TEMA 5 SISTEMAS DE N GRADOS DE LIBERTAD. Sistemas de N Grados de Libertad

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

Download "TEMA 5 SISTEMAS DE N GRADOS DE LIBERTAD. Sistemas de N Grados de Libertad"

Transcripción

1 Sstemas de N Gados de Lbetad ELEMENTOS DE MÁQUINAS Y VIBRACIONES

2 ELEMENTOS DE MÁQUINAS Y VIBRACIONES

3 5. Plateameto matcal Se va a extede los esultados de gdl al caso geeal de N gdl. El estudo geeal de los sstemas co N gdl, o obstate, o es posble s echa mao de la fomulacó matcal y del uso tesvo de esultados y popedades del Álgeba Leal. Po ello, sólo se llevaá a cabo u tatameto beve y smplfcado del poblema; cetádose la atecó e aquellos aspectos coceptuales que añad a lo vsto e sstemas de y gdl. Así, o se aboda el plateameto del sstema de ecuacoes dfeecales del movmeto, so que se pate ya de dcho sstema. Paa aalza este plateameto hay que utlza algú método de dscetzacó del cotuo tal como el Método de las Dfeecas Ftas o el Método de los Elemetos Ftos (MEF), cuya teoía o coespode desaolla aquí. Po oto lado, e este estudo de los sstemas co N gados de lbetad, sí se va a pesta ua especal atecó al poblema del desacoplameto de las ecuacoes dfeecales del movmeto po medo del Aálss Modal. MATRICES DE RIGIDEZ, INERCIA Y AMORTIGUAMIENTO U sstema co N gdl es aquél que pecsa de N paámetos o coodeadas paa que su poscó y cofguacó defomada quede defda. Po egla geeal, auque o sempe, se suele toma como coodeadas del sstema los desplazametos de u cojuto de putos llamados NUDOS. La hpótess de dscetzacó ealzada paa pasa del sstema cotuo a uo de N gdl mplca que el desplazameto de u puto cualquea puede se calculado a pat de los desplazametos de dchos udos. Ua vez elegdos los gados de lbetad del sstema, puede defse los coefcetes de gdez, eca y amotguameto del modo sguete: Coefcete de gdez k j : fueza que hay que aplca segú el gdl paa poduc u desplazameto udad segú el gdl j, y ceo segú todos los demás gdl. Coefcete de eca m j : fueza que hay que aplca segú el gdl paa poduc ua aceleacó udad segú el gdl j y ceo segú todos los demás gdl. ELEMENTOS DE MÁQUINAS Y VIBRACIONES

4 Coefcete de amotguameto c j : fueza que hay que aplca segú el gdl paa que apaezca ua velocdad udad segú el gdl j y ceo segú todos los demás gdl. El modo de calcula los coefcetes k j, m j y c j es popo del método de dscetzacó que se adopte; e este caso, se supodá coocdos. A su vez, los coefcetes k j, m j y c j se puede agupa fomado matces llamadas matz de gdez [K], matz de eca [M] y matz de amotguameto [C]. Puestos a calcula las ecuacoes dfeecales del movmeto de u sstema de N gdl, s el sstema es leal, se podá aplca el Pcpo de Supeposcó: la fueza exteo que actúa sobe u gado de lbetad debe esta e equlbo co las fuezas que poduce el desplazameto, velocdad y aceleacó, e ese gado de lbetad y e todos los demás. Utlzado los coefcetes defdos, esta codcó puede establecese aalítcamete: j= kj x j + cj x j + mj x j = f j= j= () t =,,..., sstema de N ecuacoes dfeecales odaas de segudo ode, que puede establecese co otacó matcal e la foma: [ M ] {} x + [ C] {} x + [ K] {} x = { f() t } Estas so las ecuacoes dfeecales del movmeto buscadas. Obsévese la aalogía exstete co la ecuacó del sstema de gdl o la del sstema de gdl. ELEMENTOS DE MÁQUINAS Y VIBRACIONES

5 5. Vbacoes lbes de sstemas o amotguados Supoedo que o actúa cagas exteoes y que o hay témos dspatvos, las ecuacoes dfeecales de equlbo se educe a: [ M ] { x () t } + [ K] { x() t } = { 0}, co las codcoes cales x () 0 = x, { x 0 } = { } { } { } () 0 x 0 APÉNDICE DE ALGEBRA LINEAL. PROBLEMA DE VVPP S se aalza el tabajo de las fuezas elástcas e u sstema mecáco, éste es gual a la eegía elástca almaceada po el sstema y sólo puede toma valoes postvos o ulos (cuado los desplazametos {x} coespoda a desplazametos de u sóldo ígdo y, po tato, o compote defomacó elástca). De aquí se deduce que [K] es ua matz postvo-defda (s o so posbles movmetos de sóldo ígdo) o postvasemdefda (cuado sí lo so). Aálogamete, puede estudase el tabajo ealzado cota las fuezas de eca, que seá gual a la eegía cétca del sstema. Puesto que ua eegía cétca egatva o ula o tee setdo cuado las velocdades so dsttas de ceo, la matz de eca [M] seá postvo-defda. Estas popedades de [K] y [M] pemte deduc mpotates cosecuecas, aplcado el Álgeba al sguete poblema de valoes y vectoes popos (VVPP) geealzado: [ K] { X } =λ [ M] { X } dode λ es el ésmo valo popo y { X } el coespodete vecto popo asocado, que se supodá omalzado especto a la matz [M]; esto es: T { X } [ M] { X } = S las matces [K] y [M] so ambas postvo-defdas, los valoes popos λ so todos postvos. A su vez, s [K] es postvo-semdefda habá uo o más valoes popos guales ELEMENTOS DE MÁQUINAS Y VIBRACIONES

