2 ESTADO DEL ARTE EN EL DISEÑO DE LOS MECANISMOS LEVA PALPADOR

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "2 ESTADO DEL ARTE EN EL DISEÑO DE LOS MECANISMOS LEVA PALPADOR"

Transcripción

1 Estado del arte e el dseño de los mecasmos leva palpador ESTADO DEL ARTE EN EL DISEÑO DE LOS MECANISMOS LEVA PALPADOR Co base a las cosderacoes que descrbe Cardoa y Clos, [00] para el proceso de dseño de u mecasmo leva palpador (defcó de la ley de desplazameto, obtecó del perfl de la leva y comprobacó del perfl), e éste capítulo se realza u aálss del estado del arte del proceso; se muestra el dseño de la ley de desplazameto utlzado curvas de Bézer; se estuda la obtecó del perfl de la leva utlzado el método aalítco de Cardoa y Clos, [00]; se aalza la comprobacó del perfl de la leva estudado su rado de curvatura para palpadores crculares de traslacó por ser estos los estudados e esta tess y se aalza la teoría de cotacto y los esfuerzos e la superfce todo aplcado al caso levas.. DISEÑO DE LAS LEYES DE DESPLAZAMIENTO Para dseñar la ley de desplazameto s ( θ ) de los mecasmos leva palpador, la mayoría de autores cosultados [Che, 98; Mabe y Reholtz, 987; Shgley y Ucker, 988; Koloc y Vlácavík, 993; Wlso y Sadler, 993; Norto, 995; 000; 00; Erdma y Sador, 998; Calero y Carta, 999]; descrbe y utlza para éste f el uso de polomos algebracos co base caóca y polomos trgoométrcos co base Fourer como los dcados e las ecuacoes. y.: 0... (.) = ( ) s θ = aθ = a + aθ + a θ + + a θ Departamet d Egyera Mecàca

2 Estado del arte e el dseño de los mecasmos leva palpador ( θ ) = + s ( θ) + cos( θ) 0 m (.) = s c s c pero estudos recetes llevados a cabo por Reyes, [000] e su tess doctoral téccas de dseño geométrco asstdo por ordeador para Mecasmos Leva-palpador, muestra que o es adecuado defr la ley de desplazametos del palpador co polomos de base caóca o de base Fourer puesto que auque so fácles de mapular preseta las sguetes desvetajas: Los coefcetes a, c y s de las ecuacoes. y. o tee sgfcado geométrco. Por lo tato la modfcacó de u determado coefcete o produce u efecto tutvo sobre la forma de la fucó, ésto trae cosgo que obteer curvas de característcas deseadas por medo de la mapulacó de los coefcetes sea u proceso dfícl. Los coefcetes de los polomos se obtee al solucoar u sstema de ecuacoes que se orga de las restrccoes partculares que debe cumplr la ley de desplazameto; por lo tato el dseño de la ley requere u plateameto y solucó partcular para cada caso, lo que ocasoa que sea egorroso automatzar el proceso. La base caóca de polomos algebracos o garatza establdad umérca especalmete s el grado del polomo es elevado. La mposcó de las codcoes de cotudad e la uó etre los tramos D, S y B de la ley de desplazameto resulta laboroso. Reyes, [000] gualmete muestra e su tess doctoral que la defcó de la ley de desplazameto del palpador por medo de la base de polomos de Berste preseta vetajas frete a la utlzacó de la base de moomos, éstas vetajas se descrbe al fal del sguete apartado, ua vez se ha defdo el plateameto de la curva de Bézer. Departamet d Egyera Mecàca

3 Estado del arte e el dseño de los mecasmos leva palpador 3.. Curva de Bézer La defcó de la ley de desplazameto del palpador [Cardoa y Clos, 000 y Zayas, 00] puede realzarse utlzado curvas de Bézer o paramétrcas. Ua curva de Bézer o paramétrca de grao es ua combacó leal de polomos de la base de Berste B ( u) sobre u domo utaro B u u u Cu u ( ) = ( ) = ( ) ; = 0,..., (.3) dode! = C = ;! ( )! co las sguetes propedades: satsface la formula recursva { 0,..., } : B ( u) = ( u) B ( u) + ub ( u), 0 co B 0 = so ua partcó de la udad B ( u) = 0 = postvdad B ( u) 0, u [ 0,] smetría B ( u) = B ( u) preseta u mo para la abscsa u = Departamet d Egyera Mecàca

4 Estado del arte e el dseño de los mecasmos leva palpador 4 costtuye ua base umérca estable e ésta base ua fucó polómca b ( u) de grado se expresa de la sguete maera: b ( u) = b B ( u) = 0 [ 0,] u (.4) dode los + coefcetes b se deoma ordeadas de Bézer; el gráfco de la fucó b ( u) se llama curva de Bézer o Paramétrca, cada ordeada b defe u puto b coordeadas b = ( / b, ) deomado puto de cotrol y dada su defcó se ecuetra equespacados e el eje de las abscsas. de E la ecuacó.4 el polomo B (u) curva ( u) se puede terpretar como la flueca de b e la b. Esta flueca es ma para u = / dode B (u) preseta su mo valor, cocdedo co la abscsa del puto b esto hace que la represetacó gráfca de la curva teda a ser próxma a la del polígoo de cotrol (Fgura.), por lo tato al desplazar vertcalmete u puto b modfcado el valor de su ordeada, la curva tede a segurlo deformádose e sus proxmdades. b(u) b 4 b 3 b 5 b 0 b b b 6 b 7 b 8 u Fgura. Curva de Bezer. Tomado de Zayas, [00] Departamet d Egyera Mecàca

5 Estado del arte e el dseño de los mecasmos leva palpador 5 Para defr ua fucó b ( θ ) de la varable depedete θ defda e el domo o utaro θ [, ] θ θ f co la utlzacó de las curvas de Bézer b( u) ecuacó.4 el cambo leal de varable sguete es ecesaro realzar e la [, ] u [ 0,] θ θ θ f u ( θ ) θ θ = (.5) θ θ f la dervada de b ( θ ) respecto a θ se calcula ( ( θ )) ( ) ( θ ) ( ) dbu dbu du dbu = = dθ du dθ du θ f θ (.6) la dervada b ( u) de u polomo ( u) b de grado es u polomo de grado = ; e la base Berste se puede comprobar que los coefcetes b de la dervada se obtee como ( b b ) b = + = 0,..., (.7) ésto dca que las dervadas r-ésmas e los extremos u = 0, u = solo depede de los r + putos de cotrol mas próxmos, es decr, e u = 0 sólo depede de los coefcetes b...br e u = de los coefcetes b r... b 0 y, por lo tato, la mposcó de codcoes de cotudad r-ésma e la uó etre dos curvas resulta más seclla e la base de Berste que e la base caóca o moomal, ya que solo se ve volucrados r + coefcetes de cada curva. Co base a lo descrto aterormete, se puede decr que las dos vetajas prcpales que preseta las curvas de Bézer y que descrbe Reyes, [000] e su trabajo so: Departamet d Egyera Mecàca

6 Estado del arte e el dseño de los mecasmos leva palpador 6 Naturaleza tutva: de la fgura. se puede observar que la curva tede a segur el polígoo de cotrol, desplazádose sempre co base a la ubcacó de éste. Esto hace que se pueda teer ua aturaleza tutva sobre la ley de desplazameto de la leva, caso que o ocurre co los polomos algebracos. Facldad de cotudad co los tramos rectos: para la uó de ua curva de Bézer r co ua recta, para cosegur ua cotudad C deseada, es sufcete que los r + putos de cotrol más próxmos a la uó se ecuetre sobre la prologacó de la recta. Las curvas de Bézer o paramétrcas costtuye ua buea herrameta para geerar las curvas de desplazameto, velocdad, aceleracó o sobreaceleracó, o obstate preseta certas lmtacoes [Reyes, 000]: E la uó de dos curvas o se garatza cotudad r C de maera automátca. El grado de la curva depede del úmero de putos de cotrol. S la curva tee ua forma compleja su grado ha de ser elevado y el desplazameto de los putos de cotrol cetrales produce pocos cambos e la forma de la curva. Falta de cotrol local, es decr, el desplazameto de u puto de cotrol afecta a toda la curva. Las abscsas de los putos de cotrol so fjas.. OBTENCIÓN DEL PERFIL DE LEVAS Los métodos de obtecó del perfl de levas se dvde e gráfcos y aalítcos. Auque se hace refereca a los métodos gráfcos, e esta tess solo se desarrolla el método aalítco de obtecó del perfl segú Cardoa y Clos, [00] para palpadores de rodllo. Departamet d Egyera Mecàca

