La trimestralización de variables flujo : un estudio mediante simulación de los principales métodos

Programa de Economía Aplicada

Plan de vigilancia y control ambiental de incidentes contaminantes en el Océano Atlántico con influencia en la zona marítima canaria con uso de simulación numérica y métodos de optimización

[ES] El proyecto resumido en el presente artículo muestra la necesidad de implantar planes de prevención y actuación frente a incidentes contaminantes en la zona marítima canaria utilizando modelos de predicción y optimización que aseguren el éxito de aplicación de los mismos. Gracias al desarrollo de las nuevas tecnologías y avances científicos, podemos simular en tiempo real cómo evolucionará un vertido de hidrocarburo que se desplace en la zona marítima canaria. De esta manera, se optimizan las decisiones y los recursos, se minimiza el impacto ambiental en las costas canarias y se mitigan los perjuicios a la sociedad y economía canaria

Efecto de la presión hiperbárica y diferentes presiones parciales de gases sobre la modulación vegetativa de la respuesta cardiaca : aplicación de métodos lineales y no lineales en el análisis de VFC

Programa de doctorado: Actividad Física, Salud y Rendimiento Deportivo

Análisis y simulación de la tecnología de ósmosis inversa con fuentes energéticas no convencionales

Programa de doctorado: Tecnología industrial

Determinación y parametrización de propiedades radiativas de plasmas para la simulación y análisis de experimentos de Astrofísica de Laboratorio

Programa de doctorado: Sistemas inteligentes y aplicaciones numéricas en Ingeniería

Métodos de análisis espacial aplicados al estudio de la agricultura intensiva en el Partido de La Plata

En la presente ponencia se abordan algunos métodos, procedimientos y resultados referidos al análisis espacial, en los que se toma como ejemplo de aplicación los trabajos realizados en la investigación en curso sobre la actividad hortícola en el partido de La Plata. Se explica el uso de métodos estadísticos, procedimientos y resultados para analizar la distribución espacial de los productores hortícolas y de los proveedores de insumos. Se utiliza información georerreferenciada de la localización espacial de productores y proveedores, e información censal de registros de la producción. La información se procesó con un sistema de información geográfica (SIG), programa informático particularmente eficiente para analizar las variables espaciales y las variables temáticas asociadas. Los resultados obtenidos se muestran en mapas y tablas para sintetizar los resultados de los métodos de análisis aplicados.

Simulación en el aula : Prueba de normalidad para muestras pequeñas usando test gráficos

Los métodos gráficos son populares para chequear modelos, un gráfico cuantil- cuantil (qq-plot) permite observar cuan cerca está la distribución de un conjunto de datos a alguna distribución ideal o comparar la distribución de dos conjuntos de datos. La forma del gráfico debería ser idealmente una línea recta específica. Si interesa comparar con la distribución Gaussiana se llama gráfico de probabilidad Normal. El objetivo del presente trabajo es testear normalidad de una muestra en especial para el caso de tamaños muestrales pequeños para los cuales el comportamiento de estos gráficos suele ser errático y conducir a falsas interpretaciones, mostraremos además que no suele ser así con tamaños muestrales más grandes. Proponemos, también establecer una banda de probabilidad o banda envolvente basada en un método empírico, específicamente mediante el método de Monte Carlo, dicha banda nos establecerá un marco de referencia probabilístico para evitar falsas interpretaciones. Se presenta un código computacional, de fácil implementación, empleado por los alumnos para la aplicación de esta metodología de análisis de normalidad, el cual es utilizado para la enseñanza de la temática en cuestión

Métodos de análisis espacial aplicados al estudio de la agricultura intensiva en el Partido de La Plata

En la presente ponencia se abordan algunos métodos, procedimientos y resultados referidos al análisis espacial, en los que se toma como ejemplo de aplicación los trabajos realizados en la investigación en curso sobre la actividad hortícola en el partido de La Plata. Se explica el uso de métodos estadísticos, procedimientos y resultados para analizar la distribución espacial de los productores hortícolas y de los proveedores de insumos. Se utiliza información georerreferenciada de la localización espacial de productores y proveedores, e información censal de registros de la producción. La información se procesó con un sistema de información geográfica (SIG), programa informático particularmente eficiente para analizar las variables espaciales y las variables temáticas asociadas. Los resultados obtenidos se muestran en mapas y tablas para sintetizar los resultados de los métodos de análisis aplicados.

