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Viernes, 28 de junio de 2019
Sesión de mañana
9:00 Registro
9:15 – 9:30 Bienvenida e Introducción
9:30 – 10:30 El entorno de desarrollo de COMSOL Multiphysics
Ed Fontes. COMSOL AB, Suecia.
10:30 – 11:45 Minicurso 1
Construcción y distribución de Aplicaciones. Métodos de Modelo.

Alejandro Cifuentes López. Addlink Software Científico, España.
11:45 – 12:15 Descanso – Café
12:15 – 13:30 Minicurso 2
Interfaz COMSOL Multiphysics – MATLAB para la resolución de problemas de carácter industrial.

María Crespo Moya. Universidad Politécnica de Madrid, España.
13:30 – 15:00 Almuerzo
Sesión de tarde
15:00 – 16:15 Minicurso 3
Prácticas recomendadas en modelado con COMSOL Multiphysics

Ed Fontes. COMSOL AB, Suecia.
16:15 – 17:00 Presentaciones rápidas de usuarios
17:00 – 17:30 Sesión de pósters de usuarios
17:30 – 18:00 COMSOL Multiphysics en la Industria: La experiencia de Nanusens
Josep Montanyà i Silvestre. Nanusens, España.
18:00 – 18:15 Presentación del Máster de Simulación Numérica en Ciencia e Ingeniería con COMSOL Multiphysics
18:15 Clausura de la conferencia
20:30 Cóctel-cena de la conferencia

Conferenciantes invitados

Ed FontesDr. Ed Fontes.
COMSOL AB, Sweden.

Doctor en Ingeniería Electroquímica por el Instituto Real de Tecnología (KTH) en Estocolmo, Suecia. Ed Fontes es el Director de tecnología de COMSOL. Durante muchos años fue el responsable de el desarrollo de los productos de mecánica de fluidos, ingeniería química y transferencia de calor. Actualmente forma parte del grupo que establece el desarrollo de COMSOL Multiphysics y de sus módulos, y de COMSOL Server. También está involucrado en las especificaciones e implementación de la funcionalidad de ingeniería electroquímica en COMSOL.

Presentación 1.- El entorno de desarrollo de COMSOL Multiphysics.

La base del entorno de desarrollo de COMSOL Multiphysics está en su núcleo basado en ecuaciones. La interfaz de usuario recibe la definición del problema por parte del usuario en forma de propiedades de material, condiciones de contorno, condiciones iniciales, fuentes, sumideros, restricciones, cargas, etc., y formula un sistema completamente acoplado de ecuaciones diferenciales parciales (EDP). Estas EDP, o sistemas de EDP, se expresan de forma analítica en el modelo matemático, donde el acoplamiento entre ecuaciones y variables dependientes viene definido por sus nombres y sus derivadas, como haríamos con lápiz y papel. Todo este proceso se hace automáticamente.

Una vez definido este modelo matemático, se discretiza utilizando métodos de elementos finitos, métodos de elementos de contorno, métodos de Galerkin discontinuos y el método de líneas para formar el modelo numérico. Las ecuaciones numéricas del modelo expresan el mismo acoplamiento detallado entre ecuaciones y variables dependientes que las ecuaciones matemáticas originales del modelo. Las ecuaciones numéricas del modelo se resuelven utilizando una variedad de métodos lineales, no lineales y dependientes del tiempo.

El entorno de desarrollo de COMSOL Multiphysics permite al usuario definir modelos matemáticos y resolver las ecuaciones del modelo en el Model Builder. Estos modelos matemáticos se pueden usar como base para las aplicaciones de simulación que utilizan el Application Builder, con el que se puede construir una interfaz de usuario con una tarea específica sobre el modelo. El COMSOL Compiler se puede usar para compilar estas aplicaciones de simulación en aplicaciones independientes.

Minicurso 3.- Prácticas recomendadas en modelado con COMSOL Multiphysics.

El Model Builder está considerado como un entorno muy fácil de usar para la definición del modelo. Sin embargo, hay métodos y prácticas que hacen que los modelos y los archivos de modelos sean aún más reproducibles, menos propensos a errores y más transparentes. En este minicurso, trataremos los siguientes aspectos de la definición del modelo en el Model Builder:

  1. Parámetros y unidades.
  2. Operadores de acoplamiento y variables.
  3. Parametrización de la geometría y selecciones acumuladas.
  4. Operaciones virtuales.
  5. Selecciones explícitas.
  6. Materiales y conmutadores de materiales.
  7. Selecciones acumulativas y selecciones en la definición del problema físico.
  8. Nodos exclusivos y contribuyentes.
  9. Modificación del árbol del modelo en el paso de estudio.
  10. Uso de estudios y pasos de estudio.
  11. Uso de secuencias de trabajo.
  12. Resolvedores segregados o acoplados.
  13. Barridos paramétrico y resolvedor de continuación.
  14. Estudios de convergencia de mallas.
  15. Nodos del árbol del modelo especificados por el usuario: grabación y ejecución de métodos.
  16. Generador de informes.
  17. Parámetros en la secuencia de resultados.
  18. Selecciones para gráficos.
  19. Zoom y trávelin.
  20. Gestión de puntos de vista.
  21. Componentes con múltiples modelos.
Dr. Josep Montanyà i SilvestreDr. Josep Montanyà i Silvestre.
CEO de Nanusens, Barcelona, España

Lleva más de 14 años trabajando en el diseño de MEMS y en la generación de patentes y negocios en el sector de la industria de semiconductores. Anteriormente, fundó Baolab Microsystems, donde desempeñó el cargo de CTO. Esta empresa también ganó los Premios Elektra en la categoría de I+D y se incluyó dos veces en el ranking EE Times Silicon 60 de las nuevas empresas electrónicas más prometedoras del mundo. Además de administrar la compañía, es responsable de asegurar una sólida cartera de patentes para proteger las invenciones que se están generando regularmente en Nanusens.