7 Estado del arte e el dseño de los mecasmos leva palpador 7 El desarrollo del método gráfco se ecuetra e cas la totaldad de las referecas cosultadas [Kozhevkov, 98; Che, 98; Mabe y Reholtz, 987; Wlso y Sadler, 993; Erdma y Sador,998; Calero y Carta, 999, etre otros] a modo de resume se puede decr que el método cosste e realzar ua versó cemátca del mecasmo leva palpador, e la cual la leva se cosdera fja y la guía del palpador móvl, el perfl de la leva es la evolvete del haz de curvas defdas por las dsttas poscoes del palpador. E la actualdad los métodos gráfcos de dseño de levas ha sdo susttudos por los métodos de dseño aalítco. Este proceso ha sdo facltado por el uso de los ordeadores, obteédose vetajas respecto al dseño gráfco. La prmer vetaja es que ua vez se ha programado las expresoes para la geeracó de los perfles de levas se puede obteer los perfles y otras formacoes del dseño e u tempo mucho meor que co el método gráfco. Además el proceso teratvo de dseño para obteer el perfl co las característcas geométrcas deseadas se hace más rápdo, smulado el comportameto de los mecasmos ates de fabrcarlos. Ua seguda vetaja es la precsó umérca del ordeador, la cual es muy superor a la precsó lograda co el método de dseño gráfco, lo que cotrbuye a dsmur el error del dseño fal de la leva. Ua tercer vetaja es que el ordeador utlzado para dseñar la leva també puede sumstrar la formacó ecesara para la fabrcacó de la msma co máquas de cotrol umérco.. Método aalítco de obtecó del perfl de levas Los métodos aalítcos de obtecó del perfl se expoe utlzado como ejemplo los mecasmos de leva de dsco co palpador plao (Fgura.3c) o co palpador de rodllo (Fgura.b). E ésta seccó se mecoa alguos de los dferetes efoques desarrollados e las referecas cosultadas. U prmer efoque es el presetado por Rothbart, [956] y por Erdma y Sador, [998], e él se utlza el método aalítco-geométrco, se dbuja el mecasmo leva palpador y se stúa los águlos y las dstacas requerdas segú el tpo de mecasmo que se esta aalzado, ua vez hecho esto se deduce las expresoes para la determacó de las coordeadas Departamet d Egyera Mecàca

8 Estado del arte e el dseño de los mecasmos leva palpador 8 cartesaas o polares del perfl de leva. Los autores expoe casos de mecasmos de levas co palpadores plaos y crculares. Chakraborty y Dhade, [977] muestra u método aalítco vectoral dode los autores utlza u cojuto de sstemas de coordeadas trdmesoales para aalzar la geometría de las superfces e cotacto, basado e coceptos de curvatura desde el puto de vsta de la geometría dferecal. E el cálculo se establece matrces de trasformacó de coordeada que permte obteer la expresó del perfl de la leva. Che, [98] y Wlso y Sadler, [993] utlza també el método aalítco geométrco y se basa e la teoría de la evolvete para obteer las expresoes matemátcas que defe el perfl de leva. Gozález-Palacos y Ageles, [993] expoe u método aalítco vectoral para la sítess de las superfces de mecasmos de levas plaos y espacales, basado e la teoría del torllo; e su trabajo utlza uas magtudes llamadas duales escalares, vectores, matrces y las superfces de los elemetos se obtee a través de la aplcacó de la geometría de superfces regladas. E Koloc y Vlácavík, [993] se muestra u método aalítco vectoral que utlza coordeadas polares para defr el rado vector de poscó del puto de cotacto leva palpador, luego se defe la versó cemátca del mecasmo y a partr de aquí se halla uas expresoes que permte defr el perfl de la leva y sus característcas geométrcas como por ejemplo su rado de curvatura. Shgley y Ucker, [988]; Norto, [995; 00] y Mabe y Reholtz, [000], utlza el método aalítco vectoral, e su aálss coloca dos vectores ortogoales que defe las coordeadas cartesaas del puto de cotacto leva palpador co respecto a u sstema de coordeadas fjo crustado e el eje de gro de la leva. E su trabajo expresa dos ecuacoes de lazo vectoral que se guala para defr las coordeadas de los putos del perfl como fucó del águlo de gro de la leva y se aplca para el caso de palpadores de geometría seclla: crcular y plao. El aexo muestra las leyes de desplazameto del movmeto Departamet d Egyera Mecàca

9 Estado del arte e el dseño de los mecasmos leva palpador 9 armóco (Fgura A-) y las leyes de desplazameto del movmeto cclodal (Fgura A-) desarrolladas por Klomok y Muffley, [955] y utlzadas e las referecas Shgley y Ucker, [988] y Mabe y Reholtz, [000]. Cardoa y Clos, [00] utlza el método aalítco vectoral para obteer el perfl de la leva. A cotuacó se preseta el procedmeto aalítco de obtecó de perfl de leva, basado e el efoque expuesto por Cardoa y Clos, [00] para mecasmos de levas co palpador, crcular. Cuado los palpadores tee movmeto de traslacó, la ley geeral d( θ ) desplazameto es de d( θ ) = s( θ ) + do (.8) dode s( θ ) es la ley de desplazameto especfcada y d 0 es u parámetro que depede del rado base R b de la leva y del valor de la excetrcdad ε del palpador (Fgura.), para el palpador crcular el parámetro d 0 que tervee e la fucó es ( ) d = R + R ε (.9) o b r ε C Rr Rb O P do Fgura. Parámetro d o e mecasmo leva palpador crcular Departamet d Egyera Mecàca

10 Estado del arte e el dseño de los mecasmos leva palpador 30 E el caso de u palpador crcular de cetro C y rado de rodllo R, el perfl de la leva es la evolvete de u haz de crcufereca. La trayectora que descrbe los cetros de esas crcuferecas es la curva de paso y su poscó se calcula segú la fgura.3 como r ε OC θ = (.0) { ( )}, d ( θ), e la base fja x,y la ecuacó paramétrca de la curva de paso es { ( θ) } [ Sθ ] ( θ) ( ) ( ) εcosθ + d θ sθ OC = { OC } = (.) xy,, εsθ + d θ cosθ x, y Ref. Guía ε C P Rr Ref. Leva y θ ε C y O θ x d(θ) O P d(θ) x Fgura.3 Iversó cemátca. Adaptado de Zayas, [00] el perfl de la leva OP ( θ), equvale al lugar geométrco de los putos stuados a ua dstaca R de la curva de paso e la dreccó de su ormal ( θ) r ecerra la curva; la ecuacó paramétrca del perfl es teror y drgda haca el área que ( θ ) = ( θ) + ( θ) R r OP OC (.) Departamet d Egyera Mecàca

11 Estado del arte e el dseño de los mecasmos leva palpador 3 para calcular la ormal utara teror a la curva de paso ( θ), se ecesta el vector tagete a la curva t ( θ) que se calcula ( d ( ) ) s d( ) ( ( ) ) cos ( ) d θ ε θ+ θ cosθ t( θ ) = OC ( θ ) = (.3) dθ d θ ε θ d θ s θ etoces dode [ ] 90 ( ) θ = R 90 ( θ) ( θ) R es la matrz de rotacó que mpoe u gro de t (.4) t o 90 e setdo horaro COMPROBACIÓN DEL PERFIL Como se mecoo e el apartado.7, la comprobacó del perfl costtuye el últmo paso del proceso de dseño geométrco y dmesoameto de ua leva, para ello es ecesaro determar el águlo de presó y el rado de curvatura..3. Águlo de presó E la bblografía cosultada, [Shgley y Ucker, 988; Norto, 000; Rothbart, 956; Wlso y Sadler, 993; Koloc y Vlákavík, 993; Mabe y Reholtz, 000; Che, 98 y Erdma y Sador, 993] el águlo de presó se defe como el águlo compreddo etre el eje del vástago del palpador (dreccó del movmeto del palpador) y la líea de accó de la fuerza ormal (dreccó ormal comú) ejercda por la leva sobre el palpador. Departamet d Egyera Mecàca

12 Estado del arte e el dseño de los mecasmos leva palpador 3 Como crtero de dseño los autores especfca que es ecesaro teer e cueta la ecuacó. para mateer el águlo de presó e valores ferores a o 30 para palpadores de traslacó, debdo a que la expereca ha puesto de mafesto que valores pequeños de águlo de presó evta cargas laterales excesvas (compoete de la fuerza perpedcular al vástago) sobre el eje del palpador. E.C. Varum, [956] desarrollo u omograma utlzado e las referecas Mabe y Reholtz, [000] y Shgley y Ucker, [988], para el cálculo del águlo de presó de palpadores de traslacó co ley de desplazameto dseñadas por movmetos armócos y cclodales (Fgura.4). El omograma relacoa el rado prmaro de la leva R o, el desplazameto mo del palpador L y el águlo de gro β de la leva utlzado para realzar el desplazameto mo. Fgura.4 Nomograma para el cálculo del águlo de presó e los mecasmos leva palpador co movmeto cclodal y armóco. Tomado de Mabe y Reholtz, [000] Para utlzar el omograma se debe determar la relacó LR o, ésta e cojuto co el valor del águlo de gro de la leva, srve para leer el valor del águlo de presó mo. El Departamet d Egyera Mecàca

