Transferencia de momentum, calor y masa computacional from Coursera

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.

En fenómenos de transporte, estas ecuaciones provienen de problemas a los valores iniciales (PVI), problemas a los valores de contorno (PVC) y problemas a los valores iniciales y de contorno (PVIC). Las competencias a desarrollar en este curso son necesarias para modelar y simular realistamente intercambiadores de calor, estanques de almacenamiento, equipos de separación, motores, celdas de combustible, dispersión de contaminantes y transmisión de enfermedades infecciosas.

Con las competencias desarrolladas en el curso, el estudiante será capaz de diseñar y optimizar sistemas ingenieriles para maximizar su seguridad, efectividad y eficiencia.

What's inside

Syllabus

Bienvenida al curso

¡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.

Módulo 1: Introducción a métodos numéricos para fenómenos de transporte

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.

Módulo 2: Balances macroscópicos y problemas a los valores iniciales

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.

Módulo 3: Balances microscópicos en estado estacionario

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.

Módulo 4: Balances microscópicos en estado no estacionario

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.

Módulo 5: Balances microscópicos multidimensionales

En este módulo se conocerá el método de sobre relajación sucesiva, el cuál nos permite resolver balances microscópicos multidimensionales.

Cierre del curso

Les queremos agradecer el habernos acompañado en el curso. Esperamos que los contenidos abordados sean un real aporte en tu carrera profesional /laboral.

Good to know

Know what's good

, what to watch for

, and possible dealbreakers

Estudiantes de ciencias, tecnología, ingeniería o matemáticas que tienen conocimientos básicos en matemáticas y ciencias de la computación

Profesionales que requieren un sólido conocimiento de fenómenos de transporte

Ingenieros que buscan profundizar sus habilidades en modelado y simulación

Instructores por Felipe Huerta Pérez, experto en fenómenos de transporte

Requiere conocimientos previos en matemáticas y ciencias de la computación

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Transferencia de momentum, calor y masa computacional with these activities:

Ejercicio de práctica: resolver ecuaciones diferenciales usando Python

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Resuelve ecuaciones diferenciales en Python para reforzar los conceptos cubiertos en clase

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Revisa el material del curso sobre ecuaciones diferenciales
Configura un entorno de Python para resolver ecuaciones diferenciales
Implementa métodos numéricos para resolver ecuaciones diferenciales
حل المعادلات التفاضلية باستخدام Python

Tutorial: Métodos de diferencias finitas para problemas de valor límite

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Explora los métodos de diferencias finitas para resolver problemas de valor límite y mejora tu comprensión de los fenómenos de transporte

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Revisa la teoría de métodos de diferencias finitas
Implementa métodos de diferencias finitas en Python o MATLAB
Aplica métodos de diferencias finitas a problemas de valor límite de fenómenos de transporte

Práctica de resolución de ecuaciones diferenciales utilizando métodos numéricos

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La práctica regular de resolución de ecuaciones diferenciales mediante métodos numéricos mejorará tu fluidez y confianza en el uso de estas técnicas en el contexto de la transferencia de calor.

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Encuentra un conjunto de problemas de práctica o crea los tuyos propios
Resuelve los problemas utilizando métodos numéricos e implementa las soluciones en Python
Compara tus soluciones con las soluciones analíticas o numéricas conocidas, si están disponibles

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Contribuir a proyectos de software de código abierto relacionados con métodos numéricos o transferencia de calor

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Contribuir a proyectos de código abierto te permitirá aplicar tus conocimientos y habilidades en un entorno práctico, al tiempo que contribuyes a la comunidad de código abierto y amplías tu red profesional.

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Encuentra proyectos de código abierto relacionados con métodos numéricos o transferencia de calor
Identifica áreas donde puedes contribuir, como corrección de errores, mejoras de funciones o documentación
Crea solicitudes de extracción o parches y colabora con los mantenedores del proyecto

Career center

Learners who complete Transferencia de momentum, calor y masa computacional will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Computational Scientist

Computational Scientists develop and apply mathematical and computational techniques to solve scientific problems. This course can help prepare you for a career as a Computational Scientist by providing you with a strong foundation in scientific computing, including methods for solving differential equations and dealing with large datasets.

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Mechanical Engineer

Mechanical Engineers design, build, and maintain mechanical systems. This course can help prepare you for a career as a Mechanical Engineer by providing you with a strong foundation in computational methods for solving problems in fluid mechanics, heat transfer, and solid mechanics.

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Chemical Engineer

Chemical Engineers design, build, and operate chemical plants. This course can help prepare you for a career as a Chemical Engineer by providing you with a strong foundation in computational methods for solving problems in chemical reactions, mass transfer, and thermodynamics.

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Aerospace Engineer

Aerospace Engineers design, build, and maintain aircraft and spacecraft. This course can help prepare you for a career as an Aerospace Engineer by providing you with a strong foundation in computational methods for solving problems in aerodynamics, propulsion, and structural mechanics.

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Materials Scientist

Materials Scientists develop and study new materials. This course can help prepare you for a career as a Materials Scientist by providing you with a strong foundation in computational methods for solving problems in materials science.

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Nuclear Engineer

Nuclear Engineers design, build, and maintain nuclear power plants. This course can help prepare you for a career as a Nuclear Engineer by providing you with a strong foundation in computational methods for solving problems in nuclear reactor physics, heat transfer, and radiation shielding.

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Computer Engineer

Computer Engineers design, build, and maintain computer systems. This course can help prepare you for a career as a Computer Engineer by providing you with a strong foundation in computational methods for solving problems in computer architecture, operating systems, and networking.

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Environmental Engineer

Environmental Engineers design, build, and maintain systems to protect the environment. This course can help prepare you for a career as an Environmental Engineer by providing you with a strong foundation in computational methods for solving problems in air pollution, water pollution, and solid waste management.

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Petroleum Engineer

Petroleum Engineers design, build, and maintain systems for extracting and producing oil and gas. This course can help prepare you for a career as a Petroleum Engineer by providing you with a strong foundation in computational methods for solving problems in reservoir engineering, drilling engineering, and production engineering.

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Biomedical Engineer

Biomedical Engineers design, build, and maintain medical devices and systems. This course can help prepare you for a career as a Biomedical Engineer by providing you with a strong foundation in computational methods for solving problems in biomechanics, medical imaging, and tissue engineering.

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Civil Engineer

Civil Engineers design, build, and maintain infrastructure. This course can help prepare you for a career as a Civil Engineer by providing you with a strong foundation in computational methods for solving problems in structural engineering, geotechnical engineering, and water resources engineering.

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Electrical Engineer

Electrical Engineers design, build, and maintain electrical systems. This course can help prepare you for a career as an Electrical Engineer by providing you with a strong foundation in computational methods for solving problems in electromagnetism, circuit theory, and power systems.

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Data Scientist

Data Scientists use scientific methods, processes, algorithms and systems to extract knowledge and insights from data. This course may be useful for aspiring Data Scientists, as it provides a strong foundation in computational methods for solving problems in science and engineering.

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Operations Research Analyst

Operations Research Analysts develop and apply analytical techniques to solve complex problems in a variety of industries. This course may be useful for aspiring Operations Research Analysts, as it provides a strong foundation in mathematical and computational methods for solving problems in logistics, supply chain management, and other areas.

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Financial Analyst

Financial Analysts use mathematical and computational methods to analyze financial data and make investment recommendations. This course may be useful for aspiring Financial Analysts, as it provides a strong foundation in computational methods for solving problems in finance and economics.

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