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Felipe Huerta Pérez
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.
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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.
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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.
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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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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
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Reviews summary
Métodos numéricos en fenómenos de transporte
Según los estudiantes, este curso de Transferencia de Momentum, Calor y Masa Computacional ofrece una sólida base en métodos numéricos y computación científica con Python para resolver ecuaciones diferenciales en fenómenos de transporte. Se destaca por la utilidad de los códigos Python, que permiten modelar y simular sistemas ingenieriles. No obstante, algunos podrían encontrar los conceptos teóricos avanzados, lo que sugiere que una base previa en cálculo y programación es beneficiosa para el éxito. En general, es una excelente opción para profesionales que buscan aplicar estas técnicas en el diseño y optimización de sistemas.
Construye una base sólida en simulación computacional.
"Me proporcionó los fundamentos esenciales para abordar la transferencia de momentum, calor y masa computacionalmente."
"La base teórica y práctica me permitió entender cómo modelar y simular procesos de transporte complejos."
"Aprendí a derivar y aplicar ecuaciones de conservación para problemas ingenieriles realistas."
Directamente aplicable en ingeniería y ciencia.
"Las competencias que adquirí son directamente aplicables al diseño y la optimización de sistemas en mi campo de trabajo."
"Este curso me equipó con herramientas para modelar problemas reales como la dispersión de contaminantes o intercambiadores de calor."
"Realmente me ayuda a comprender y simular procesos industriales, lo cual es muy valioso para mi carrera."
Desarrolla habilidades prácticas de programación.
"Los ejemplos de código en Python son muy claros y directos, facilitando la implementación de los métodos numéricos."
"Pude crear y usar mis propios códigos para resolver ecuaciones diferenciales, lo cual es increíblemente útil profesionalmente."
"Las actividades prácticas con Python realmente solidificaron mi comprensión de cómo aplicar la teoría."
Requiere conocimientos previos en matemáticas y programación.
"Encontré el curso bastante desafiante al principio; es crucial tener una buena base en cálculo y programación."
"Si no estás familiarizado con Python o las matemáticas avanzadas, prepárate para un aprendizaje intensivo."
"La velocidad a veces es alta, lo que exige dedicación para seguir el ritmo y comprender todos los conceptos."
Activities
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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
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Configura un entorno de Python para resolver ecuaciones diferenciales
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Implementa métodos numéricos para resolver ecuaciones diferenciales
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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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Python
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Encuentra un conjunto de problemas de práctica o crea los tuyos propios
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Resuelve los problemas utilizando métodos numéricos e implementa las soluciones en Python
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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
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Identifica áreas donde puedes contribuir, como corrección de errores, mejoras de funciones o documentación
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Crea solicitudes de extracción o parches y colabora con los mantenedores del proyecto
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that may be useful to these careers:
Computational Scientist
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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.
Chemical Engineer
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Mechanical Engineer
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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.
Materials Scientist
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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.
Aerospace Engineer
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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.
Nuclear Engineer
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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.
Biomedical Engineer
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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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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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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.
Electrical Engineer
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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.
Computer Engineer
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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.
Data Scientist
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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.
Operations Research Analyst
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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.
Financial Analyst
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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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A classic textbook that covers the fundamentals of numerical heat transfer and fluid flow. Provides a good balance of theory and практические применения.
A comprehensive reference on computational methods for fluid dynamics. Provides a detailed treatment of numerical methods and their applications.
A comprehensive reference on finite volume methods for fluid flow and heat and mass transfer. Focuses on the practical implementation of these methods.
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This textbook provides a comprehensive overview of the computational fluid dynamics and heat transfer tools, methods, and applications. It is more valuable as additional reading than a current reference due to its in-depth coverage.
A Spanish-language textbook that covers mass transfer. Provides a good overview of this topic.
A practical guide to heat transfer, covering both fundamentals and applications. It good resource for gaining a deeper understanding of this topic.
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Instructor
Felipe Huerta Pérez
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Español
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