13 Estado del arte e el dseño de los mecasmos leva palpador 33 omograma dca águlos de presó de hasta los que o sobrepasa los o 30. o 90, s be sólo so aceptables para el dseño Normalmete la bblografía básca cosultada tee formacó de valores de águlos de presó de levas co leyes de desplazameto dseñadas por movmetos armócos y cclodales, pero para leyes de desplazameto dseñadas por curvas de Bézer o se ha ecotrado referecas..3. Rado de curvatura Es comú ecotrar varos métodos para determar el valor del rado de curvatura de las levas; dferetes autores muestra su procedmeto segú el efoque que utlza para el dseño de la ley de desplazameto. E Che, [98] se muestra el método del polo de velocdades, el método de las varables complejas y el método aproxmado de Kraskov, aalzado los casos de palpadores de traslacó y de rotacó; e Wlso y Sadler, [993] se calcula a partr de susttur e la expresó paramétrca obteda de cálculo dferecal las dervadas correspodetes de las expresoes para el cálculo de las coordeadas del perfl obteedo las ecuacoes del rado de curvatura segú el tpo de palpador; e Shgley y Ucker, [988]; Norto, [995, 00]; y Mabe y Reholtz, [000] se utlza el msmo procedmeto, a través de dos ecuacoes de cerre vectoral para llegar a las msmas expresoes de cálculo. Para el caso de palpadores de rodllo de traslacó, los autores Che, [98], Shgley y Ucker, [988] y Mabe y Reholtz, [000] muestra gráfcos para calcular el valor del rado de curvatura mímo del perfl e fucó de las leyes de desplazameto cclodales, armócas y del rado prmaro de la leva. El aexo muestra éstos gráfcos, los cuales fuero desarrollados por Gater y Ucker, [979]; la fgura A- muestra para las leyes de desplazameto armócas y la fgura A- para las leyes de desplazameto cclodales. Los gráfcos relacoa el rado prmaro de la leva R o, el desplazameto mo del palpador L, el rado del rodllo del palpador crcular R y el águlo de gro β de la leva utlzado para realzar el desplazameto mo. r Departamet d Egyera Mecàca

14 Estado del arte e el dseño de los mecasmos leva palpador 34 A cotuacó se expoe las expresoes de cálculo del rado de curvatura para el caso de palpador crcular co movmeto de traslacó [Zayas, 00]. El rado de curvatura del perfl de la leva rc ( θ ) y el de la curva de paso rcp ( ) rado del rodllo R r (Fgura.5), ya que la prmera curva es la offset de la seguda ( θ) ( θ) c cp r θ dfere e el r = r R (.5) R r C r cp r c Fgura.5 Rado de curvatura de la curva de paso para calcular el rado de curvatura rcp ( θ ) de la curva de paso se derva la ecuacó.0 respecto a θ e la base móvl, { OC( )}, ( ) d( ) ( ) d/ dθ d/ dθ d ( ) ( ) ( ) ε θ θ ε θ = d θ d θ ε d θ d θ ( xy, ) ( x, y) ( x, y) (.6) parametrzado e setdo horaro de maera que la compoete ormal (haca el teror) de la dervada se expresa como ( ) OC θ OC OC ( θ ) = OC θ ( ) eje3 (.7) ( θ ) = ( d ( θ) ε) ( d ( θ) ε) d( θ) ( d ( θ) d( θ) ) OC (.8) Departamet d Egyera Mecàca

15 Estado del arte e el dseño de los mecasmos leva palpador 35 susttuyedo la ecuacó.5 y.6 e r c OC = OC se tee r cp ( θ ) = 3/ ( d ( θ) + ( d ( θ) ε) ) ( d ( θ ) ε) ( d ( θ) ε) d( θ) ( d ( θ) d( θ) ) (.9) que es equvalete a r ( θ ) = 3/ ds ( Ro + s) + dθ dθ dθ cp ds d s ( Ro s) ( Ro s) (.0) que aparece e las referecas que utlza leyes de desplazameto tradcoales..4 TEORÍA DE CONTACTO APLICADA AL CASO LEVAS S se cosdera u cldro que rueda sobre la superfce de ua leva bajo la accó de la fuerza ormal costate o varable y s la fuerza ocasoa ua deflexó e la huella de cotacto s exceder el puto de flueca, ua vez pasa el cldro la superfce regresará a su geometría orgal; e la próxma revolucó el cldro deflexoará de uevo la huella de cotacto, estos esfuerzos resultates e la huella so los que se cooce como esfuerzos de cotacto o esfuerzos de hertz e hoor a Herch Hertz que realzo el prmer estudo aalítco completo. Los esfuerzos de cotacto para el caso de cldros paralelos (caso levas) se puede estudar co dos hpótess posbles: hpótess del esfuerzo plao, cuado los cldros so axalmete cortos e hpótess de deformacó plaa cuado so axalmete largos. Departamet d Egyera Mecàca

16 Estado del arte e el dseño de los mecasmos leva palpador Esfuerzos de cotacto a rodadura pura A partr de Tmosheko y Gooder, [95]; Nema, [98] y Norto, [998] se cosdera que a rodadura pura los esfuerzos e la dreccó ormal so a compresó, mos e la superfce y va dsmuyedo co la profuddad al r alejádose de la líea cetral (Eje Z de la fgura.3). E la líea cetral los esfuerzos prcpales so: σ =-P x σ =-P z (.) σ =-υp y el esfuerzo cortate mo resulta del aálss del círculo de Mohr y esta sobre el eje de las Z por debajo de la superfce: τ = 0,304P zτ = 0,786a (.).4. Esfuerzos de cotacto a rodadura co fuerza tagecal Cuado e u mecasmo leva palpador de rodllo se preseta el caso de carga combada: fuerza ormal (rodameto) y fuerza tagecal (deslzameto), el estado de esfuerzos se dstorsoa comparatvamete co el caso a rodadura pura (Fgura.6), esto se debe a la carga tagecal, por lo tato es de esperar que u pequeño deslzameto ocasoe ua pequeña dstorsó y que grades deslzametos ocasoe dstorsoes mayores. Los deslzametos e los mecasmos levas palpador geeralmete so producdos por varacoes e las velocdades de gro de la leva o por mal arraque del mecasmo. Departamet d Egyera Mecàca

17 Estado del arte e el dseño de los mecasmos leva palpador 37 E Tmosheko y Gooder, [95] y Johso, [985] se observa que los aspectos geométrcos de la teoría de cotacto (relacó de rados y área de la huella de cotacto) o varía de rodadura pura a carga combada. F? σz a X σz τxz σx F? τxz σx Z Fgura.6 Esfuerzos de cotacto a rodadura co fuerza tagecal E Hlls et al. [993] y Norto, [998] se ecuetra defdas las ecuacoes de dstrbucó de esfuerzos de Smth y Lu, [953] para el caso de cldro sobre cldro y los esfuerzos se muestra como compoetes depedetes segú se presete o o. La fuerza tagecal o deslzate esta represetada co el subídce t y la fuerza ormal esta represetada co el subídce. Para obteer el estado completo de esfuerzos se debe sumar la carga a deslzameto más la carga ormal e sus respectvas dreccoes, como se muestra e la ecuacó.3. S se trata de rodllos axalmete cortos como las levas, el estudo de los esfuerzos se puede cosderar bdmesoal, e caso cotraro debe desarrollarse de forma trdmesoal. σ = σ +σ x x x t σ z= σ z +σz (.3) t τ =τ +τ xz xz xz t Departamet d Egyera Mecàca

18 Estado del arte e el dseño de los mecasmos leva palpador Esfuerzos e la superfce de cotacto Para evaluar los esfuerzos e la superfce a ua profuddad z = 0, de Smth y Lu, [953] y Norto, [998] se tee los esfuerzos: Para x a x σ = - P - a x σ x =0 σ =σ z x τ xz =0 σ x t = - f x a σ z =0 (.4) t x τ = - f - a xzt τ xz t =0 Para x > a x x σ x = - f t - - a a (.5) para x < a x x σ x = - f t + - a a (.6) dode P, a y x so las defdas e el apartado.8 y f es la fuerza tagecal utara defda por: f = µ P (.7) Departamet d Egyera Mecàca

19 Estado del arte e el dseño de los mecasmos leva palpador Esfuerzos por debajo de la superfce de cotacto Smth y Lu, [953] també defero los esfuerzos por debajo de los putos de cotacto dode la carga tagecal tee u efecto sgfcatvo e la dstrbucó de los esfuerzos, e Johso, [985]; Jacobso y Kalker, [000] y Norto, [998] se muestra el desarrollo de la formulacó, la ecuacó.8 muestra la compoete ormal y la ecuacó.9 la compoete tagecal para cldros axalmete cortos. Esfuerzos a carga ormal: z a + x +z π σ x = - α- -3xψ P π a a z σ z = - [ - α] aψ x P π τ xz = - z αp π (.8) Esfuerzos a carga tagecal: x ( ) ( ) x σ x = - x -a -3z α+π + a -x -z f t π a a ψ σ = - α z t π z f (.9) ( ) z z τ xz = - a + x +z ψ -π -3xzα f t π a a dode los factores α y ψ está dados por: Departamet d Egyera Mecàca