Presentación 2.- COMSOL Multiphysics en la Industria: La experiencia de Nanusens.

Dos años después de que Apple lanzara al mecado los Airpods, el mercado de los earbuds ha empezado a crecer de forma exponencial, pasando de los 100 millones de unidades vendidas en el año 2018, a más de 3.000 millones de unidades que se espera vender anualmente a partir del 2021. Esto supone que el mercado de muchos dispositivos MEMS, incluyendo los sensores inerciales, se multiplicará x4 en 3 años. Dos requerimientos clave de los earbuds para los chips MEMS son tamaño pequeño y bajo coste, además de elevadas prestaciones y fiabilidad.

Nanusens puede satisfacer estas necesidades mejor que ninguna otra empresa, gracias a su tecnologia, fabricando los MEMS en un proceso CMOS estándar. Poder salir al mercado cuanto antes es un factor clave, pero los tiempos de fabricación de semiconductores se cuentan en meses. Gracias a COMSOL se pueden simular las prestaciones y ajustar muchos parámetros del diseño, reduciendo el número de ciclos de silicio, y acelerando la salida al mercado de nuevos productos.

Alejandro Cifuentes LópezIng. Alejandro Cifuentes López.
Addlink Software Científico, España

D. Alejandro Cifuentes López es Ingeniero de Energías por la Universidad Politécnica de Cataluña y Máster en Energías Renovables y Sostenibilidad Energética por la Universidad de Barcelona. Actualmente trabaja en Addlink Software Científico como Ingeniero de Aplicaciones en el Software COMSOL Multiphysics. Además, imparte seminarios y talleres de formación sobre diversos aspectos de COMSOL Multiphysics. Ha trabajado como profesor asociado en la Universidad Politécnica de Cataluña en la asignatura de Simulación Computacional en Mecánica de Fluidos y Transferencia de Calor.

Su especialización profesional se centra en técnicas de producción de hidrógeno de forma sostenible, ya sea por electrólisis mediante pilas de combustible (proyecto COSIN, Instituto de Robótica Industrial de Barcelona) o mediante el reformado de bioalcoholes. En ambos casos realizó extensivas simulaciones numéricas con COMSOL Multiphysics, modelando un reformador de bioetanol real y encontrando sus condiciones operativas optimizadas para maximizar el rendimiento de producción de hidrógeno.

Minicurso 1.- Construcción y distribución de Aplicaciones. Métodos de Modelo.

Abordaremos el funcionamiento del Constructor de Aplicaciones, que es una herramienta incluida en la versión Windows de COMSOL Multiphysics. Explicaremos, mediante ejemplos en vivo, la creación y gestión de aplicaciones a partir de modelos numéricos.
Además, veremos como se pueden integrar estas aplicaciones en COMSOL Server para su distribución o crear archivos autoejecutables gracias a COMSOL Compiler. Por último, mostraremos cómo podemos automatizar y acelerar la construcción de nuestros modelos mediante el uso de los Métodos de Modelo (“Model Methods”), así como la creación de macros.

Dra. María Crespo Moya.
Universidad Politécnica de Madrid, España

Doctora en Investigación Matemática por la Universidad Complutense de Madrid (UCM) y Profesora en el Departamento de Matemática Aplicada a la Ingeniería Industrial de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM). Utiliza COMSOL Multiphysics y su interfaz con MATLAB de forma habitual, esencialmente para estudiar distintos fenómenos en el ámbito de la hidrodinámica. Ha participado en diversas actividades formativas para el uso de este software como la “Jornada de Modelización y Optimización con COMSOL Multiphysics” y la “XI Modelling Week”, ambas organizadas en la UCM.

Centra su labor investigadora en abordar problemas de carácter industrial a través de la modelización, el análisis matemático y la optimización. Principalmente ha trabajado con problemas de descontaminación de aguas mediante biorreactores y de gestión de la calidad del agua en recursos naturales (por ejemplo, lagos). También ha trabajado en la caracterización del comportamiento de cristales líquidos confinados en un microcanal y sometidos al flujo de un fluido.

Minicurso 2.- Interfaz COMSOL Multiphysics – MATLAB para la resolución de problemas de carácter industrial.

La interfaz de COMSOL Multiphysics a MATLAB (LiveLink for MATLAB) proporciona una potente herramienta para la automatización de simulaciones y la realización de operaciones de pre- y postprocesado de las soluciones.
Durante el minicurso veremos cómo utilizar una función MATLAB (ya sea incluida en su librería o autoimplementada) desde el propio escritorio de COMSOL Multiphysics. También aprenderemos a transformar un modelo completo de COMSOL Multiphysics en un script ejecutaba de MATLAB y cuáles son los comandos básicos para su manipulación (elección de geometría, mallado, resolvedor numérico, …, etc.). Esta conversión permite, por ejemplo, que el modelo numérico pueda ser ejecutado dentro de un bucle o empleado como función objetivo en un proceso de optimización.
El aprendizaje de estas técnicas se realizará a través de la resolución in situ de problemas sencillos de carácter industrial.

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