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Herramientas para el conocimiento
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MapleSim 2018 ofrece  nuevas herramientas para desarrollar gemelos digitales: La familia de productos MapleSim 2018 para modelado a nivel de sistema amplía el alcance del modelado y mejora la conectividad con la cadena de herramientas Maplesoft™ acaba de anunciar una nueva versión de MapleSim™, la herramienta avanzada de modelado a nivel de sistemas. Desde gemelos digitales para puesta en servicio virtual a modelos a nivel de sistemas para proyectos complejos de diseño de ingeniería, MapleSim ayuda a las organizaciones a reducir riesgos en el desarrollo, disminuir costes y permitir la innovación. La última versión proporciona nuevas herramientas para desarrollar gemelos digitales, además de una gran conectividad con otras herramientas de modelado y un alcance expandido de modelado. MapleSim se utiliza a través de una amplia variedad de aplicaciones e industrias, incluyendo la creación de gemelos digitales basados en la física para la puesta en servicio virtual. Identificar el tamaño de motor óptimo requerido para accionar un mecanismo es uno de los objetivos más importantes de la simulación con gemelos digitales, y MapleSim 2018 proporciona herramientas que hacen más fácil esta tarea. La nueva App 1-D Motion Generation permite a los ingenieros crear perfiles de movimiento que se adhieren a restricciones de velocidad y aceleración definidas. Pueden definir el movimiento deseado en las articulaciones, y entonces correr la simulación para descubrir los pares de torsión y fuerzas requeridas para crear ese movimiento. Entonces esta información pueden ser utilizada para dimensionar correctamente losmotoroes, asegurando un rendimiento óptimo a coste mínimo. MapleSim es un entorno natural para el modelado de sistemas multidominio que soporta la creación rápida y verificación de conceptos iniciales. Con MapleSim, los ingenieros pueden probar más ideas en menos tiempo, identificar y prevenir interacciones inesperadas entre diferentes dominios, y generar modelos computacionalmente eficientes. Las nuevas funcionalidades de MapleSim 2018 permiten ampliar este trabajo con más opciones de conectividad y alcance de modelado ampliado. MapleSim 2018 proporciona mayor conectividad con la cadena de herramientas con la capacidad de importar modelos desde todavía más herramientas de software. Con el soporte FMI ampliado los ingenieros pueden importar modelos definidos utilizando FMI 2.0 Fixed-Step Co-Simulation, así como FMI Model Exchange. Otras mejoras incluyen soporte mejorado de Modelica para un fácil acceso a más librerías de componentes de 3as partes dentro de MapleSim. Además la librería MapleSim Heat Transfer Library de CYBERNET ofrece herramientas mejoradas para estudiar los efectos de la transferencia de calor y prevenir sobrecalentamiento, mientras que ahora, la librería MapleSim Hydraulics Library™ de Modelon y MapleSim Pneumatics Library™ de Modelon pueden tomar en consideración efectos de temperatura durante las simulaciones. “El modelado a nivel de sistema ofrece importantísimas ventajas como reducción de riesgos y costes, así como la capacidad de mejorar los diseños, y Maplesoft está comprometido en ayudar a las empresas a darse cuenta de estos beneficios,” dice el Dr. Laurent Bernardin, director de operaciones y científico jefe en Maplesoft. “Tanto si se están creando gemelos digitales para la puesta en servicio virtual, o buscando mayor conocimiento en los complejos proyectos de diseño, MapleSim y las soluciones de ingeniería de Maplesoft ayudan a las empresas a utilizar el modelado a nivel de sistemas efectivamente, evitando errores comunes y logrando éxitos en sus proyectos de modelado.” http://dlvr.it/QXFqyb