20 Estado del arte e el dseño de los mecasmos leva palpador 40 k - π k α= k k k k +k -4 + k k k a (.30) k + π k ψ = k k k k +k -4 + k k k a (.3) y k y k por: ( ) a x z k= + + ( ) x k = a- +z (.3).4.3 Deformacó e el cotacto La deformacó δ se cooce como, el cambo de logtud por udad de logtud y se defe l F l l I I δ = (.3) l I dode l I es la logtud cal, l F la logtud fal deformada y δ la dfereca de las dos logtudes, el subídce dca que la deformacó ocurre e la dreccó ormal (que para el caso de la formulacó ates defda es la dreccó z-z) geeralmete debdo a fuerzas de tesó o compresó. Es deseable que cuado se presete deformacó esta ocurra e la regó elástca del materal para evtar que exsta deformacoes permaetes e la superfce. Departamet d Egyera Mecàca

21 Estado del arte e el dseño de los mecasmos leva palpador 4 E Arvd, [947] se muestra la expresó empírca.33 ormalmete utlzada para el estudo de la deformacó ormal e el cotacto etre cldros cortos como es el caso de las levas.,7 F δ= 0, 0003ε c E (.33) 0,8 l dode εe es ua costate del materal defda como ε = E 3 E E υ υ E E υ υ (.34) y E es el módulo de elastcdad y υ el coefcete de Possó. Departamet d Egyera Mecàca

Diseño de perfil de levas por curvas de Bézier

Diseño de perfil de levas por curvas de Bézier Dseño de perfl de levas por curvas de Bézer Carlos Acevedo Peñaloza*, Salvador Cardoa Fox**, Jorge Brs cabrera*** Resume Fecha de recepcó: 5 de marzo de 2004 Fecha de aceptacó: 17 de ovembre de 2004 E

Más detalles

Ingeniería y Desarrollo ISSN: Universidad del Norte Colombia

Ingeniería y Desarrollo ISSN: Universidad del Norte Colombia Igeería y Desarrollo ISSN: 0122-3461 gydes@uorte.edu.co Uversdad del Norte Colomba Acevedo Peñaloza, Carlos; Cardoa Fox, Salvador; Brs Cabrera, Jorge Dseño de perfl de levas por curvas de Bézer Igeería

Más detalles

2.5. Área de una superficie.

2.5. Área de una superficie. .5. Área de ua superfce. Sea g ua fucó co prmeras dervadas parcales cotuas, tal que z g( x y), 0 e toda la regó D del plao xy. Sea S la parte de la gráfca de g cuya proyeccó e el plao xy es como se lustra

Más detalles

ERRORES EN LAS MEDIDAS (Conceptos elementales)

ERRORES EN LAS MEDIDAS (Conceptos elementales) ERRORES E LAS MEDIDAS (Coceptos elemetales). Medda y tpos de errores ormalmete, al realzar varas meddas de ua magtud físca, se obtee e ellas valores dferetes. E muchas ocasoes, esta dfereca se debe a causas

Más detalles

Modelos de Regresión análisis de regresión diagrama de dispersión coeficientes de regresión

Modelos de Regresión análisis de regresión diagrama de dispersión coeficientes de regresión Modelos de Regresó E muchos problemas este ua relacó herete etre dos o más varables, resulta ecesaro eplorar la aturaleza de esta relacó. El aálss de regresó es ua técca estadístca para el modelado la

Más detalles

CENTRO DE MASA centro de masas centro de masas

CENTRO DE MASA centro de masas centro de masas CENTRO DE ASA El cetro de masas de u sstema dscreto o cotuo es el puto geométrco que dámcamete se comporta como s e él estuvera aplcada la resultate de las fuerzas exteras al sstema. De maera aáloga, se

Más detalles

Comportamiento Mecánico de Sólidos Capítulo II. Introducción al análisis tensorial. Tensores. x 3 A 3. Figura 1. Componentes de un vector.

Comportamiento Mecánico de Sólidos Capítulo II. Introducción al análisis tensorial. Tensores. x 3 A 3. Figura 1. Componentes de un vector. Comportameto Mecáco de Sóldos Capítulo II. Itroduccó al aálss tesoral. Itroduccó al aálss tesoral esores Es aquella catdad físca que después de ua trasformacó de coordeadas (que obedezca certas reglas),

Más detalles

x x x x x Y se seguía operando

x x x x x Y se seguía operando . INTRODUCCIÓN. DEFINICIONES UNIDAD : Números complejos Cuado se teta resolver ecuacoes de segudo grado como por ejemplo x 4x 0, se observa que o 4 6 5 4 6 tee solucoes reales x x, pues o exste raíces

Más detalles

ANTES DE COMENZAR RECUERDA

ANTES DE COMENZAR RECUERDA ANTES DE COMENZAR RECUERDA 00 Po tres ejemplos de úmeros reales que o sea racoales, y otros tres ejemplos de úmeros reales que o sea rracoales. Respuesta aberta. Tres úmeros reales que o sea racoales:,

Más detalles

. Si vamos calculando así las potencias n-ésimas de la unidad imaginaria, descubriremos que son cíclicas y que cada 4 términos se repiten: ( )

. Si vamos calculando así las potencias n-ésimas de la unidad imaginaria, descubriremos que son cíclicas y que cada 4 términos se repiten: ( ) Los úmeros complejos surje a ra de ecuacoes de la forma x + 0 Exste u certo paralelsmo etre este cuerpo el plao, cocretamete, lo que ha es ua correspodeca buívoca, es decr, ua relacó bectva etre C R R

Más detalles

Apéndice 1. Ajuste de la función gamma utilizando el método de máxima probabilidad ( maximum likelihood )

Apéndice 1. Ajuste de la función gamma utilizando el método de máxima probabilidad ( maximum likelihood ) Apédces Apédces 357 Apédce. Ajuste de la fucó gamma utlzado el método de máma probabldad mamum lkelhood Se descrbe a cotuacó el ajuste de la fucó gamma utlzado e el apartado.2..2 pága 28. Véase Burguess

Más detalles

que queremos ajustar a los datos. Supongamos que la función f( x ) describe la relación entre dos cantidades físicas: x e y = f( x)

que queremos ajustar a los datos. Supongamos que la función f( x ) describe la relación entre dos cantidades físicas: x e y = f( x) APROXIMACIÓN DISCRETA DE MÍNIMOS CUADRADOS Las leyes físcas que rge el feómeo que se estuda e forma expermetal os proporcoa formacó mportate que debemos cosderar para propoer la forma de la fucó φ ( x)

Más detalles

J O. = r i. por el vector unitario k cuya dirección y sentido son los del semieje positivo OZ:

J O. = r i. por el vector unitario k cuya dirección y sentido son los del semieje positivo OZ: aletos ísca para Cecas e Igeería 1.1 1.1 Cocepto de sóldo rígdo Al comeo del estudo de la Mecáca, vmos que u sóldo rígdo es u caso partcular de u sstema de partículas materales que se caractera por ser

Más detalles

La inferencia estadística es primordialmente de naturaleza

La inferencia estadística es primordialmente de naturaleza VI. Ifereca estadístca Ifereca Estadístca La fereca estadístca es prmordalmete de aturaleza ductva y llega a geeralzar respecto de las característcas de ua poblacó valédose de observacoes empírcas de la

Más detalles

REGRESIÓN LINEAL SIMPLE

REGRESIÓN LINEAL SIMPLE RGRIÓN LINAL IMPL l aálss de regresó es ua técca estadístca para vestgar la relacó fucoal etre dos o más varables, ajustado algú modelo matemátco. La regresó leal smple utlza ua sola varable de regresó

Más detalles

Tema 60. PARÁMETROS ESTADÍSTICOS: CÁLCULO, PROPIEDADES Y SIGNIFICADO.

Tema 60. PARÁMETROS ESTADÍSTICOS: CÁLCULO, PROPIEDADES Y SIGNIFICADO. Tema 60.Parámetros estadístcos. Calculo propedades y sgfcado Tema 60. PARÁMETROS ESTADÍSTICOS: CÁLCULO, PROPIEDADES Y SIGIFICADO.. Itroduccó. Defcó de estadístca. Estadístca descrptva y estadístca ferecal.

Más detalles

1.3. Longitud de arco.

1.3. Longitud de arco. .. Logtud de arco. Defcó. Sea C ua curva suave defda paramétrcamete por la fucó vectoral f : R R / f () t = ( f() t, f() t,, f ( t) ) e el espaco R, co t [ a, b], que se recorre exactamete ua vez cuado

Más detalles

División de Estadísticas y Proyecciones Económicas (DEPE) Centro de Proyecciones Económicas (CPE)

División de Estadísticas y Proyecciones Económicas (DEPE) Centro de Proyecciones Económicas (CPE) Comsó Ecoómca para Amérca Lata y el Carbe (CEPAL Dvsó de Estadístcas y Proyeccoes Ecoómcas (DEPE Cetro de Proyeccoes Ecoómcas (CPE Estmacó Putual de Parámetros Chrsta A. Hurtado Navarro Mayo, 006 Estmacó

Más detalles

CAPITULO 2º FUNCIONES DE VECTORES Y MATRICES_01. Ing. Diego Alejandro Patiño G. M.Sc, Ph.D.

