Método de Monte Carlo
Optimización de procesos. Segunda entrega
- Video:El método Monte Carlo. Dr. José Antonio Torres en CICATA T.V.
- Fuente:Canal Cicata Querétaro / YouTube
Simulación de propiedades mecánicas de películas delgadas de carburo de tungsteno a partir del modelo Monte Carlo
Simulation on mechanical properties of tungsten carbide thin films using monte carlo model
El objetivo de esta investigación fue estudiar, a partir de simulaciones, el comportamiento mecánico de un sistema sustrato/recubrimiento. Se analizaron los esfuerzos de contacto y la deformación elástica al aplicar una carga normal a la superficie de un sistema compuesto por una película delgada resistente al desgaste de carburo de tungsteno y un sustrato de acero inoxidable. El análisis se basó en simulaciones utilizando el método Monte Carlo a partir del algoritmo de Metropolis; se simuló el fenómeno tomando una estructura cristalina centrada en las caras fcc, tanto para el recubrimiento como para el sustrato, asumiendo el plano de deformación uniaxial en el eje z.
Este escrito fue elaborado por Liliam C. Agudelo-Morimitsu, Elisabeth Restrepo-Parra y Jhonattan De La Roche-Yepes (Universidad Nacional de Colombia Sede Manizales, Manizales, Colombia) para Tecno Lógicas (No 29, 2012, 105-117), revista alojada en el portal de la biblioteca electrónica de publicaciones científicas SciELO (Scientific Electronic Library on-Line)-Colombia (Bogotá, Colombia). SciELO es un modelo para la publicación electrónica cooperativa de revistas científicas en Internet, especialmente desarrollado para responder a las necesidades de la comunicación científica en los países en desarrollo, particularmente de América Latina y el Caribe.
Fed-batch control and visualization of monomer sequences of individual ICAR-ATRP gradient copolymer chains
Control semicontinuo y visualización de secuencias de monómeros de cadenas individuales de copolímero de gradiente ICAR-ATRP
En esta investigación se proponen procedimientos óptimos de síntesis para copolímeros de gradiente lineal con base en simulaciones cinéticas tipo Monte Carlo de las secuencias de monómeros de un número representativo de cadenas de copolímero (≈ 150 000). Para ello, se utilizaron iniciadores para regeneración continua del activador en una polimerización por radicales mediante transferencia de átomos (ICAR ATRP). Se seleccionaron como comonómeros al metil metracrilato y al n-butil acrilato con CuBr2/PMDETA (N,N,N′,N′′,N′′-pentametildietilenetriamina) como desactivador a 80ºC.
Este artículo fue elaborado por Dagmar R. D’hooge, Paul H.M. Van Steenberge, Marie-Françoise Reyniers y Guy B. Marin (Laboratory for Chemical Technology (LCT), Ghent University, Gante, Bélgica) para Polymers (Vol. 6, No 4, 2014, 1074-1095), publicación internacional e interdisciplinaria vinculada a MDPI, plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza).
Simulating controlled radical polymerizations with mcPolymer : a monte carlo approach
Simulando polimerizaciones por radicales controladas mediante mcPolymer : Un enfoque desde Monte Carlo
El uso de cálculos de modelos conduce a un mejor entendimiento de la cinética compleja de la polimerización por radicales controlada. Los autores de este artículo desarrollaron una herramienta de simulación universal llamada mcPolymer, la cual se fundamenta en el método de Monte Carlo. Se revisa la arquitectura de software de la aplicación, incluyendo su gestión de datos y los enfoques de optimización. Se simularon cadenas de polímeros como objetos individuales, lo que permite obtener información microestructural más detallada de los productos poliméricos.
Este documento fue escrito por Marco Drache (Clausthal University of Technology, Clausthal-Zellerfeld, Alemania) y Georg Drache (TU Dresden, Dresde, Alemania) para Polymers (Vol. 4, No 3, 2012, 1416-1442), publicación internacional e interdisciplinaria vinculada a MDPI, plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza).
- Video:Introducción a la simulación Monte Carlo y el análisis de riesgos utilizando @RISK y RISKOptimizer
- Fuente:Canal PalisadeCorp / YouTube