6 a ceo. Po lo tato, e gú caso habá valoes popos egatvos y, po lo tato, se podá hace: λ = ω, sedo ω ω +. De esta foma, el poblema de VVPP geealzado podá expesase paa todos los vectoes popos a la vez: [ K] [ X] = [ M] [ X] [ ω ] dode [ X ] es ua matz cuyas columas so los vectoes popos omalzados especto a la matz de eca, y [ω ] es ua matz dagoal cuyos elemetos so los valoes popos ω. Los vectoes popos tee la popedad de se otogoales especto a las matces [K] y [M]. Como además está omalzados, se dce que so otoomales. Las ecuacoes de omalzacó, jutamete co las de otogoaldad, puede escbse paa todos los vectoes popos: [ X] T [ M][ X] = [] I T [ X] [ K][ X] = [ ω ] Co la matz [ X ], cuyas columas so los vectoes popos omalzados especto a la matz de eca, se lleva a cabo el cambo de vaable {} x = [ X] {} x e el sstema [ M ] {} x + [ K] {} x = {} 0 Pemultplcado po [ ] T X y cosdeado la otoomaldad de los vectoes popos co especto a [M] y [K], esulta: [] { I x} + [ ω ] {} x = {} 0 Sstema de ecuacoes desacopladas; es dec, e la ecuacó : o tevee más que la vaable x. x + ω x = 0 ELEMENTOS DE MÁQUINAS Y VIBRACIONES

7 , llamadas COORDENADAS NATURALES, el sstema de N ecuacoes dfeecales co N cógtas se tasfoma e N ecuacoes de ua cógta, cuya solucó ya se abodó al estuda los sstemas de gdl. Del msmo modo, a los vectoes popos { X } se les llama MODOS NATURALES DE VIBRACIÓN, y sus valoes popos o so ota cosa so los cuadados de las FRECUENCIAS NATURALES asocadas al vecto popo (modo atual) coespodete. Al gual que lo vsto e sstemas de gdl, e las coodeadas {} x VIBRACIÓN DEL SISTEMA SEGÚN UN MODO DE VIBRACIÓN Veamos qué ocue s se esuelve el sguete poblema: todas las codcoes cales de velocdad y desplazameto so ulas excepto las coespodetes a la coodeada atual, de foma que La ecuacó dfeecal coespodete: tee po solucó x () 0 = 0 x () 0 = x 0 x + ω x = x = x o cos ELEMENTOS DE MÁQUINAS Y VIBRACIONES ( ω t) sedo todas las demás x j détcamete ulas paa j. E tal caso, la solucó e las coodeadas ogales {x} es: {} x = [ X] {} x = { X } x + { X } x { X } x { X } x = { X } x = { X } x cos( ω t) La solucó esulta se ua fucó amóca e la que todos los putos del sstema oscla alededo de la poscó de equlbo co la msma fecueca. Po lo tato, s se desplaza el sstema especto de su poscó de equlbo estátco e la foma de u modo atual o vecto popo { X }, el sstema comeza a oscla amócamete alededo de dcha poscó de equlbo, sedo la poscó adoptada po el sstema e cualque state de tempo el esultado de multplca el modo atual coespodete po u detemado valo escala. Estas osclacoes se poduce a la fecueca popa de ese modo atual (ω ). S el desplazameto del sstema especto de la poscó de equlbo se hace o segú u detemado modo atual, so segú ua combacó de modos, la solucó es asmsmo ua combacó de vaos movmetos amócos de dstta fecueca. El esultado fal de tal combacó o es - e geeal - amóco, peódco. o