Simulación en el aula : Prueba de normalidad para muestras pequeñas usando test gráficos

Los métodos gráficos son populares para chequear modelos, un gráfico cuantil- cuantil (qq-plot) permite observar cuan cerca está la distribución de un conjunto de datos a alguna distribución ideal o comparar la distribución de dos conjuntos de datos. La forma del gráfico debería ser idealmente una línea recta específica. Si interesa comparar con la distribución Gaussiana se llama gráfico de probabilidad Normal. El objetivo del presente trabajo es testear normalidad de una muestra en especial para el caso de tamaños muestrales pequeños para los cuales el comportamiento de estos gráficos suele ser errático y conducir a falsas interpretaciones, mostraremos además que no suele ser así con tamaños muestrales más grandes. Proponemos, también establecer una banda de probabilidad o banda envolvente basada en un método empírico, específicamente mediante el método de Monte Carlo, dicha banda nos establecerá un marco de referencia probabilístico para evitar falsas interpretaciones. Se presenta un código computacional, de fácil implementación, empleado por los alumnos para la aplicación de esta metodología de análisis de normalidad, el cual es utilizado para la enseñanza de la temática en cuestión

Métodos de análisis espacial aplicados al estudio de la agricultura intensiva en el Partido de La Plata

En la presente ponencia se abordan algunos métodos, procedimientos y resultados referidos al análisis espacial, en los que se toma como ejemplo de aplicación los trabajos realizados en la investigación en curso sobre la actividad hortícola en el partido de La Plata. Se explica el uso de métodos estadísticos, procedimientos y resultados para analizar la distribución espacial de los productores hortícolas y de los proveedores de insumos. Se utiliza información georerreferenciada de la localización espacial de productores y proveedores, e información censal de registros de la producción. La información se procesó con un sistema de información geográfica (SIG), programa informático particularmente eficiente para analizar las variables espaciales y las variables temáticas asociadas. Los resultados obtenidos se muestran en mapas y tablas para sintetizar los resultados de los métodos de análisis aplicados.

Simulación en el aula : Prueba de normalidad para muestras pequeñas usando test gráficos

Los métodos gráficos son populares para chequear modelos, un gráfico cuantil- cuantil (qq-plot) permite observar cuan cerca está la distribución de un conjunto de datos a alguna distribución ideal o comparar la distribución de dos conjuntos de datos. La forma del gráfico debería ser idealmente una línea recta específica. Si interesa comparar con la distribución Gaussiana se llama gráfico de probabilidad Normal. El objetivo del presente trabajo es testear normalidad de una muestra en especial para el caso de tamaños muestrales pequeños para los cuales el comportamiento de estos gráficos suele ser errático y conducir a falsas interpretaciones, mostraremos además que no suele ser así con tamaños muestrales más grandes. Proponemos, también establecer una banda de probabilidad o banda envolvente basada en un método empírico, específicamente mediante el método de Monte Carlo, dicha banda nos establecerá un marco de referencia probabilístico para evitar falsas interpretaciones. Se presenta un código computacional, de fácil implementación, empleado por los alumnos para la aplicación de esta metodología de análisis de normalidad, el cual es utilizado para la enseñanza de la temática en cuestión

Los métodos de programación lineal aplicados al análisis en rotura: el caso de los arcos de fábrica.

