Fundamentos de simulación de materiales por medio del método de monte carlo

Fundamentals of material simulation using the monte carlo method

El funcionamiento del método Monte Carlo se basa en el uso de números aleatorios y en poder llegar a describir el comportamiento de un sistema o explicar un fenómeno difícil de comprender y de presentar analíticamente. En este documento se pretende dar una introducción a los fundamentos básicos del método Monte Carlo aplicado a la ciencia de materiales; asimismo, se muestran algunos ejemplos basados en el algoritmo propuesto por N. Metropolis, el cual ha permitido abordar problemas interesantes en el tema.

Mejora de la calidad de los procesos industriales mediante simulación y optimización

Improving industrial processes quality by simulation and optimization

En la industria es común realizar experimentos para optimizar los procesos de producción; sin embargo, se requiere de considerables recursos económicos y tiempo para desarrollar las nuevas tecnologías. En esta investigación se propone emplear las técnicas de simulación Monte Carlo y bootstrap para disminuir costos y tiempo en la optimización de procesos. Para lograr este propósito se utilizaron la optimización aleatoria, la optimización no lineal NLM (non-linear minimization) y la optimización Taguchi.

Estas optimizaciones se compararon con el diseño inicial a través de los índices de capacidad del proceso y la función de pérdida de Taguchi. Los índices de capacidad C_p, C_pk, C_pm, C_pmk, C_s e índices ISO fueron simulados con Monte Carlo y sus respectivos intervalos de confianza con remuestreo bootstrap. Los resultados indican que solo las optimizaciones aleatoria y NLM logran identificar las regiones óptimas de las variables del proceso que maximizan el cumplimiento de las especificaciones.

Monte carlo simulation of orange juice pectinmethylesterase (PME) inactivation by combined processes of high hydrostatic pressure (HHP) and temperature

Aplicación del método de Monte Carlo para simular la inactivación de pectinmetilesterasa (PME) en jugo de naranja con procesos combinados de altas presiones hidrostáticas (APH) y temperatura

En esta investigación se estudió el efecto de la variabilidad de datos cinéticos simulando la inactivación de pectinmetilesterasa (PME) en jugo de naranja a diferentes combinaciones de altas presiones hidrostáticas (100-500 MPa) y temperatura (20-40ºC) aplicando el método de Monte Carlo. Se consideraron los parámetros reportados en la literatura para el modelo de Eyring-Arrhenius, el cual predice la constante cinética de inactivación (k) de PME en función de la presión y la temperatura. A través del uso del método de Monte Carlo se confirmó que, para los efectos de este trabajo, utilizar valores promedio de las variables involucradas puede conducir a resultados erróneos.