8 5.3 Vbacoes fozadas e sstemas o amotguados El tatameto de las vbacoes fozadas e sstemas s amotguameto es aálogo al ealzado paa las vbacoes lbes. La ecuacó matcal de equlbo es e este caso: [ M ] { x () t } + [ K] { x() t } = { f( t) } Realzado el cambo { x} = [ X] {} x y pemultplcado po [ ] T ELEMENTOS DE MÁQUINAS Y VIBRACIONES X : T [ ] [ ] [ ] { T } [ ] [ ] [ ] {} T X M X x + X K X x = [ X] {} f Itoducedo las codcoes de otoomaldad de los modos co especto a [M] y [K], el sstema se educe a { } [ ] () dode f () t = X T { f t }. { x() t } + [ ω ] { x() t } = f () t { } Las ecuacoes dfeecales del sstema esultate está també desacopladas y puede esolvese po los métodos vstos e sstemas co gdl. EXCITACIÓN DE UN SOLO MODO DE VIBRACIÓN DEL SISTEMA Se pate del plateameto de la peguta sguete: cómo tedía que se las fuezas toducdas al sstema, {f(t)}, s se qusea que sólo la compoete de { f () t } fuea dstta de ceo? Recodado que [ X] T [ M][ X] = [] I y pemultplcado la expesó po [ X] T [ X] = [ M] [ X] T esulta:

9 { } [ ] () {()} [ ] [ ] { f t = M X f () t } = [ M] { X } f () t lo que os pemte despeja el vecto {f(t)} de f () t = X T { f t } : j = paa todo j dode f () t 0 El vecto {f(t)} de fuezas actuates sobe el sstema e estas codcoes se caacteza po: j T j T { X } { f() t } = { X } [ M] { X } f () t = δ f () t sedo δ j la fucó δ de Dac. Es dec, este vecto {f(t)} patcula es u vecto otogoal a todos los estates modos; o lo que es lo msmo, o da tabajo co gú oto modo atual que o sea el. Además, el tabajo que da co el modo es pecsamete gual (umécamete) a la fueza f () t que se tata de stetza. Sólo el modo se actva, poque sólo al modo se le tasfee eegía, y los modos o puede tasmtísela de uos a otos. El movmeto esultate e tal caso seá la vbacó del sstema segú el modo atual de vbacó. j ELEMENTOS DE MÁQUINAS Y VIBRACIONES

10 5.4 Vbacoes e sstemas amotguados La peseca de amotguameto complca cosdeablemete la esolucó del poblema, tato e su fomulacó aalítca como e las mplcacoes coceptuales que colleva. Así, e ocasoes, el método más efcaz de esolve las ecuacoes dfeecales del movmeto seá el de tegalas umécamete paso a paso. La ecuacó dfeecal matcal que gobea el movmeto de u sstema de N gdl co amotguameto vscoso leal tee la foma: [ M ] { x() t } + [ C] { x () t } + [ K] { x() t } = { f( t) } A dfeeca de los vsto hasta ahoa e los poblemas de vbacoes mecácas de sstemas co N gdl, la tasfomacó de coodeadas: { x() t } = [ X] { x() t } empleada e los casos de vbacoes s amotguameto paa dagoalza las matces [K] y [M] y desacopla los gados de lbetad o tee poqué dagoalza també la matz [C]. De hecho, e geeal la matz [C] o podá se dagoalzada y, po tato, las ecuacoes del movmeto o podá se desacopladas. Esta lmtacó e la aplcacó de las téccas del aálss modal covecoal a los poblemas co amotguameto, es esposable de las especales dfcultades que peseta estos poblemas. De cualque foma, las codcoes e las que actúa el amotguameto e los sstemas eales o suele se coocdas, lo que oblga a ealza hpótess smplfcatvas sobe el valo y la foma que adopta el amotguameto. E tal caso, se puede, a veces s dfcultades adcoales, adopta paa el amotguameto u modelo matemátco que pemta dagoalza la matz [C], al msmo tempo que las matces [K] y [M]. De esta maea, el aálss modal seguá sedo la heameta óptma paa la esolucó del poblema. Se llama AMORTIGUAMIENTO PROPORCIONAL a aquella hpótess de modelzacó del amotguameto que pemte desacopla las ecuacoes del movmeto. E el caso más geeal, cuado o es posble esta dagoalzacó de la matz [C], se dce que se está e el caso de AMORTIGUAMIENTO NO PROPORCIONAL. ELEMENTOS DE MÁQUINAS Y VIBRACIONES

11 SISTEMAS CON AMORTIGUAMIENTO PROPORCIONAL S la matz [C] debe se dagoalzada juto co [K] y [M], e la expesó que se adopte paa [C] lógcamete debeá teve las matces [K] y [M]. Así, la matz [C] es dagoalzable cuado puede se expesada como combacó leal de las matces de gdez e eca. Sea la expesó [ ] = α [ M] + α [ K] C 0 aplcado la tasfomacó [ X ]: T T T [ X] [ C][ X] = α [ X] [ M][ X] + α [ X] [ K] [ X] = α [] I + α [ ω ] 0 De esta maea, la matz [C] dagoalzada es ua matz cuyos elemetos puede adopta la foma: α ELEMENTOS DE MÁQUINAS Y VIBRACIONES ω α = ξ ω Los témos de la dagoal de la matz [C] se hace gual a (ξ ω ) paa matee la aalogía co los sstemas de gdl, pemtedo detema el valo del amotguameto elatvo coespodete al modo : α0 ξ = ω αω + Exste otas fomas más geeales de la matz [C] que també se dagoalza co la matz de modos atuales [ X ] y que o se va a ve aquí, peo puede ecotase e la bblogafía especalzada. Supoedo pues que la matz [C] sea dagoalzable y aplcado la cosguete tasfomacó que pasa a las coodeadas atuales, se llega a u sstema de ecuacoes desacopladas: { x() t } + [ ξω] x () t { } + [ ω ] x() t que costa de N ecuacoes dfeecales de la foma: x 0 { } { } = f () t () t + ξ ω x () t + ω x () t f() t = Cada ecuacó habá de se complemetada co sus coespodetes codcoes cales. N e la ecuacó, e sus codcoes cales tevee paa ada las estates coodeadas y fuezas modales. Dos so las cosecuecas que puede deducse y que caacteza a estos sstemas dstguédolos de los sstemas co amotguameto o popocoal:

