En este MOOC el estudiante desarrollará competencias de computación científica y métodos numéricos para resolver problemas de transferencia de momentum, calor y masa. En concreto, el estudiante creará y utilizará códigos Python para encontrar la solución numérica a ecuaciones diferenciales ordinarias y ecuaciones diferenciales parciales.
Transferencia de momentum, calor y masa computacional
Instructor: Felipe Huerta Pérez
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¡Bienvenidos y bienvenidas! Muchos fenómenos cotidianos e industriales están gobernados por ecuaciones de conservación de calor, masa y momentum. Estas ecuaciones son modelos matemáticos que se derivan de balances microscópicos y macroscópicos. En la mayoría de las aplicaciones importantes de interés ingenieril, estos modelos no tienen una solución analítica. En este curso, aprenderán a resolver computacionalmente las ecuaciones diferenciales resultantes de los balances de calor, masa y momentum utilizando métodos numéricos. Esto permitirá analizar el diseño y la operación de equipos y sistemas de interés ingenieril y científico.
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En este módulo, se conocerán las ecuaciones fundamentales de fenómenos de transporte, aplicaciones de interés ingenieril y conceptos de programación para emplearlos en este tipo de problemas.
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En este módulo tratará los balances macroscópicos y sus aplicaciones. También se hablará sobre los problemas a los valores iniciales los cuales nos dan las condiciones necesarias para poder resolver este tipo de balances.
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4 videos5 readings3 assignments
En este módulo, se conocerán distintos tipos de resoluciones de problemas a los valores de contorno, tales como el método de diferencias finitas y método de punto fijo.
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4 videos2 readings3 assignments
En este módulo, se conocerán métodos de resolución a los problemas a los valores iniciales y a los problemas a los valores de contorno, las cuales originan ecuaciones diferenciales parciales.
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4 videos2 readings3 assignments
En este módulo se conocerá el método de sobre relajación sucesiva, el cuál nos permite resolver balances microscópicos multidimensionales.
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Les queremos agradecer el habernos acompañado en el curso. Esperamos que los contenidos abordados sean un real aporte en tu carrera profesional /laboral.
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