Diagrama de temas

  • Modelado y Simulación en Ingeniería de Materiales

    David A. Miranda, Ph.D

    Primer Semestre 2015

     

    Metodología de la clase:

    Se utilizará una metodología basada en aprendizaje activo (“active learning”) y aprendizaje mediado ("mediated learning"). Esta metodología implica la participación activa en las clases por parte de los estudiantes en tal forma que el profesor hace las veces de mediador. 

    Temas a tratar en el curso:

    En este curso se estudiará el modelado y simulación con un enfoque práctico orientado a procesos eléctricos y térmicos.  Temas de espectroscopia de impedancia eléctrica, determinación de distribución de potenciales eléctricos, campos magnéticos y transferencia de calor por campos magnéticos, serán el foco de la asignatura.  Los temas serán abordados desde una perspectiva práctica con un estudio teórico básico para poder plantear modelos y realizar simulaciones.

    En particular, se estudiará el modelado de propiedades eléctricas de materiales en AC y espectroscopia impedancia eléctrica.  Como herramientas de trabajo se empleará la plataforma Python, la cual es de uso genérico y gratuita, además de COMSOL Multiphysics.

    Los temas a tratar son los siguientes:

    Tema 1. Python y métodos numéricos: el curso iniciará con una revisión de los conceptos básicos del uso del entorno Python, además de la revisión de unos métodos numéricos básicos.

    Tema 2. Modelos y simulaciones en electrodinámica: en esta parte se estudiarán propiedades eléctricas de materiales en AC, espectroscopia de impedancia eléctrica y fenómenos magnéticos.

    Evaluación del curso:

    La evaluación del curso (100%) estará determinada por actividades en clase, talleres y evaluaciones. 

    Bibliografía

    A continuación se listan algunos textos que pueden servir de referencia.  Durante el curso y por la plataforma Moodle se darán otras referencias a utilizar en el curso.

     

    • Kiusalaas Jaan.  "Numerical methods in engineering with Matlab".  New York: Cambridge University Press, 2005.
    • Forst Wilhelm and Hoffmann Dieter.  "Optimization - theory and practice".  USA: Springer, 2010.
    • Wilson Howard, Turcotte Louis and Halpern David.  "Advanced mathematics and mechanics applications using Matlab".  USA: Chapman & Hall/CRC, 2003.
    • Karris Steven.  "Numerical analysis using Matlab and Spreadsheets".  USA: Orchard Publications, 2004.
    • Feuerstein Reuven, Feuerstein Refael and Falk Louis.  “Beyond smarter: meditative learning and the brain’s capacity for change”.  USA: Teacher College Press, 2010.
    • Barsoukov Evgenij and Macdonald J. Ross.  “Impedance Spectroscopy Theory, Experiment, and Applications”.  USA: Wiley-Interscience, 2005.

  • Tema 1. Python y métodos numéricos

    • P1. Primera evaluación formativa Archivo

      Forma de entrega

      Cada estudiante debe resolver los ejercicios propuestos individualmente y presentar un reporte corto, no más de cinco páginas, donde resuma los resultados obtenidos.  Además, debe adjuntar como anexos los diferente script Python escritos para resolver cada parte de esta evaluación formativa.  En el documento a entregar deben estar claramente referenciados los anexos.

      Fecha de entrega

      La fecha de entrega será el 29 de mayo de 2015.

  • Tema 2. Modelo y simulaciones en electrodinámica

  • Tema 5

    • Tema 6

      • Tema 7

        • Tema 8

          • Tema 9

            • Tema 10