12 Como la ecuacó es détca a la del sstema básco co u gdl, s se desplaza el sstema de la poscó de equlbo segú la coodeada atual x y se deja lbe, comezaá u movmeto amóco (paa amotguameto subcítco) cuya ampltud dececeá expoecalmete. Cosdeado este movmeto del sstema segú el modo atual, esulta que todos los putos del sstema vba e fase, esto es, todos pasa al msmo tempo po la poscó de equlbo y todos alcaza al msmo tempo sus valoes máxmos y mímos. Co u desplazameto cal segú u detemado modo (todas las codcoes cales de velocdad y desplazameto ulas excepto las coespodetes a la coodeada atual : x () 0 = 0, x() 0 = x 0 ) e las vbacoes lbes subsguetes o se ca gú movmeto segú las estates coodeadas atuales, debdo a que los modos está completamete desacoplados. SISTEMAS CON AMORTIGUAMIENTO NO PROPORCIONAL: INTEGRACIÓN PASO A PASO El método más geeal de aálss de vbacoes es el método de tegacó paso a paso del sstema de ecuacoes dfeecales del movmeto. Exste vaos métodos umécos paa ealza esta tegacó. Teócamete muchos de ellos so semejates y e su aplcacó páctca se dfeeca ta sólo e el valo uméco de alguos coefcetes. Las caacteístcas deseables e estos métodos - y desde cuya pespectva uos métodos so supeoes a otos - so: establdad, pecsó y ecoomía. El fudameto de muchos de estos métodos de tegacó paso a paso es el msmo: dado el valo del desplazameto, velocdad y aceleacó e el state t = t (y e states ateoes segú alguos métodos), detema el desplazameto, velocdad y aceleacó e el state t + = t+ t. No obstate, el aálss co detalle de los dfeetes métodos de tegacó costtuye u campo que se apata de los objetvos pesegudos e esta asgatua de Teoía y Cálculo de Vbacoes. S embago, y a modo de efeeca, se va a descb a cotuacó bevemete ua de las más coocdas y utlzadas famlas de métodos de tegacó paso a paso: el MÉTODO DE NEWMARK. Este método pate de la ecuacó de equlbo dámco patculazada paa el state t +: [ ] { x } + [ C] { x } + [ K] { x } { f } M = + E esta expesó los vectoes desplazameto, velocdad y aceleacó so descoocdos, peo bajo detemadas hpótess el desplazameto y la velocdad puede poese e y de los esultados de la etapa ateo, co lo que queda fucó de la aceleacó { } x + ELEMENTOS DE MÁQUINAS Y VIBRACIONES

13 u úco vecto cógta. Paa expesa la velocdad y el desplazameto e fucó de la aceleacó Newmak utlza las sguetes expesoes: { } = { x } + t ( ( γ) { x } + γ { x }) x + + t x + + { } = { x } + t { x } + ( ) ( ( β) { x } + β { x }) Sedo γ y β dos paámetos cuyos valoes caacteza a los dsttos métodos de la famla. La pmea expesó puede tepetase como ua coeccó de la velocdad x obteda medate tegacó de ua aceleacó tepolada lealmete e u puto { } detemado po el paámeto γ, y puede hacese ua tepetacó aáloga paa la seguda expesó. Susttuyedo ambas expesoes e la ecuacó de equlbo se obtee: ([ M] γ t [ C] + β ( t) [ K] ) { x } = { f } [ K] { x } ([ C] + t [ K] ) { x } ( γ) t [ C] + ( β) ( ) [ K] { x } E ua pmea, peo ateta, obsevacó de la expesó se apeca que s - como es habtual e muchas ocasoes - las matces [M] y [C] se toma como matces dagoales, el sstema de ecuacoes esultate es patculamete fácl de esolve cuado se toma β=0, ya que o hay que tagulaza gua matz. Los métodos que posee esta caacteístca se deoma explíctos, e mplíctos aquéllos que o la posee. Los métodos explíctos equee muchas meos opeacoes atmétcas po etapa que los mplíctos, peo so codcoalmete estables, el hecho de que coveja o o a ua solucó depede del tamaño de etapa t de tegacó. E geeal, sus campos de aplcacó so dfeetes: los métodos mplíctos so pefebles e poblemas cuya espuesta está gobeada po los modos de fecuecas más bajas. A estos poblemas se les llama poblemas de tpo sísmco, pues el cálculo de la espuesta a teemotos es uo de sus ejemplos mas sgfcatvos. E ellos es coveete utlza matces de eca y amotguameto cosstetes (o dagoales) y el tamaño de etapa t vee detemado exclusvamete po cosdeacoes de pecsó. Cuado la espuesta vee gobeada po los modos de fecuecas más altas se dce que está e u poblema de popagacó de odas. Los poblemas de mpacto y odas elástcas so ejemplos sgfcatvos de esta clase de poblemas. E los poblemas de popagacó de odas suele se coveete el utlza métodos explíctos co matces de eca y amotguameto dagoales, pues esto además de faclta los cálculos mejoa las t ELEMENTOS DE MÁQUINAS Y VIBRACIONES

