Self-Similarity and helical symmetry in vortex generator flow simulations

According to experimental observations, the vortices generated by vortex generators have previously been observed to be self-similar for both the axial (u(z)) and azimuthal (u(circle minus)) velocity profiles. Further, the measured vortices have been observed to obey the criteria for helical symmetry. This is a powerful result, since it reduces the highly complex flow to merely four parameters. In the present work, corresponding computer simulations using Reynolds-Averaged Navier-Stokes equations have been carried out and compared to the experimental observations. The main objective of this study is to investigate how well the simulations can reproduce the physics of the flow and if the same analytical model can be applied. Using this model, parametric studies can be significantly reduced and, further, reliable simulations can substantially reduce the costs of the parametric studies themselves.

Estudio de las ecuaciones de Boussinesq para la modelización de tsunamis

[es]Podemos encontrar las ecuaciones de Boussinesq en la descripción de playas, rios y lagos. Estas ecuaciones estudian la dinámica de las aguas poco profundas como las ecuaciones “ Korteweg-deVries (KdV)". Sin embargo, a pesar de ser más conocidas, las ecuaciones de KdV, no son capaces de modelar olas solitarias propagándose en distintas direcciones. Entre muchas otras aplicaciones de las ecuaciones de Boussinesq destaca la de modelar olas de tsunamis. Estos tipos de olas ya son perfectamente descritos por las ecuaciones de Navier Stokes, pero todavía no existen técnicas que permitan resolverlas en un dominio tridimensional. Para ello se usan las ecuaciones de Boussinesq, pensadas como una simplificación de las ecuaciones de Navier Stokes. Los años 1871 y 1872 fueron muy importantes para el desarrollo de las ecuaciones de Boussinesq. Fue en 1871 cuando Valentin Joseph Boussinesq recibió el premio de la “Academy of Sciences”, por su trabajo dedicado a las aguas poco profundas. Ahí fue donde Boussinesq introdujo por primera vez los efectos dispersivos en las ecuaciones de Saint-Venant. Por ello, se puede decir que las ecuaciones de Boussinesq son más completas físicamente que las ecuaciones de Saint-Venant. Las ecuaciones de Boussinesq contienen una estructura hiperbólica (al igual que las ecuaciones no lineales de aguas poco profundas) combinada con derivadas de orden elevado para modelar la dispersión de la ola. Las ecuaciones de Boussinesq pueden aparecer de muchas formas distintas. Dependiendo de como hayamos escogido la variable de la velocidad podemos obtener un modelo u otro. El caso más usual es escoger la variable velocidad en un nivel del agua arbitrario. La efectividad de la ecuación de Boussinesq seleccionada variará dependiendo de la dispersión. Una buena elección de la variable velocidad puede mejorar significativamente la modelización de la propagación de ondas largas. Formalmente, como veremos en el capítulo 1, podemos transformar términos de orden elevado en términos de menor orden usando las relaciones asintóticas. Esto nos proporciona una forma elegante de mejorar las relaciones de dispersi\'on. Las ecuaciones de Boussinesq más conocidas son las que resolveremos en el capítulo 2. En dicho capítulo veremos la ecuación cúbica de Boussinesq, que sirve para describir el movimiento de ondas largas en aguas poco profundas; las ecuaciones de Boussinesq acopladas, que describen el movimiento de dos fluidos distintos en aguas poco profundas (como puede ser el caso de un barco que desprende accidentalmente aceite, el aceite va creando una capa que flota encima de la superficie del agua); la ecuación de Boussinesq estándar, que describe un gran número de fenómenos de olas dispersivas no lineales como la propagaci\ón en ambas direcciones de olas largas en la superficie de aguas poco profundas. Pero en olas de longitud de onda corta presenta una inestabilidad y la ecuación es incorrecta para el problema de Cauchy, por ello Bogolubsky propuso la ecuación de Boussinesq mejorada. Esta ecuación es la última que estudiaremos en el capítulo 2 y es una ecuación físicamente estable, correcta para el problema de Cauchy y además como veremos en el capítulo 3, apropiada para las simulaciones numéricas. Como ya indicado, en el capi tulo 1 deduciremos las ecuaciones de Boussinesq a partir de las ecuaciones físicas del flujo potencial. El objetivo principal es deducir dos modelos de ecuaciones de Boussinesq acopladas y obtener su relación de dispersión. Para llegar a ello, se usa un método de la expansión asintótica de la velocidad potencial en términos de un pequeño parámetro. De esta manera conseguimos dos modelos distintos, cada uno asociado a uno de los dos modelo de disipación que hemos establecido. Por último dado que las ecuaciones siempre vienen dadas en variables dimensionales, volveremos a la notación dimensional para analizar la relación de dispersión de las ecuaciones de Boussinesq disipativas. En el capí tulo 2 pasaremos a su resolución analítica, buscando soluciones de tipo solitón. Introduciremos el método de la tangente hiperbólica, muy útil para encontrar soluciones exactas de ecuaciones no lineales. Usaremos este método para resolver la ecuación cúbica de Boussinesq, un sistema de ecuaciones acopladas de Boussinesq, la ecuación estandar de Boussinesq y la mejorada. Los sistemas que aparecen en la aplicación del método de la tangente hiperbólica estan resueltos usando el software Mathematica y uno de ellos irá incluido en el apéndice A. En el capíulo 3 se introduce un esquema en diferencias finitas, que sirve para convertir problemas de ecuaciones diferenciales en problemas algebraicos fácilmente resolubles numéricamente. Este método nos ayudaráa estudiar la estabilidad y a resolver la ecuación mejorada de Boussinesq numéricamente en dos ejemplos distintos. En el apéndice B incluiremos el programa para la resolución numérica del primer ejemplo con el Mathematica.

