Métodos numéricos aplicados a Ingeniería
Casos de estudio usando MATLABBy Héctor Jorquera González, Claudio Gelmi Weston
Length6h 9m
About this audiobook
La modelación y simulación numérica son herramientas de gran ayuda en la resolución de nuevos problemas en el ámbito de la ingeniería. Con un enfoque moderno, este libro será de gran ayuda para los estudiantes de las áreas de ciencias e ingeniería, brindándoles las herramientas necesarias para afrontar dichos problemas. En su primera parte, se presentan los distintos métodos numéricos aplicados en ingeniería y cómo ellos se pueden implementar usando el lenguaje Matlab. La segunda parte incluye una selección de problemas resueltos en las áreas de cinéticas químicas, reactores, biorreactores, transferencia de calor, mecánica de fluidos, entre otras. Dichas soluciones incluyen una detallada descripción de los programas desarrollados.
Audiobook details
GenreTechnology
Length6 hrs 9 mins
Narrated byListen with 1,000+ voices
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Publish dateDec 2, 2014
LanguageEnglish
Table of contents
1PRÓLOGO
513.6 Selección de un método de integración numérica
2UNA VISIÓN DE LA MODELACIÓN Y SIMULACIÓN DE PROCESOS
523.7 Implementación de integradores numéricos en Matlab®
31. SISTEMAS DE ECUACIONES LINEALES
533.8 Optimización de parámetros en modelos dinámicos
41.1 Métodos de solución directa
543.8.1 Implementación en Matlab®
51.1.1 Eliminación de Gauss-Jordan
553.9 Problemas propuestos
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61.1.2 Caso de matrices tridiagonales
563.9.1 Integración de EDO-PVI
71.1.3 Número de operaciones requeridas
573.9.2 Ajuste de parámetros en modelos dinámicos
81.1.4 Métodos directos implementados en Matlab®
583.10 Referencias
91.2 Métodos iterativos
594. ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS: PROBLEMAS DE VALORES EN EL CONTORNO
101.2.1 Método de Jacobi (Desplazamientos simultáneos)
604.1 Introducción
111.2.2 Método de Gauss-Seidel (Desplazamientos sucesivos)
614.2 Definición del problema
121.2.3 Método de relajaciones sucesivas
624.3 Métodos más utilizados
131.2.5 Estimación del error en métodos iterativos
634.4 Métodos de disparos
141.2.6 Métodos iterativos implementados en Matlab®
644.4.1 Comentarios respecto al método de disparos
151.3 Análisis del error
654.5 Métodos de diferencias finitas
161.4 Problemas propuestos
664.5.1 Aproximaciones por diferencias finitas
171.5 Referencias
674.5.2. Construcción del sistema de ecuaciones
182. ECUACIONES NO LINEALES
684.5.3 Condiciones de borde más generales
192.1 Método del punto fijo
694.5.4. Implementación de la solución en Matlab®: iteración funcional (o de punto fijo)
202.2 Teorema de la función contractante (o del punto fijo)
704.5.5 Implementación de la solución en Matlab®: método de Newton
212.2.1 Representación gráfica de la iteración de punto fijo
714.5.6 Mejoramiento de la precisión de los resultados
222.3 Métodos de interpolación
724.5.7. Comentarios y conclusiones con respecto a diferencias finitas
232.3.1 Interpolación lineal (método de Newton)
734.6 Problemas propuestos
242.3.2 Interpolación cuadrática
744.7 Referencias
252.3.3 Rutinas implementadas en Matlab® para ecuaciones escalares
755. ECUACIONES EN DERIVADAS PARCIALES
262.4 Sistemas de ecuaciones: el método de newton y sus variantes
765.1 Introducción
272.4.1 Variaciones del método de Newton
775.2 Problemas de equilibrio
282.4.2. Rutinas implementadas en Matlab® para sistemas de ecuaciones
785.3 Problemas de propagación
292.5 Problemas propuestos
795.4 Tipos de condiciones de borde
302.5.1 Método del punto fijo para ecuaciones escalares
805.5 El método de las líneas en problemas de propagación
312.5.2 Métodos de interpolación para ecuaciones escalares
815.6 El método de diferencias finitas en problemas de equilibrio
322.5.3 Sistemas de ecuaciones
825.7 Métodos de diferencias finitas en problemas de propagación
332.6 Referencias
835.8 Problemas propuestos
343. ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS
845.9 Referencias
353.1 ¿Cómo operan los métodos numéricos?
85CASOS DE ESTUDIO
363.2 Métodos de un paso
86Problema 1. Reacciones múltiples en un reactor batch
373.2.1 Métodos de Runge-Kutta explícitos
87Problema 2. Tiempo de residencia óptimo para reacciones en serie en un reactor CSTR
383.2.2 Error local de truncación y su control a lo largo de la integración numérica
88Problema 3. Reactores CSTR en serie con tiempo muerto
393.2.3 Métodos de Runge-Kutta implícitos
89Problema 4. Estanques oscilantes
403.2.4 Conclusiones respecto a métodos Runge-Kutta
90Problema 5. Estimación de parámetros: ecuación de Arrhenius e inhibición por sustrato
413.3 Métodos lineales multipasos (MLM)
91Problema 6. Estimación de parámetros e intervalos de confianza: Inhibición por sustrato en sistemas biológicos
423.3.1 Construcción de los métodos MLM
92Problema 7. Biorreactor de cultivo continuo: cinéticas de Monod e inhibición por sustrato
433.3.2 Algoritmos más utilizados: las familias Adams
93Problema 8. Estimación de parámetros: ecuaciones diferenciales ordinarias (EDO)
443.3.3 Algoritmos predictor-corrector
94Problema 9. Estimación y sensibilidad de parámetros en ecuaciones diferenciales ordinarias
453.3.4 Conclusiones respecto a los métodos lineales multipasos
95Problema 10. Transferencia de calor en una aleta circular: problema de valor de contorno
463.4 Estabilidad
96Problema 11. Cilindro que rota entre dos fluidos
473.4.1 Criterios y regiones de estabilidad
97Problema 12. Aplicación de diferencias finitas a ecuaciones diferenciales parciales
483.5 Ecuaciones diferenciales con escalas de tiempo muy diferentes (sistemas ultra-estables)
98ANEXOS
493.5.1 Métodos apropiados para ecuaciones ultraestables o “stiff”
99Selección de recursos de The Mathworks
503.5.2 Implementación de algoritmos para ecuaciones ultraestables
100Los mandamientos de la programación en Matlab®
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