14 codcoes de establdad. E estos poblemas, el tamaño de etapa t se detema po cosdeacoes de pecsó y de establdad. E ocasoes, puede utlzase métodos dsttos e dfeetes states del aálss. Po ejemplo, e los poblemas de mpacto pedoma los modos altos e los pmeos mometos después del choque, peo poco a poco va cecedo la flueca de los modos bajos hasta llega a se a su vez pedomates. Se ha desaollado també métodos mxtos que utlza smultáeamete, métodos dfeetes e dsttas pates del sstema. Así po ejemplo, e u poblema de teaccó teeo-estuctua puede utlzase u método paa el teeo y oto dfeete paa la estuctua, o be u msmo método peo co tamaños de etapa dfeetes. Los métodos mxtos tata de apovecha al máxmo las caacteístcas del poblema y de los dsttos métodos, co objeto de mmza el tabajo ecesao paa ealza la tegacó. VIBRACIONES FORZADAS EN SISTEMAS CON AMORTIGUAMIENTO NO PROPORCIONAL: MATRIZ DE TRANSFERENCIA E el caso geeal de sstemas co N gdl, el sstema de ecuacoes dfeecales del movmeto que hay tega se educe a: [ M ] { x() t } + [ C] { x () t } + [ K] { x() t } = { f( t) } Aálogamete a como se plateó el poblema de vbacoes fozadas e sstemas de gdl, supógase ua exctacó amóca e la foma ωt { f() t } = { f 0 } e Se va a busca solucoes amócas estacoaas e la foma Itoducedo estas expesoes esulta: ωt { x() t } = { X} e ωt ωt ( ω [ M] + ω [ C] + [ K] ) {} X e = {} f e Llamado matz de mpedaca mecáca a la matz [Z(ω)] = -ω [M]+ω [C]+[K] y defedo su vesa [H(ω)]=[Z(ω)] -, la solucó de la ecuacó dfeecal seá: ωt ωt { x() t } = { X} e = [ H( ω) ] {} f e 0 0 ELEMENTOS DE MÁQUINAS Y VIBRACIONES

15 La matz [H(ω)] juega e los sstemas co N gdl el msmo papel que la fucó de tasfeeca jugaba e los sstemas co gado de lbetad. Po esto, a dcha matz se le llama MATRIZ DE TRANSFERENCIA: la espuesta de u sstema co N gados de lbetad ate ua exctacó amóca se obtee multplcado el vecto de ampltudes de las fuezas exctadoas po la matz de tasfeeca [H(ω)]. ANÁLISIS DE FOURIER (ve ANEXO) S las fuezas toducdas e el sstema {f(t)} o so amócas, peo admte tasfomada de Foue (TDF), el vecto {f(t)} podá expesase como suma de ftas compoetes amócas de fecuecas dsttas, medate las be coocdas expesoes de la TDF y la TDFI (tasfomada de Foue Ivesa), espectvamete: π ωt { F( ω) } = { f() t } e dt ωt { f() t } = { F( ω) } e dω E tal caso, s el sstema es leal, su espuesta ate la fueza {f(t)} seá la suma de las espuestas paa cada ua de sus compoetes e fecueca, es dec: ωt ( e ) dω { x() t } = [ H( ω) ] { F( ω) } Peo esta expesó cocde co la de la TDFI, luego: { X( ω) } = [ H( ω) ] { F( ω) } Expesó que elacoa la TDF de la exctacó y de la espuesta a tavés de la matz de tasfeeca [H(ω)]. La expesó es epesetatva de todo u método de esolucó de la ecuacó del movmeto paa sstemas co N gdl. Exste també el método de la Itegal de Covolucó aálogo al vsto paa sstemas de gdl, y e el que la espuesta del sstema se calculaba medate la expesó del tpo: () t = f( t τ) h( τ) dτ sedo h(t) la espuesta ate u mpulso utao. x ELEMENTOS DE MÁQUINAS Y VIBRACIONES