Adaptive coatings based on polyaniline for direct 2D observation of diffusion processes in microfluidic systems

[EN] Therefore the understanding and proper evaluation of the flow and mixing behaviour at microscale becomes a very important issue. In this study, the diffusion behaviour of two reacting solutions of HCI and NaOH were directly observed in a glass/polydimethylsiloxane microfluidic device using adaptive coatings based on the conductive polymer polyaniline that are covalently attached to the microchannel walls. The two liquid streams were combined at the junction of a Y-shaped microchannel, and allowed to diffuse into each other and react. The results showed excellent correlation between optical observation of the diffusion process and the numerical results. A numerical model which is based on finite volume method (FVM) discretisation of steady Navier-Stokes (fluid flow) equations and mass transport equations without reactions was used to calculate the flow variables at discrete points in the finite volume mesh element. The high correlation between theory and practical data indicates the potential of such coatings to monitor diffusion processes and mixing behaviour inside microfluidic channels in a dye free environment.

MPI parallel programming of mixed integer optimization problems using CPLEX with COIN-OR

The aim of this technical report is to present some detailed explanations in order to help to understand and use the Message Passing Interface (MPI) parallel programming for solving several mixed integer optimization problems. We have developed a C++ experimental code that uses the IBM ILOG CPLEX optimizer within the COmputational INfrastructure for Operations Research (COIN-OR) and MPI parallel computing for solving the optimization models under UNIX-like systems. The computational experience illustrates how can we solve 44 optimization problems which are asymmetric with respect to the number of integer and continuous variables and the number of constraints. We also report a comparative with the speedup and efficiency of several strategies implemented for some available number of threads.

Scenario Cluster Lagrangian Decomposition in two stage stochastic mixed 0-1 optimization

In this paper we introduce four scenario Cluster based Lagrangian Decomposition (CLD) procedures for obtaining strong lower bounds to the (optimal) solution value of two-stage stochastic mixed 0-1 problems. At each iteration of the Lagrangian based procedures, the traditional aim consists of obtaining the solution value of the corresponding Lagrangian dual via solving scenario submodels once the nonanticipativity constraints have been dualized. Instead of considering a splitting variable representation over the set of scenarios, we propose to decompose the model into a set of scenario clusters. We compare the computational performance of the four Lagrange multiplier updating procedures, namely the Subgradient Method, the Volume Algorithm, the Progressive Hedging Algorithm and the Dynamic Constrained Cutting Plane scheme for different numbers of scenario clusters and different dimensions of the original problem. Our computational experience shows that the CLD bound and its computational effort depend on the number of scenario clusters to consider. In any case, our results show that the CLD procedures outperform the traditional LD scheme for single scenarios both in the quality of the bounds and computational effort. All the procedures have been implemented in a C++ experimental code. A broad computational experience is reported on a test of randomly generated instances by using the MIP solvers COIN-OR and CPLEX for the auxiliary mixed 0-1 cluster submodels, this last solver within the open source engine COIN-OR. We also give computational evidence of the model tightening effect that the preprocessing techniques, cut generation and appending and parallel computing tools have in stochastic integer optimization. Finally, we have observed that the plain use of both solvers does not provide the optimal solution of the instances included in the testbed with which we have experimented but for two toy instances in affordable elapsed time. On the other hand the proposed procedures provide strong lower bounds (or the same solution value) in a considerably shorter elapsed time for the quasi-optimal solution obtained by other means for the original stochastic problem.

Un modelo de programación por metas para la elaboración del contrato-programa de un hospital público

[ES] Proponemos un modelo de programación por metas para la estimación del plan de producción (case-mix) que debe reflejarse en el Contrato–Programa que suscriben anualmente los Hospitales Públicos y la Administración. Las variables de decisión son los volúmenes de actividad de cada servicio médico del hospital y los atributos son los indicadores básicos que se manejan al elaborar el Contrato-Programa: fi nanciación, número de altas, estancia media y peso de complejidad. Para resolver nuestro modelo empleamos la herramienta SOLVER de la hoja de cálculo EXCEL. La utilización de esta herramienta permite simular varios escenarios de una manera ágil, lo que es de gran ayuda para el estudio y discusión de las cantidades a contratar entre el Hospital y la Administración. El artículo finaliza con una breve presentación de los resultados obtenidos al aplicar nuestro modelo a un hospital de tamaño medio (118 camas) del Servicio Vasco de Salud.