CAPITULO 2º FUNCIONES DE VECTORES Y MATRICES_01. Ing. Diego Alejandro Patiño G. M.Sc, Ph.D. CPIULO 2º FUNCIONES DE VECORES Y MRICES_ Ig. Dego lejadro Patño G. M.Sc, Ph.D. Fucoes de Vectores y Matrces Los operadores leales so fucoes e u espaco vectoral, que trasforma u vector desde u espaco a

Más detalles

TEMA 3. Medidas de variabilidad y asimetría. - X mín. X máx

TEMA 3. Medidas de variabilidad y asimetría. - X mín. X máx TEMA 3 Meddas de varabldad y asmetría 1. MEDIDAS DE VARIABILIDAD La varabldad o dspersó hace refereca al grado de varacó que hay e u cojuto de putuacoes. Por ejemplo: etre dos dstrbucoes que preseta la

Más detalles

LOS NÚMEROS COMPLEJOS

LOS NÚMEROS COMPLEJOS LOS NÚMEROS COMPLEJOS por Jorge José Osés Reco Departameto de Matemátcas - Uversdad de los Ades Bogotá Colomba - 00 Cuado se estudó la solucó de la ecuacó de segudo grado ax bx c 0 se aaló el sgo del dscrmate

Más detalles

1.9. ESTÁTICA CON ROZAMIENTO

1.9. ESTÁTICA CON ROZAMIENTO Fudametos y Teorías Físcas ETS Arqutectura.9. ESTÁTICA CON ROZAMIENTO Hemos estudado el equlbro de los cuerpos stuados lbremete e el espaco, o cuado estaba udos medate elaces a otros cuerpos o a bases

Más detalles

CÁLCULO NUMÉRICO (0258)

CÁLCULO NUMÉRICO (0258) CÁLCULO NUÉRICO (58) Tema 4. Apromacó de Fucoes Juo. Ecuetre los polomos de meor grado que terpola a los sguetes cojutos de datos plateado y resolvedo u sstema de ecuacoes leales: 7 y 5-4 7 y 4 9 6.5.7.

Más detalles

1. Los postulados de la Mecánica Cuántica. 2. Estados Estacionarios. 3. Relación de Incertidumbre de Heisenberg. 4. Teorema de compatibilidad.

1. Los postulados de la Mecánica Cuántica. 2. Estados Estacionarios. 3. Relación de Incertidumbre de Heisenberg. 4. Teorema de compatibilidad. Parte : MECÁNICA CUÁNTICA 1. Los postulados de la Mecáca Cuátca.. Estados Estacoaros. 3. Relacó de Icertdumbre de Heseberg. 4. Teorema de compatbldad. 1 U breve repaso de Mecáca Clásca 1. Partícula clásca:

Más detalles

CAPÍTULO III TÉCNICAS DE SIMULACIÓN ESTADÍSTICA. Los datos sintéticos son elementos de suma importancia en los sistemas de diseño en

CAPÍTULO III TÉCNICAS DE SIMULACIÓN ESTADÍSTICA. Los datos sintéticos son elementos de suma importancia en los sistemas de diseño en CAPÍTULO III TÉCNICAS DE SIMULACIÓN ESTADÍSTICA 3. Itroduccó Los datos stétcos so elemetos de suma mportaca e los sstemas de dseño e presas de almaceameto, ya que se evalúa el propósto del sstema co sumo

Más detalles

Tema 2: Distribuciones bidimensionales

Tema 2: Distribuciones bidimensionales Tema : Dstrbucoes bdmesoales Varable Bdmesoal (X,Y) Sobre ua poblacó se observa smultáeamete dos varables X e Y. La dstrbucó de frecuecas bdmesoal de (X,Y) es el cojuto de valores {(x, y j ); j } 1,, p;

Más detalles

Expectativas del Mercado y Creación de Valor en la Empresa

Expectativas del Mercado y Creación de Valor en la Empresa 2d teratoal Coferece o dustral Egeerg ad dustral Maagemet X Cogreso de geería de Orgazacó September 3-5, 28, Burgos, Spa Expectatvas del Mercado y Creacó de Valor e la Empresa elpe Ruz López 1, Cáddo Barrea

Más detalles

Estadística Espacial. José Antonio Rivera Colmenero

Estadística Espacial. José Antonio Rivera Colmenero Estadístca Espacal José Atoo Rvera Colmeero 1 Descrptores del patró putual Tedeca cetral 1. Meda cetral (Meda espacal). Meda cetral poderada 3. Medaa cetral (medaa espacal) o se utlza amplamete por su

Más detalles

Análisis de Regresión y Correlación Lineal

Análisis de Regresión y Correlación Lineal Aálss de Regresó y Correlacó Leal Dr. Pastore, Jua Igaco Profesor Adjuto. Aálss de Regresó y Correlacó Leal Hasta ahora hemos cetrado uestra atecó prcpalmete e ua sola varable de respuesta umérca o e seres

Más detalles

Intensificación en Estadística

Intensificación en Estadística GRADO EN VETERINARIA DEPARTAMENTO DE ESTADÍSTICA E IO 0-0 IV Curso Cero Itesfcacó e Estadístca Itroduccó a la fucó Sumatoro Itroduccó Cocepto de fucó sumatoro Aplcacoes Itroduccó Cocepto de fucó sumatoro

Más detalles

Orden de la tirada. Figura 1: Frecuencia relativa de cara para una sucesión de 400 tiradas.

Orden de la tirada. Figura 1: Frecuencia relativa de cara para una sucesión de 400 tiradas. Estadístca (Q) Dra. Daa M. Kelmasky 99. Teoremas límte Frecueca Relatva 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9.0 0 00 00 300 400 Orde de la trada Fgura : Frecueca relatva de cara para ua sucesó de 400 tradas. La fgura muestra

Más detalles

Capítulo 2 Sistemas Multi-Maquinas -Planteamiento-

Capítulo 2 Sistemas Multi-Maquinas -Planteamiento- LC-3054 Sstemas de Poteca II Capítulo Sstemas Mult-Maquas -Plateameto- Prof. Fracsco M. Gozález-Logatt fglogatt@eee.org http://www.gaelec.org/fglogatt/sp.htm SISTMAS D POTNCIA II stabldad Mult-Maquas Fracsco

Más detalles

Interpolación polinómica.

Interpolación polinómica. 5 Iterpolacó polómca Itroduccó E muchas ocasoes e dferetes ramas de la geería, a la hora de resolver u problema, los datos de que se dspoe se ecuetra e tablas, como por ejemplo tablas estadístcas E la

Más detalles

FEM-OF: EDP Elíptica de 2 Orden

FEM-OF: EDP Elíptica de 2 Orden 9/02/2008 Capítulo 5: FM-OF: D líptca de 2 Orde Idce: 5..- Operador Dferecal líptco 5.2.- roblema Básco 5.3.- Fucoes Óptmas 5.4.- FM-OF Steklov-ocaré 5.5.- FM-OF Trefftz-Herrera 5.6.- FM-OF etrov-galerk

Más detalles

Unidad 2. Reactores Continuos

Unidad 2. Reactores Continuos Reactores Químcos: Udad Udad Reactores otuos Reactores cotuos so aquellos e los cuales, de maera cotua, se almeta los reactvos y també, de maera cotua se extrae los productos Detro de esta clasfcacó, de

Más detalles

TEMA 2: LOS NÚMEROS COMPLEJOS

TEMA 2: LOS NÚMEROS COMPLEJOS Matemátcas º Bachllerato. Profesora: María José Sáche Quevedo TEMA : LOS NÚMEROS COMPLEJOS. LOS NÚMEROS COMPLEJOS Relacó etre los úmeros complejos y los putos del plao. Afjo de u úmero complejo. Cojugado

Más detalles

El estudio de autovalores y autovectores (o valores y vectores propios) de matrices

El estudio de autovalores y autovectores (o valores y vectores propios) de matrices Tema V DIAGONALIZACIÓN POR TRANSFORMACIONES DE SEMEJANZA Objetvos Presetar los coceptos de autovalor y autovector, los cuales tee gra mportaca e las aplcacoes práctcas (tato es así, que podría decrse que

Más detalles

Incertidumbre en las mediciones directas e indirectas

Incertidumbre en las mediciones directas e indirectas Icertdumbre e las medcoes drectas e drectas Comezaremos por dstgur dos dferetes tpos de medcoes: Medcoes drectas: La medda de la cota se obtee e ua úca medcó co u strumeto de lectura drecta. Medcoes drectas:

Más detalles

ESTADÍSTICA poblaciones

ESTADÍSTICA poblaciones ESTADÍSTICA Es la parte de las Matemátcas que estuda el comportameto de las poblacoes utlzado datos umércos obtedos medate epermetos o ecuestas. ESTADÍSTICA La Estadístca tee dos ramas: La Estadístca descrptva:

Más detalles

Números Complejos PREGUNTAS MÁS FRECUENTES

Números Complejos PREGUNTAS MÁS FRECUENTES Repaso de º de Bachllerato Números Complejos PREGUNTAS MÁS FRECUENTES. Qué es la udad magara? Es u elemeto del que coocemos úcamete su cuadrado:.obvamete, o se trata de u úmero real.. Qué es u úmero complejo?