16 Paa geealza este método a sstemas de N gdl se defe la fucó h j(t), que es la espuesta segú el gado de lbetad a u mpulso utao segú el gado de lbetad j. E tal caso, la espuesta eal del sstema segú el gado de lbetad seá la suma de las tegales de Covolucó ete este gado de lbetad y todos los demás: o be matcalmete: x () t = f ( t τ) h ( τ) j j= j dτ { x() t } = [ h( τ) ] { f( t τ) } dτ Paa ve la elacó exstete ete [H(ω)] y [h(t)], supógase ua exctacó mpulso segú el gado de lbetad j y gua exctacó segú los demás gados de lbetad. Aplcado la TDF: y paa k j: F k ( ω) = 0 F π ( ω) = δ() t Recodado que { X ( ω) } = [ H( ω) ] { F( ω) } j ELEMENTOS DE MÁQUINAS Y VIBRACIONES e ωt, e este caso: { } dt = π { X( ω) } = Hj( ω) π dode {H j(ω)} es la columa j de la matz [H(ω)]. Po ota pate, teedo e cueta la defcó de TDF, el vecto {X(ω)} seá: π { X( ω) } = { x() t } Cosdeado las dos últmas expesoes y teedo e cueta que, po defcó de h j(t), {x(t)} es la columa j de [h(t)]: { H ( ω) } = h () t j { } y como la columa j es ua columa cualquea: [ H( ω) ] = [ h() t ] expesó que dca que la matz de tasfeeca [H(ω)] es (π) po la TDF de la matz de espuestas a mpulsos utaos [h(t)]. j e e e ωt ωt ωt dt dt dt

17 5.5 Aálss modal CONCEPTO El Aálss Modal es el poceso de detemacó de las caacteístcas dámcas heetes a u sstema mecáco y ecesaas paa la posteo fomulacó de u modelo matemátco del compotameto dámco de dcho sstema. Esta modelzacó dámca se lleva a cabo e base a los paámetos modales (fecuecas atuales, modos de vbacó y elacoes de amotguameto) popos del sstema, y que depede de la dstbucó de sus caacteístcas de masa, gdez y amotguameto. El Aálss Modal pate de la hpótess leal de cosdea que la espuesta e vbacó de u sstema puede se expesada como ua combacó de ua see de movmetos amócos smples llamados modos atuales de vbacó, tísecos al sstema y detemados po el valo y dstbucó de su masa, gdez y amotguameto. Cada modo se defe a pat de sus paámetos modales: fecueca atual, amotguameto modal y foma caacteístca de desplazameto. El gado de patcpacó de cada modo e el total de la vbacó vee detemado po las caacteístcas de la exctacó que actúa sobe el sstema y po las fomas de las modos. Po egla geeal, o es ecesao tee e cueta u ga úmeo de modos y fecuecas atuales, so que basta cosdea los modos asocados a las fecuecas compeddas e u detemado ago de teés. Así, cabe espea u bue compotameto dámco del sstema s sus fecuecas atuales está sufcetemete alejadas de las velocdades de fucoameto. No obstate, e muchas ocasoes, estas velocdades vee pefjadas, lo que oblga a dseña co estccoes sobe las fecuecas atuales. El Aálss Modal ayuda a ealza coectamete este dseño: Se platea u dseño pevo y se detema - aalítca o expemetalmete - las fecuecas y modos atuales de vbacó. A la vsta de las fecuecas, es posble que teese aumeta o dsmu alguo de dchos valoes. El coespodete modo popocoa la fomacó aceca de qué hace: paa aumeta ua fecueca atual basta gdza el sstema de foma que se obstaculce la defomacó del modo coespodete, o be dsmu la masa de las pates del sstema que tee los desplazametos de mayo ampltud. ELEMENTOS DE MÁQUINAS Y VIBRACIONES