Algoritmos meméticos en problemas de investigación operativa

En este artículo se plantea la resolución de un problema de Investigación Operativa utilizando PHPSimplex (herramienta online de resolución de problemas de optimización utilizando el método Simplex), Solver de Microsoft Excel y un prototipo híbrido que combina las teorías de los Algoritmos Genéticos con una técnica heurística de búsqueda local. La hibridación de estas dos técnicas es conocida como Algoritmo Memético. Este prototipo será capaz de resolver problemas de Optimización con función de maximización o minimización conocida, superando las restricciones que se planteen. Los tres métodos conseguirán buenos resultados ante problemas sencillos de Investigación Operativa, sin embargo, se propone otro problema en el cual el Algoritmo Memético y la herramienta Solver de Microsoft Excel, alcanzarán la solución óptima. La resolución del problema utilizando PHPSimplex resultará inviable. El objetivo, además de resolver el problema propuesto, es comparar cómo se comportan los tres métodos anteriormente citados ante el problema y cómo afrontan las dificultades que éste presenta. Además, este artículo pretende dar a conocer diferentes técnicas de apoyo a la toma de decisiones, con la intención de que se utilicen cada vez más en el entorno empresarial sustentando, de esta manera, las decisiones mediante la matemática o la Inteligencia Artificial y no basándose únicamente en la experiencia.

Optimizar una producción II. Estudio y Comparación de un Problema de Programación lineal y su Dual. Resolución y Valoración de un caso práctico y su programación usando Excel y Win QSB.

En este trabajo se va a explicar la relación que existe entre la optimización de un problema lineal y el problema dual correspondiente. Se usara la herramienta Solver del Microsoft Excel para resolver los el problema de programación lineal planteado. Se analizaran los resultados obtenidos tanto del problema primal como del problema dual y se explicara el significado de los resultados obtenidos. Se finalizara con unas conclusiones donde se expondría lo aprendido durante este trabajo y el significado económico de este tipo de problemas.

Some experiments on solving multistage stochastic mixed 0-1 programs with time stochastic dominance constraints

In this work we extend to the multistage case two recent risk averse measures for two-stage stochastic programs based on first- and second-order stochastic dominance constraints induced by mixed-integer linear recourse. Additionally, we consider Time Stochastic Dominance (TSD) along a given horizon. Given the dimensions of medium-sized problems augmented by the new variables and constraints required by those risk measures, it is unrealistic to solve the problem up to optimality by plain use of MIP solvers in a reasonable computing time, at least. Instead of it, decomposition algorithms of some type should be used. We present an extension of our Branch-and-Fix Coordination algorithm, so named BFC-TSD, where a special treatment is given to cross scenario group constraints that link variables from different scenario groups. A broad computational experience is presented by comparing the risk neutral approach and the tested risk averse strategies. The performance of the new version of the BFC algorithm versus the plain use of a state-of-the-artMIP solver is also reported.

Optimisation of the first principle code Octopus for massive parallel architectures: application to light harvesting complexes

150 p.

Coste Óptimo para el tratamiento de limpieza de aguas residuales

[ES]El presente trabajo es un estudio sobre un problema de optimización matemático. En él, recabamos información de la Optimización Matemática como tal, y se analizan los modelos de optimización más relevantes, además de plantear y resolver un caso práctico. Primero, distinguiremos dos ramas principales: los métodos clásicos, en donde destacamos las denominadas Optimización Lineal y No Lineal; y los métodos metaheurísticos. Además, clasificaremos y plantearemos los modelos matemáticos en función de la presencia o no de restricciones. En la segunda parte del trabajo, con la finalidad de encuadrar el caso práctico, hablaremos sobre el problema, común a muchas zonas fuertemente industrializadas, de eliminación de las aguas residuales: sus antecedentes, situación actual y nuevas tendencias. Por último, plantearemos un problema práctico en este campo, lo modelizaremos matemáticamente y lo resolveremos con la ayuda de la herramienta Excel Solver. Al final del trabajo, expondremos las conclusiones derivadas del análisis del problema.

Distribution of Healthcare resources II.Study and Comparison of a Linear Programming Problem and its Dual. Resolution and Evaluation of a Practical Case and its Programming using Excel and Win QSB.

[EN]This research had as primary objective to model different types of problems using linear programming and apply different methods so as to find an adequate solution to them. To achieve this objective, a linear programming problem and its dual were studied and compared. For that, linear programming techniques were provided and an introduction of the duality theory was given, analyzing the dual problem and the duality theorems. Then, a general economic interpretation was given and different optimal dual variables like shadow prices were studied through the next practical case: An aesthetic surgery hospital wanted to organize its monthly waiting list of four types of surgeries to maximize its daily income. To solve this practical case, we modelled the linear programming problem following the relationships between the primal problem and its dual. Additionally, we solved the dual problem graphically, and then we found the optimal solution of the practical case posed through its dual, following the different theorems of the duality theory. Moreover, how Complementary Slackness can help to solve linear programming problems was studied. To facilitate the solution Solver application of Excel and Win QSB programme were used.