En este trabajo se presenta una formulación que permite aplicar los métodos de programación lineal, y en particular el método simplex, al análisis de la estática de rotura de cualesquiera estructuras de barras o elementos lineales, que son considerados como bloques rígidos en las regiones no plastificadas. La formulación permite integrar criterios robustos de seguridad y permite abordar, entre otros, los problemas clásicos de rotura de arcos de fábrica, siendo capaz de determinar las alteraciones pésimas a las configuraciones de carga consideradas, basándose en dichos criterios. Como ejemplo se muestra cómo la formulación es capaz de detectar de forma automática que se producirán daños en arcos de fábrica si se procede a su descarga

Aplicación de Métodos Meshless al Análisis de Problemas de Autovalores

La presente Tesis Doctoral aborda la aplicación de métodos meshless, o métodos sin malla, a problemas de autovalores, fundamentalmente vibraciones libres y pandeo. En particular, el estudio se centra en aspectos tales como los procedimientos para la resolución numérica del problema de autovalores con estos métodos, el coste computacional y la viabilidad de la utilización de matrices de masa o matrices de rigidez geométrica no consistentes. Además, se acomete en detalle el análisis del error, con el objetivo de determinar sus principales fuentes y obtener claves que permitan la aceleración de la convergencia. Aunque en la actualidad existe una amplia variedad de métodos meshless en apariencia independientes entre sí, se han analizado las diferentes relaciones entre ellos, deduciéndose que el método Element-Free Galerkin Method [Método Galerkin Sin Elementos] (EFGM) es representativo de un amplio grupo de los mismos. Por ello se ha empleado como referencia en este análisis. Muchas de las fuentes de error de un método sin malla provienen de su algoritmo de interpolación o aproximación. En el caso del EFGM ese algoritmo es conocido como Moving Least Squares [Mínimos Cuadrados Móviles] (MLS), caso particular del Generalized Moving Least Squares [Mínimos Cuadrados Móviles Generalizados] (GMLS). La formulación de estos algoritmos indica que la precisión de los mismos se basa en los siguientes factores: orden de la base polinómica p(x), características de la función de peso w(x) y forma y tamaño del soporte de definición de esa función. Se ha analizado la contribución individual de cada factor mediante su reducción a un único parámetro cuantificable, así como las interacciones entre ellos tanto en distribuciones regulares de nodos como en irregulares. El estudio se extiende a una serie de problemas estructurales uni y bidimensionales de referencia, y tiene en cuenta el error no sólo en el cálculo de autovalores (frecuencias propias o carga de pandeo, según el caso), sino también en términos de autovectores. This Doctoral Thesis deals with the application of meshless methods to eigenvalue problems, particularly free vibrations and buckling. The analysis is focused on aspects such as the numerical solving of the problem, computational cost and the feasibility of the use of non-consistent mass or geometric stiffness matrices. Furthermore, the analysis of the error is also considered, with the aim of identifying its main sources and obtaining the key factors that enable a faster convergence of a given problem. Although currently a wide variety of apparently independent meshless methods can be found in the literature, the relationships among them have been analyzed. The outcome of this assessment is that all those methods can be grouped in only a limited amount of categories, and that the Element-Free Galerkin Method (EFGM) is representative of the most important one. Therefore, the EFGM has been selected as a reference for the numerical analyses. Many of the error sources of a meshless method are contributed by its interpolation/approximation algorithm. In the EFGM, such algorithm is known as Moving Least Squares (MLS), a particular case of the Generalized Moving Least Squares (GMLS). The accuracy of the MLS is based on the following factors: order of the polynomial basis p(x), features of the weight function w(x), and shape and size of the support domain of this weight function. The individual contribution of each of these factors, along with the interactions among them, has been studied in both regular and irregular arrangement of nodes, by means of a reduction of each contribution to a one single quantifiable parameter. This assessment is applied to a range of both one- and two-dimensional benchmarking cases, and includes not only the error in terms of eigenvalues (natural frequencies or buckling load), but also of eigenvectors