Más detalles

Espacios con producto interior

Espacios con producto interior Espacos co producto teror [Versó prelmar] Prof. Isabel Arrata Z. Algebra Leal E esta udad, todos los espacos ectorales será reales Sea V u espaco ectoral sobre. U producto teror (p..) e V es ua fucó

Más detalles

Estadística. Tema 2: Medidas de Tendencia Central.. Estadística. UNITEC Tema 2: Medidas de Tendencia Central Prof. L. Lugo

Estadística. Tema 2: Medidas de Tendencia Central.. Estadística. UNITEC Tema 2: Medidas de Tendencia Central Prof. L. Lugo Estadístca Tema : Meddas de Tedeca Cetral. Estadístca. UNITEC Tema : Meddas de Tedeca Cetral 1 Parámetros y Estadístcos Parámetro: Es ua catdad umérca calculada sobre ua poblacó La altura meda de los dvduos

Más detalles

CAPÍTULO II MARCO TEÓRICO

CAPÍTULO II MARCO TEÓRICO CAPÍTULO II MARCO TEÓRICO - - MARCO TEÓRICO El marco teórco de este trabajo propoe los métodos heurístcos factbles que resolverá este problema. Co lo que se buscará cubrr las egecas de los datos dspobles

Más detalles

Experimento: TEORÍA DE ERRORES. UNIVERSIDAD DE ATACAMA Facultad de Ciencias Naturales Departamento de Física I. OBJETIVOS

Experimento: TEORÍA DE ERRORES. UNIVERSIDAD DE ATACAMA Facultad de Ciencias Naturales Departamento de Física I. OBJETIVOS Epermeto: I. OJETIVOS UNIVERSIDD DE TM Facultad de ecas Naturales Departameto de Físca TEORÍ DE ERRORES Idetfcar errores sstemátcos y accdetales e u proceso de medcó. ompreder los coceptos de eacttud y

Más detalles

Métodos indirectos de estimación: razón, regresión y diferencia

Métodos indirectos de estimación: razón, regresión y diferencia Métodos drectos de estmacó: razó, regresó dfereca Cotedo. Itroduccó, defcó de estmadores drectos. Estmador de razó, propedades varazas. Límtes de cofaza. 3. Tamaño de la muestra e los estmadores de razó

Más detalles

1.2. Medidas de Concentración

1.2. Medidas de Concentración .. Meddas de Cocetracó Matlde Machado.. Meddas de Cocetracó La gra mayora de los mercados se ecuetra etre los extremos de competeca perfecta (cocetracó mma) y moopolo (cocetracó máxma). Las meddas de cocetracó

Más detalles

II. Método Semi-inverso de Saint-Venant

II. Método Semi-inverso de Saint-Venant Solucó de Problemas de Torsó Pura e Elemetos Prmátcos utlzado el MEF. Pag. Itroduccó Co el método de los elemetos ftos (MEF) se puede solucoar alguas ecuacoes dferecales de forma apromada dscreta. El problema

Más detalles

6. ESTIMACIÓN PUNTUAL

6. ESTIMACIÓN PUNTUAL Defcoes 6 ESTIMACIÓN PUNTUAL E la práctca, los parámetros de ua dstrbucó de probabldad se estma a partr de la muestra La fereca estadístca cosste e estmar los parámetros de ua dstrbucó; y e evaluar ua

Más detalles

VARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN

VARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN VARIABLE ALEATORIA Y FUNCIÓN DE DISTRIBUCIÓN - INTRODUCCIÓN E este tema se tratará de formalzar umércamete los resultados de u feómeo aleatoro Por tato, ua varable aleatora es u valor umérco que correspode

Más detalles

MATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temático: Estadística y Probabilidades

MATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temático: Estadística y Probabilidades MATEMÁTICA MÓDULO 4 Eje temátco: Estadístca y Probabldades Empezaremos este breve estudo de estadístca correspodete al cuarto año de Eseñaza Meda revsado los dferetes tpos de gráfcos.. GRÁFICOS ESTADÍSTICOS

Más detalles

4 METODOLOGIA ADAPTADA AL PROBLEMA

4 METODOLOGIA ADAPTADA AL PROBLEMA 4 MEODOLOGA ADAPADA AL PROBLEMA 4.1 troduccó Báscamete el problema que se quere resolver es ecotrar la actuacó óptma sobre las tesoes de los geeradores, la relacó de tomas de los trasformadores y el valor

Más detalles

Análisis Numérico y Programación. Unidad III. -Interpolación mediante trazadores: Lineales, cuadráticos y cúbicos

Análisis Numérico y Programación. Unidad III. -Interpolación mediante trazadores: Lineales, cuadráticos y cúbicos Aálss Numérco y Programacó Udad III -Iterpolacó medate trazadores: Leales, cuadrátcos y cúbcos Prmavera 9 Aálss Numérco y Programacó Coceptos geerales Problema geeral: Se tee u cojuto dscreto de valores

Más detalles

Colegio Sagrada Familia Matemáticas 4º ESO

Colegio Sagrada Familia Matemáticas 4º ESO Colego Sagrada Famla Matemátcas 4º ESO 00-0 ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA.- TERMIOLOGÍA. TABLAS Y GRÁFICOS ESTADÍSTICOS La poblacó es el cojuto de de todos los elemetos, que cumpledo ua codcó, deseamos estudar.

Más detalles

Gráfica de los resultados experimentales: Variable Independiente: Variable Dependiente: Variable asociada:

Gráfica de los resultados experimentales: Variable Independiente: Variable Dependiente: Variable asociada: :: OBJETIVOS [3.] o Apreder a presetar los datos epermetales como grafcas -. o Apreder a usar las hojas de papel logarítmco Semlogarítmco o Determar la relacó matemátca de ua grafca leal de datos epermetales

Más detalles

GUÍA DE EJERCICIOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

GUÍA DE EJERCICIOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA GUÍA DE EJERCICIOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Área Matemátcas- Aálss Estadístco Módulo Básco de Igeería (MBI) Resultados de apredzaje Apreder el correcto uso de la calculadora cetífca e modo estadístco, además

Más detalles

Aplicaciones de Balances de Energía en Reactores Batch

Aplicaciones de Balances de Energía en Reactores Batch plcacoes de Balaces de Eergía e Reactores Batch Para u reactor batch, el BdeM se epresa como la ecuacó para determar el tempo de resdeca: t N ( rv Separado varables: V N Esta es ua ecuacó dferecal ordara

Más detalles

G - Métodos de Interpolación

G - Métodos de Interpolación ESCUELA SUPERIOR DE NÁUTICA Y MÁQUINAS NAVALES / NAUTIKAKO ETA ITSASONTZI MAKINETAKO GOI ESKOLA TEKNIKOA FUNDAMENTOS MATEMÁTICOS G - Métodos de Iterpolacó Polomo de terpolacó de Lagrage. Polomo de terpolacó

Más detalles

Tema 1. La medida en Física. Estadística de la medida Cifras significativas e incertidumbre

Tema 1. La medida en Física. Estadística de la medida Cifras significativas e incertidumbre Tema. La medda e Físca Estadístca de la medda Cfras sgfcatvas e certdumbre Cotedos Herrameta para represetar los valores de las magtudes físcas: los úmeros Sstemas de udades Notacó cetífca Estadístca de

Más detalles

Colegio Sagrada Familia Matemáticas 4º ESO ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

Colegio Sagrada Familia Matemáticas 4º ESO ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA Colego Sagrada Famla Matemátcas 4º ESO 011-01 1.- TERMIOLOGÍA. TABLAS Y GRÁFICOS ESTADÍSTICOS ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA La poblacó es el cojuto de de todos los elemetos, que cumpledo ua codcó, deseamos estudar.

