Capturar la intención del diseño

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

Matemáticas simbólicas y numéricas de alto nivel

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

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

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

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

Reduce el riesgo de cálculo con unidades

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

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

Datos termofísicos y temoquímicos

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

Aplicaciones de ingeniería mecánica e historias de usuarios

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

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

Cinemática de dispositivos mecánicos

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

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

  

• El movimiento del dispostivos se puede visualizar y animar
  

  

El calor fluye a través de un ciclo termodinámico

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

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

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

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

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

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

Cálculos de flujo de fluidos

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

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

Estas aplicaciones a menudo requieren

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

Robótica

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

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

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Categoría: Minitab

Publicado: 15 Febrero 2024

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

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

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

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

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

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

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

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

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