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Potencia y tamaño de la muestra: su póliza de seguro para el análisis estadístico: Por Gillian Groom ¿Tiene una póliza de seguro que pagará si su auto tiene un accidente? ¿Paga la prima porque sabe que su automóvil se dañará? No, paga para que si se daña su auto, reciba un pago para cubrir el daño. Cuando hacemos análisis estadísticos, como pruebas de hipótesis y diseño de experimentos, estamos utilizando una muestra de datos para poder responder a preguntas sobre todos nuestros datos. La confianza de estas respuestas se ve afectada por el tamaño de la muestra que analizamos. Para minimizar el riesgo de realizar análisis estadísticos poco fiables, podemos utilizar la potencia y el tamaño de la muestra antes de recopilar datos para determinar la cantidad de datos que se necesitan para tener una buena posibilidad de encontrar ese efecto, si existe. El valor mínimo recomendado para esto es 80%. Por esta razón, me gusta pensar en los cálculos de potencia y tamaño de muestra como una póliza de seguro para mi análisis estadístico. Permítanme explicar por qué, al compararlo con comprar y hacer reclamaciones sobre el seguro del automóvil. 1. Determinar el tipo de análisis que necesita Al elegir una nueva póliza de seguro de automóvil, debe determinar qué tipo desea antes de solicitar un presupuesto. Esto determinará el método de cálculo para el seguro. Es lo mismo para Power Analysis. Necesita saber qué tipo de análisis desea hacer. Por ejemplo, ¿está haciendo una prueba t de 1 muestra, ANOVA o diseños factoriales? Conocer el tipo de análisis que necesita es el primer paso para seleccionar el mejor método de cálculo. 2. ¿Cuánto es un riesgo aceptable? - Establecer el nivel de significación Al obtener un presupuesto del seguro, se le pregunta cuánto exceso o deducible está dispuesto a pagar. Cuanto mayor sea su deducible, menor será su prima. La desventaja de una prima más baja es un mayor coste para el bolsillo si tiene un accidente. Esto podría tener un grave impacto si resulta que no puede permitirse pagar la cantidad adicional. En los cálculos de Potencia y Tamaño de muestra, se le solicita que establezca un nivel de significación (el valor predeterminado en Minitab es 0.05). Cuanto más grande sea este número, menor será el tamaño de muestra que necesitará. El impacto negativo de esto es que tiene más posibilidades de tomar una decisión equivocada. En este caso, se aumenta la probabilidad de rechazar la hipótesis nula (Error de Tipo I), encontrando que hay un efecto cuando no lo hay. Para que la Potencia y el Tamaño de la muestra brinden información valiosa, debe comprender los costes (que pueden no solo ser monetarios) antes de seleccionar el nivel de significación. 3. Estimar los riesgos: usar la diferencia y la desviación estándar Cuando solicita un seguro de automóvil, las aseguradoras le hacen varias preguntas sobre su demografía, su automóvil, su experiencia de conducción y sus hábitos de conducción. Las aseguradoras usan esta información para estimar los riesgos de tener un accidente o robo de su automóvil, que luego se utiliza para determinar su prima. En los cálculos de Power Analysis, también deberá proporcionar información por adelantado para estimar adecuadamente el riesgo. En primer lugar, debe proporcionar información sobre qué grande es un efecto de importancia práctica. Por ejemplo, si vende una barra de chocolate, la diferencia entre el peso anunciado y las quejas de los clientes o los aumentos inaceptables en el coste de producción (en los cuadros de diálogo de Análisis de energía de Minitab esto se denomina Diferencia). La segunda entrada es la desviación estándar de su proceso que se usa para estimar la variabilidad./p> Juntos, estos datos ayudan a calcular el riesgo. 4. El resultado es desconocido durante la planificación Cuando saca una póliza de seguro para su automóvil, sabe que existe el riesgo de tener que presentar una reclamación y desea asegurarse de tener suficiente cobertura si sucede lo peor. Sin embargo, no está seguro de si tendrá que presentar una reclamación. Algo similar ocurre durante el análisis de datos. Si está planificando un análisis de datos, cree que hay una pregunta que podría responderse con el análisis, quiere asegurarse de que reúne suficientes datos para responder la pregunta, pero hasta que haya completado el análisis, no estará seguro de cuáles serán las conclusiones. 