18 El Aálss Modal cluye téccas tato de caácte teóco, como expemetal. Desde el puto de vsta teóco, se basa e el establecmeto de u modelo físco del sstema dámco a estudo que cluya sus popedades de masa, gdez y amotguameto. U modelo ealsta debeá clu asmsmo la dstbucó espacal de esas popedades lo que da luga a la defcó de las llamadas matces de eca, gdez y amotguameto; que debeá se copoadas al sstema de ecuacoes dfeecales del movmeto del sstema. La aplcacó del Pcpo de Supeposcó pemte tasfoma ese sstema de ecuacoes dfeecales e u poblema típco de valoes y vectoes popos, cuya esolucó popocoaá los paámetos modales del sstema, tal y como se ha descto al aalza los sstemas de N gados de lbetad. FUNDAMENTOS TEÓRICOS El fudameto teóco de la aplcacó del método de Aálss Modal estba e la elacó exstete ete la matz de tasfeeca [H(ω)] y las fecuecas y modos atuales de vbacó. Dado el caácte toductoo de la pesete documetacó, sólo se cluye a cotuacó el desaollo coespodete al caso co amotguameto ulo, ya que su secllez pemtá toduc coceptualmete el poblema. Paa u sstema de N gdl s amotguameto sometdo a la accó de uas accoes exteas {f(t)}, la ecuacó de equlbo dámco ea: [ M ]{ x() t } + [ K] { x() t } = { f( t) } Paa el desaollo que aquí se petede, se va a busca los desplazametos amócos que esulta cuado las fuezas de exctacó so també amócas. Es dec: {()} { } ω f t F e t, { x( t) } { X} e ω = = t dode {X}, vecto ampltud de la espuesta, es pecsamete la cógta del poblema. Devado {x(t)} especto al tempo, susttuyedo y elmado el témo expoecal, se obtee la expesó que elacoa las ampltudes de la espuesta y la exctacó: ( ω [ M] + [ K] ) {} X = {} F La solucó {X} de la ecuacó se expesaá e fucó de los modos atuales de vbacó del sstema. E ealdad, dchos modos o so ota cosa so los posbles movmetos amócos que puede tee luga e el sstema e codcoes de exctacó ula; es dec, que vedá dados po la esolucó de: ( ω [ M] + [ K] ) {} X = {} 0 ELEMENTOS DE MÁQUINAS Y VIBRACIONES

19 E témos algebacos, (tal y como se ecoge e este msmo apatado de sstemas de N gdl al aalza las vbacoes lbes s amotguameto), éste es u poblema de valoes y vectoes popos geealzado. Sea dchos valoes popos ω, ω,..., ω,..., ω y los vectoes popos asocados { }{ } { } { X, X,..., X,..., X } que cocde espectvamete co las fecuecas y modos atuales de vbacó. Además, los modos de vbacó so otogoales especto a [M] y [K]; es dec: s T s T { X } [ M]{ X } = mδs { X } [ K]{ X } = kδs dode m, y k, so las llamadas eca y gdez modal. Patculazado la ecuacó paa el valo y vecto popo : y pemultplcado po { X } T ω esulta: [ M]{ X } + [ K]{ X } {} 0 = ω m + k = 0 Ecuacó que dca como cada fecueca atual es el cocete ete la gdez modal y la eca modal coespodete, es dec: ω = k m Expesó totalmete smla a la empleada paa def la fecueca atual de u sstema de gado de lbetad. Po oto lado, los vectoes popos { X } foma u sstema de N vectoes lealmete depedetes que puede foma ua base e u espaco vectoal de dmesó N. Po tato, el vecto cógta {X} se podá expesa como ua combacó leal - co coefcetes de valo descoocdo γ - de los vectoes de la base: Susttuyedo esta expesó de {X} e pemultplcado po el vecto { X se llega a la expesó: {} X = γ { X } = ( ω [ M] + [ K] ) {} X = {} F } T ELEMENTOS DE MÁQUINAS Y VIBRACIONES y teedo e cueta las codcoes de otogoaldad,

20 De dode se puede despeja el coefcete Co lo que el vecto {X} esulta: T ( ω m + k ) γ = { X } {} F γ = T {} { X } {}{ F X } X = ( ω m + k ) ELEMENTOS DE MÁQUINAS Y VIBRACIONES T { X } {}( F ω m + k ) = T { X } {} F { X } = = ω k ω Expesó muy mpotate ya que, ete otas cosas: Establece que cuado la fecueca de exctacó ω cocde co ua de las fecuecas atuales ω, la ampltud de la espuesta segú el coespodete modo atual se hace fta, pues hay u deomado gual a ceo. Es dec, tee luga u feómeo de RESONANCIA (Fg. 7). Pemte també detema fáclmete la expesó de la MATRIZ DE TRANSFERENCIA [H(ω)]. Po u lado, sabemos que la matz de tasfeeca elacoa la ampltud del desplazameto y la fueza e la foma: {} X = [ H( ω) ] {} F. Po oto, el umeado de la faccó es u escala, y po tato su poducto po el vecto popo es comutatvo. Luego, eodeado la expesó, {} { X }{ X } X = {} F = k ω ω y compaado se cocluye que la MATRIZ DE TRANSFERENCIA puede expesase e fucó de los modos y fecuecas de vbacó (e el caso e que o exsta amotguameto) e la foma: T [ ( )] { X }{ X } H ω = = ω k ω El poblema veso, es dec, la detemacó de las fecuecas y modos atuales a pat del coocmeto de la matz de tasfeeca costtuye el úcleo del Aálss Modal Expemetal. La heameta matemátca usada paa esolvelo es u ajuste de fucoes basado e la ecuacó ateo y e la que los paámetos a detema so los modos y fecuecas atuales. T