Más detalles

4º MEDIO: MEDIDAS DE POSICIÓN

4º MEDIO: MEDIDAS DE POSICIÓN 4º MEDIO: MEDIDAS DE POSICIÓN També llamadas de cetralzacó o de tedeca cetral. Srve para estudar las característcas de los valores cetrales de la dstrbucó atededo a dsttos crteros. Veamos su sgfcado co

Más detalles

MEDIDAS DE FORMA Y CONCENTRACIÓN

MEDIDAS DE FORMA Y CONCENTRACIÓN MEDIDAS DE FORMA Y CONCENTRACIÓN 4..- Asmetría: coefcetes de asmetría de Fsher y Pearso. Otros Coefcetes de asmetría. 4.2.- La ley ormal. 4..- Curtoss o aplastameto: coefcete de Fsher. 4.4.- Meddas de

Más detalles

Regresión - Correlación

Regresión - Correlación REGRESIÓN Regresó - Correlacó Aálss que requere la cosderacó de o más varables cuattatvas e forma smultáea. Aálss de Regresó: estuda la relacó fucoal de ua o más varables respecto de otra Aálss de Correlacó:

Más detalles

Ensayos de control de calidad

Ensayos de control de calidad Esayos de cotrol de caldad Fecha: 0170619 1. lcace. Este procedmeto es aplcable e la evaluacó del desempeño del persoal que ejecuta pruebas e la Dvsó de Laboratoros de Ifraestructura de la Coordacó de

Más detalles

ÁLGEBRA II (LSI PI) TRANSFORMACIONES LINEALES UNIDAD Nº 5. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías UNIVERSIDAD NACIONAL DE SANTIAGO DEL ESTERO

ÁLGEBRA II (LSI PI) TRANSFORMACIONES LINEALES UNIDAD Nº 5. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías UNIVERSIDAD NACIONAL DE SANTIAGO DEL ESTERO 2017 ÁLGEBRA II (LSI PI) UNIDAD Nº 5 RANSFORMACIONES LINEALES Facultad de Cecas Exactas y ecologías UNIERSIDAD NACIONAL DE SANIAGO DEL ESERO aa Error! No hay texto co el estlo especfcado e el documeto

Más detalles

n p(a ) = n p(a ) = n k Nº de casos favorables de A Nº de casos posibles de E p(a) = Capítulo PROBABILIDAD 1. Introducción

n p(a ) = n p(a ) = n k Nº de casos favorables de A Nº de casos posibles de E p(a) = Capítulo PROBABILIDAD 1. Introducción Capítulo VII PROBABILIDAD 1. Itroduccó Se dcaba e el capítulo ateror que cuado u expermeto aleatoro se repte u gra úmero de veces, los posbles resultados tede a presetarse u úmero muy parecdo de veces,

Más detalles

VARIABLES ESTADÍSTICAS UNIDIMENSIONALES.

VARIABLES ESTADÍSTICAS UNIDIMENSIONALES. CONTENIDOS. VARIABLES ESTADÍSTICAS UNIDIMENSIONALES. Itroduccó a la Estadístca descrptva. Termología básca: poblacó, muestra, dvduo, carácter. Varable estadístca: dscretas y cotuas. Orgazacó de datos.

Más detalles

Inferencia Estadística

Inferencia Estadística Ifereca Estadístca Poblacó y muestra Coceptos y defcoes Muestra Aleatora Smple (MAS) Cosderemos ua poblacó, cuya fucó de dstrbucó esta dada por F(), la cual está costtuda por u úmero fto de posbles valores,

Más detalles

DISTRIBUCIÓN DE LA MEDIA Y EL TEOREMA DEL LÍMITE CENTRAL

DISTRIBUCIÓN DE LA MEDIA Y EL TEOREMA DEL LÍMITE CENTRAL Smposo de Metrología 4 al 7 de Octubre DISTRIBUCIÓ DE LA MEDIA Y EL TEOREMA DEL LÍMITE CETRAL Wolfgag A. Schmd Cetro acoal de Metrología Tel.: (44) 4, e-mal: wschmd@ceam.mx Resume: De acuerdo al Teorema

Más detalles

Material docente del curso de Mecánica de Medios Continuos. Facultad de Ingeniería_Medellín. Profesor: Francisco Javier Vélez Hoyos CÁLCULO TENSORIAL

Material docente del curso de Mecánica de Medios Continuos. Facultad de Ingeniería_Medellín. Profesor: Francisco Javier Vélez Hoyos CÁLCULO TENSORIAL Materal docete del curso de Mecáca de Medos Cotuos. Facultad de Igeería_Medellí Profesor: Fracsco Javer Vélez Hoyos CÁLCULO TENSORIAL Vectores Suma y resta (regla del paralelogramo) S Regla del paralelogramo

Más detalles

DINÁMICA DE LOS SISTEMAS DE PARTÍCULAS

DINÁMICA DE LOS SISTEMAS DE PARTÍCULAS ísca para Cecas e Igeería 9 9 Seguda ley de Newto para u sstema de partículas Vmos al comezo de la Mecáca que u sstema de partículas materales es u cojuto más o meos umeroso de partículas que puede ejercer

Más detalles

Problemas discretos con valores iniciales

Problemas discretos con valores iniciales Problemas dscretos co valores cales Gustavo Adolfo Juarez Slva Iés Navarro El presete trabajo pretede dfudr problemas dscretos co valores cales (e adelate PVID), a partr de ecuacoes e dferecas leales co

Más detalles

Modelos de Regresión Simple

Modelos de Regresión Simple Itroduccó a la Ifereca Estadístca Dept. of Mare cece ad Appled Bology Jose Jacobo Zubcoff Modelos de Regresó mple Que tpo de relacó exste etre varables Predccó de valores a partr de ua de ellas Varable

Más detalles

2 - TEORIA DE ERRORES : Calibraciones

2 - TEORIA DE ERRORES : Calibraciones - TEORIA DE ERRORES : Calbracoes CONTENIDOS Errores sstemátcos.. Modelo de Studet. Curvas de Calbracó. Métodos de los Mímos Cuadrados. Recta de Regresó. Calbracó de Istrumetos OBJETIVOS Explcar el cocepto

Más detalles

02 ) 2 0 en el resto. Tiempo (meses) Ventilador adicional No No Si No Si Si Si Si No Si Tipo carcasa A C B A B A B C B C

02 ) 2 0 en el resto. Tiempo (meses) Ventilador adicional No No Si No Si Si Si Si No Si Tipo carcasa A C B A B A B C B C Ua empresa motadora de equpos electrócos está realzado u estudo sobre aluos de los compoetes que utlza. E partcular mde el tempo de vda e meses reales de los procesadores que mota, dode a aluos de ellos

Más detalles

Transformada Z. Definición y Propiedades Transformada Inversa Función de Transferencia Discreta Análisis de Sistemas

Transformada Z. Definición y Propiedades Transformada Inversa Función de Transferencia Discreta Análisis de Sistemas 5º Curso-Tratameto Dgtal de Señal Trasformada Z Defcó y Propedades Trasformada Iversa Fucó de Trasfereca Dscreta Aálss de Sstemas 7//99 Capítulo 7: Trasformada Z Defcó y Propedades 5º Curso-Tratameto Dgtal

Más detalles

Curso de Estadística Unidad de Medidas Descriptivas. Lección 2: Medidas de Tendencia Central para Datos Agrupados por Valor Simple

Curso de Estadística Unidad de Medidas Descriptivas. Lección 2: Medidas de Tendencia Central para Datos Agrupados por Valor Simple 1 Curso de Estadístca Udad de Meddas Descrptvas Leccó 2: Meddas de Tedeca Cetral para Datos Agrupados por Valor Smple Creado por: Dra. Noemí L. Ruz Lmardo, EdD 2010 Derechos de Autor 2 Objetvos 1. Calcular

Más detalles

Qué es ESTADISTICA? OBJETIVO. Variabilidad de las respuestas. Las mismas condiciones no conducen a resultados exactamente similares PROBLEMA SOLUCIÓN

Qué es ESTADISTICA? OBJETIVO. Variabilidad de las respuestas. Las mismas condiciones no conducen a resultados exactamente similares PROBLEMA SOLUCIÓN Qué es ESADISICA? Es u couto de la rama de las Matemátcas Es algo aburrdo que mplca u motó de cuetas 3 Es u couto de téccas que se puede usar para probar cualquer cosa 4 Es u couto de coocmetos téccas

Más detalles

MEDIA ARITMÉTICA. Normalmente se suele distinguir entre media aritmética simple y media aritmética ponderada.

MEDIA ARITMÉTICA. Normalmente se suele distinguir entre media aritmética simple y media aritmética ponderada. MEDIDAS DE POSICIÓN També llamadas de cetralzacó o de tedeca cetral. Srve para estudar las característcas de los valores cetrales de la dstrbucó atededo a dsttos crteros. Veamos su sgfcado co u ejemplo:

Más detalles

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL

MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Capítulo 9 MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Ua medda de tedeca cetral, es u resume estadístco que muestra el cetro de ua dstrbucó; es decr, por lo geeral, busca el cetro de esa dstrbucó. Exste dferetes tpos

Más detalles

I. ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE UN CONJUNTO DE DATOS

I. ANÁLISIS DESCRIPTIVO DE UN CONJUNTO DE DATOS Estadístca Tema. Seres Estadístcas. Dstrbucoes de frecuecas. Pág. I. ANÁLISIS DESCIPTIVO DE UN CONJUNTO DE DATOS Seres Estadístcas. Dstrbucoes de frecuecas.. Defcó de Estadístca... Coceptos geerales...2

Más detalles

APROXIMACIÓN NUMÉRICA AL CÁLCULO DEL ÁREA BAJO LA GRÁFICA DE UNA FUNCIÓN MEDIANTE RECTÁNGULOS INSCRITOS

APROXIMACIÓN NUMÉRICA AL CÁLCULO DEL ÁREA BAJO LA GRÁFICA DE UNA FUNCIÓN MEDIANTE RECTÁNGULOS INSCRITOS APROXIMACIÓN NUMÉRICA AL CÁLCULO DEL ÁREA BAJO LA GRÁFICA DE UNA FUNCIÓN MEDIANTE RECTÁNGULOS INSCRITOS Sugerecas para que mparte el curso Ha llegado el mometo e que es coveete resolver ejerccos aplcado