5. Tamaño Premium - Tamaño de muestra Una vez que haya entregado toda la información a la compañía de seguros, ellos regresarán con una prima para brindarle cobertura. Si la prima es demasiado para su presupuesto, puede ajustar algunos factores para reducirla. Power Analysis devuelve un tamaño de muestra, y al igual que las primas de seguro, si no puede recopilar esa cantidad de datos, puede cambiar algunos de los factores introducidos. Power Analysis también le permite entrar los detalles del tamaño de muestra que ya ha utilizado (o puede permitirse usar) y estimar la Potencia. Si la potencia es inferior al 80%, el tamaño de muestra que ha elegido no es lo suficientemente grande como para tener una buena oportunidad de identificar un problema u oportunidad en su proceso. http://dlvr.it/QX8fqH
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Webinar: Advanced Engineering Mathematics with #Maple: Este webinar le muestra las capacidades matemáticas para ingeniería de #Maple 2018. http://dlvr.it/QX1b9m
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¿Importa con qué pelota practican los equipos de la Copa Mundial de la FIFA™?: Ahora que está a punto de empezar la Copa Mundial de Fútbol Rusia 2018, destacamos un par de entradas del blog de COMSOL, realizadas por Ed Fontes, director de tecnología de COMSOL, sobre las diferencias entre el balón oficial de la Copa Mundial de la FIFA 2018™ y el balón de fútbol Nike® Oredm V, que ha sido el utilizado en siete de las ligas nacionales más grandes de Europa, incluyendo las tres primeras: la Liga española, la Premier League inglesa y la Serie A italiana. En una primera entrada Ed habló sobre una configuración experimental para medir la velocidad terminal de estas dos balones de fútbol para ver si hay alguna diferencia que pudiera afectar al rendimiento del jugador. En esta segunda entrada Ed Fontes nos muestra lo que encontraron ... http://dlvr.it/QX1G9l
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MAthematical PLEasure for the 21st Century (Madrid): Exposición de las líneas estratégicas en el desarrollo de #Maple y experiencias de usuario  en el ámbito de la docencia y la investigación. http://dlvr.it/QWpBKt
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MAthematical PLEasure for the 21st Century (Barcelona): Exposición de las líneas estratégicas en el desarrollo de #Maple y experiencias de usuario  en el ámbito de la docencia y la investigación. http://dlvr.it/QWjnwH
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MAthematical PLEasure for the 21st Century: Exposición de las líneas estratégicas en el desarrollo de #Maple y experiencias de usuario  en el ámbito de la docencia y la investigación. http://dlvr.it/QWd0zF
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Webinar COMSOL: Introducción a COMSOL Multiphysics en 18 minutos: En este breve webinar, aprenderá cómo configurar y resolver modelos multifísicos con COMSOL Multiphysics. http://dlvr.it/QWcCrR
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Webinar #COMSOL: Utilize "Model Methods" para automatizar seu processo de modelagem no COMSOL Multiphysics: Neste seminário online, demostraremos como usar os "Model Methods" no software #COMSOL Multiphysics® para tornar seu processo de modelagem ainda mais eficiente. Também mostraremos como gerar facilmente o código Java® necessário para criar um "Model Method". Você poderá fazer perguntas durante toda a apresentação. http://dlvr.it/QWbtwf
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Disponible AERMOD View 9.6: AERMOD View Versión 9.6 contiene las siguientes implementaciones: * Modelos actualizados: Nuevos modelos US EPA AERMOD, AERMET, y AERMAP (versión 18081) tanto en compilaciones de 32-bit como 64-bit. Algunos ejecutables de modelos antiguos eliminados para reflejar el estado de la ciencia. * Versiones paralelizadas actualizadas: Nuevas versiones MPI (paralelizada) para los modelos AERMOD & AERMAP 18081. * Risk Mode: Mejoras en la gestión de archivos, copia de respaldo del proyecto, y selección de opciones. * AERMET View Export: Mejora en la función de exportación a Google Earth con capas de uso de tierras actualizadas. Notas adicionales: Revisión de las notas de la versión para una lista detallada de todos los cambios. http://dlvr.it/QVhzyq
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