Más detalles

Práctica 11. Calcula de manera simbólica la integral indefinida de una función. Ejemplo:

Práctica 11. Calcula de manera simbólica la integral indefinida de una función. Ejemplo: PRÁCTICA SUMAS DE RIEMAN Práctcas Matlab Práctca Objetvos Calcular tegrales defdas de forma aproxmada, utlzado sumas de Rema. Profudzar e la compresó del cocepto de tegracó. Comados de Matlab t Calcula

Más detalles

de los vectores libres del plano. Recordemos que la operación de sumar vectores verificaba las siguientes propiedades: se cumple que u + v = v + u

de los vectores libres del plano. Recordemos que la operación de sumar vectores verificaba las siguientes propiedades: se cumple que u + v = v + u FUNDAMENTOS DE LOS ESPACIOS VECTORIALES ABSTRACTOS Prmeros ejemplos. Cosderemos el cojuto V de los vectores lbres del plao. Recordemos que la operacó de sumar vectores verfcaba las sguetes propedades:

Más detalles

Estadística Descriptiva

Estadística Descriptiva Estadístca Descrptva Poblacoes y muestras Varables. Tablas de frecuecas Meddas de: tedeca cetral-dspersó ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA: Tee por objetvo recoplar, orgazar y aalzar formacó referda a datos de u

Más detalles

GRADO EN PSICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS Código Asignatura: FEBRERO 2010 EXAMEN MODELO A

GRADO EN PSICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLISIS DE DATOS Código Asignatura: FEBRERO 2010 EXAMEN MODELO A Febrero 20 EAMEN MODELO A Pág. 1 GRADO EN PICOLOGIA INTRODUCCIÓN AL ANÁLII DE DATO Códgo Asgatura: 620137 FEBRERO 20 EAMEN MODELO A Tabla 1: Para estudar la relacó etre las putuacoes e u test () y el redmeto

Más detalles

SEMESTRE DURACIÓN MÁXIMA 2.5 HORAS DICIEMBRE 10 DE 2008 NOMBRE

SEMESTRE DURACIÓN MÁXIMA 2.5 HORAS DICIEMBRE 10 DE 2008 NOMBRE UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉICO FACULTAD DE INGENIERÍA DIVISIÓN DE CIENCIAS BÁSICAS COORDINACIÓN DE CIENCIAS APLICADAS PROBABILIDAD ESTADÍSTICA SEGUNDO EAMEN FINAL RESOLUCIÓN SEMESTRE 009- DURACIÓN

Más detalles

UNIDAD TEMÁTICA 9 REGRESIÓN LINEAL Y CORRELACIÓN ENUNCIADO 1

UNIDAD TEMÁTICA 9 REGRESIÓN LINEAL Y CORRELACIÓN ENUNCIADO 1 ESCUELA UNIVERSITARIA DE TÉCNICA INDUSTRIAL UNIDAD TEMÁTICA 9 REGRESIÓN LINEAL Y CORRELACIÓN ENUNCIADO La sguete tabla muestra la ota fal e los exámees de estadístca (E) e vestgacó operatva (IO) de ua

Más detalles

Los Histogramas. Histograma simple

Los Histogramas. Histograma simple Los Hstogramas El Hstograma es ua forma de represetacó de datos que permte aalzar fáclmete el comportameto de ua poblacó, ya sea per se, o por medo de ua muestra. U Hstograma se defe como u cojuto de barras

Más detalles

Definición. Número obtenido a partir del análisis de una variable estadística. Procedimiento de cálculo bien definido:

Definición. Número obtenido a partir del análisis de una variable estadística. Procedimiento de cálculo bien definido: Defcó Número obtedo a partr del aálss de ua varable estadístca. Procedmeto de cálculo be defdo: aplcacó de fórmula artmétca Cuatfca uo o varos aspectos de la formacó (cofrmacó de tabla o gráfco) S calculados

Más detalles

CALCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL II. Figura 1

CALCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL II. Figura 1 TEMA (Últma modcacó 8-7-5 CALCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL II DERIVABILIDAD Recordemos el cocepto de dervadas para ucoes de ua varable depedete = (. Para lo cual ormamos el cremeto de la ucó = ( + - ( El

Más detalles

Cuando un sistema se encuentra en un estado cuántico dado, podemos considerar que se encuentra parcialmente en otros 2 ó + estados.

Cuando un sistema se encuentra en un estado cuántico dado, podemos considerar que se encuentra parcialmente en otros 2 ó + estados. Estado cuátco: Prcpo de superposcó de los estados: Cualquer movmeto o perturbado que esté restrgdo por tatas codcoes como sea posble teórcamete s que exsta terferecas o cotradccoes etre ellas. Estado e

Más detalles

Ingeniería de Sistemas y Automática Continuidad del control visual Ingeniería de Sistemas y Automática Continuidad del control visual

Ingeniería de Sistemas y Automática Continuidad del control visual Ingeniería de Sistemas y Automática Continuidad del control visual Cotudad del cotrol vsual INDICE Itroduccó Teoría prelmar: Cotrol vsual e el espaco varate Cotrol e el espaco varate co pesos(weghted varat space) Expermetos utlzado datos smulados Cotrol de ua camara metras

Más detalles

ESPACIOS VECTORIALES SUBESPACIOS FINITAMENTE GENERADOS:

ESPACIOS VECTORIALES SUBESPACIOS FINITAMENTE GENERADOS: SUBESPACIOS FINITAMENTE GENERADOS: Teorema S G={v, v,, v } es u sstema fto de geeradores de u subespaco S V K-EV, etoces G`= {v, v,, v,w} sedo w combacó leal de vectores de G, també geera a S. Demostracó

Más detalles

UNIDAD 14.- Distribuciones bidimensionales. Correlación y regresión (tema 14 del libro)

UNIDAD 14.- Distribuciones bidimensionales. Correlación y regresión (tema 14 del libro) UIDAD.- Dstrbucoes bdmesoales. Correlacó regresó (tema del lbro). VARIABLES ESTADÍSTICAS BIDIMESIOALES Vamos a trabajar sobre ua sere de feómeos e los que para cada observacó se obtee u par de meddas.

Más detalles

ESTADÍSTICA. UNIDAD 3 Características de variables aleatorias. Ingeniería Informática TEORÍA

ESTADÍSTICA. UNIDAD 3 Características de variables aleatorias. Ingeniería Informática TEORÍA Uversdad Nacoal del Ltoral Facultad de Igeería y Cecas Hídrcas ESTADÍSTICA Igeería Iformátca TEORÍA Mg.Ig. Susaa Valesberg Profesor Ttular UNIDAD Característcas de varables aleatoras Estadístca - Igeería

Más detalles

SISTEMAS DE ECUACIONES NO LINEALES

SISTEMAS DE ECUACIONES NO LINEALES SISTEMAS DE ECUACIONES NO INEAES Capítulo 7 Sstemas de ecuacoes o leales c Elzabeth Vargas 7 INTRODUCCIÓN os métodos teratvos para resolver ua ecuacó o leal se puede eteder para ecotrar la solucó de u

Más detalles

RELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES NUMÉRICAS REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. CORRELACIÓN. realizar el calibrado en análisis instrumental.

RELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES NUMÉRICAS REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. CORRELACIÓN. realizar el calibrado en análisis instrumental. RELACIÓN ENTRE DOS VARIABLES NUMÉRICAS REGRESIÓN LINEAL SIMPLE. CORRELACIÓN Los métodos de regresó se usa para estudar la relacó etre dos varables umércas. Este tpo de problemas aparece co frecueca e el

Más detalles

2 Representación gráfica de las series de frecuencias.

2 Representación gráfica de las series de frecuencias. Estadístca Tema. Geeracó de valores de ua varable aleatora. Pág. Represetacó gráfca de las seres de frecuecas.. Represetacó gráfca de caracteres cualtatvos... Dagramas dferecales... Dagramas tegrales..

Más detalles

Estadística Contenidos NM 4

Estadística Contenidos NM 4 Cetro Educacoal Sa Carlos de Aragó. Sector: Matemátca. Prof.: Xmea Gallegos H. 1 Estadístca Cotedos NM 4 Udad: Estadístca y Probabldades. Apredzajes Esperados: * Recooce dferetes formas de orgazar formacó:

Más detalles

CAPÍTULO IV NÚMEROS COMPLEJOS E INDUCCIÓN MATEMÁTICA

CAPÍTULO IV NÚMEROS COMPLEJOS E INDUCCIÓN MATEMÁTICA NÚMEROS COMPLEJOS E INDUCCIÓN MATEMATICA 55 CAPÍTULO IV NÚMEROS COMPLEJOS E INDUCCIÓN MATEMÁTICA 4. INTRODUCCIÓN Los úmeros Complejos costtuye el mímo cojuto C, e el que se puede resolver la ecuacó x a

Más detalles