21 EJEMPLO DE RESONANCIA: PUENTE DE TACOMA La mpotaca de u dseño dámco adecuado que evte la apacó de esoacas queda eflejada de foma explícta e u ejemplo ta coocdo como el del Puete de Tacoma, pequeña cudad del estado de Washgto de ceca de habtates. De caa a salva las dfcultades oogáfcas de la zoa, ya e 98 la Cámaa de Comeco de Tacoma có las cosultas co vstas a la posble costuccó de u puete colgate. Falmete, e 938 se có la costuccó del puete adoptado ua solucó basada e u puete colgate co dos plaes. El poyecto del puete, e su mometo el teceo del mudo e cuato a sus dmesoes, o cosdeó la hpótess de veto como potecal causate de establdades estuctuales pese a que ya paa aquél etoces exstía casos documetados e tal setdo. La apetua al táfco se podujo el de Julo de 940 y ya desde u pcpo se detectó la tedeca de la estuctua a oscla tasvesalmete debdo a la accó de vetos de ua detemada gama de tesdades. Auque se esayao dfeetes métodos paa educ estas vbacoes, guo de ellos llegó a se ealmete efcaz. Las vbacoes ea sempe tasvesales (vetcales), dádose ete 0 y 8 odos e el tableo ete plaes y povocadas po el veto a pat de 7 km/h. U modo típco co dos odos ete plaes pesetaba ua ampltud de.5 m a ua fecueca de 0. Hz. El 7 de ovembe, de 940, e plea madugada, los vetos alcazao ua velocdad de 70 km/h (la máxma desde su apetua) hacedo oscla el puete de maea mpotate y oblgado a la polca a cota el táfco. A las 9:30 AM el puete osclaba co ua ampltud de 0.9m y ua fecueca de 0.6 Hz. A las 0:00 AM ua otua de uo de los amaes del cable de suspesó del tableo e la caa ote del puete todujo e el sstema u modo de vbacó a tosó a 0.3 Hz cuyos odos estaba stuados e la mtad del puete y e los plaes (Fg. 7.a). Fgua 7.a Vbacó a tosó Este fue el pme (y últmo) caso de u modo a tosó e el puete. E uos states, la osclacó agula alcazaba los 35º (Fg. 7.b) y los plaes sufía deflexoes de ceca de 3.6 m e su extemo supeo, veces los paámetos utlzados e su dmesoameto. ELEMENTOS DE MÁQUINAS Y VIBRACIONES

22 A pat de aquí, la stuacó se matuvo alteable duate ceca de ua hoa hasta que a las :00 AM se despedó e pme pedazo de pavmeto. Falmete, el puete temó ompédose po completo a las :0 AM cayedo al ío (Fg. 7.c). Fgua 7.b Desvel e ceto del vao Fgua 7.c Rotua del puete ELEMENTOS DE MÁQUINAS Y VIBRACIONES

23 5.6 Métodos apoxmados A la hoa de estuda la dámca de los sstemas co N gados de lbetad, el cálculo de la espuesta dámca del sstema e el tempo ate la accó de detemadas fuezas exctadoas, cuado el sstema es o leal, o cuado e la espuesta del msmo tevee sgfcatvamete u úmeo muy alto de modos (po ejemplo, e poblemas de popagacó de odas), los métodos de tegacó paso a paso de las ecuacoes dfeecales globales del movmeto so la úca o la más favoable alteatva dspoble. E los estates casos, dcha tegacó uméca esulta u poceso excesvamete cao computacoalmete hablado, y cas sempe es más vetajoso desacopla las ecuacoes del movmeto o detema la Matz de Tasfeeca medate u cálculo pevo de las fecuecas atuales de vbacó cotedas e u detemado ago de fecuecas y de los modos atuales de vbacó asocados. Es éste u poblema que aboda la Teoía del Aálss Modal. E muchos poblemas páctcos, s embago, el úmeo de gados de lbetad del sstema es ta elevado, que los métodos habtuales esulta asmsmo pohbtvos. Co el objeto de esolve esta dfcultad, se ha desaollado métodos apoxmados paa el cálculo de fecuecas y modos atuales de vbacó que, s afecta sgfcatvamete a la pecsó de los esultados obtedos, pemte educ e cas u ode de magtud los tempos de cálculo ecesaos paa esolve el poblema. Alguos de estos métodos apoxmados, como los métodos de codesacó, so smples camos paa educ el úmeo de gados de lbetad; otos, como los métodos de sítess de compoetes, tee ua mayo mpotaca físca, pues so vedadeos métodos de subestuctuas, que pemte estuda el compotameto dámco de sstemas más complejos a pat del compotameto de sus compoetes, estudados tato teóca como expemetalmete. E los subapatados sguetes, se lleva a cabo ua míma toduccó al fudameto de alguos de estos métodos. MÉTODOS DE CONDENSACIÓN E vaos de los métodos geeales de aálss dámco ctados ateomete apaece el poblema de VVPP geealzado: [ K] { X } = ω [ M] { X } ELEMENTOS DE MÁQUINAS Y VIBRACIONES

24 La esolucó de este poblema puede se muy laboosa cuado su tamaño N es muy gade, como ocue co fecueca e la páctca del aálss dámco de sstemas eales. Los métodos de codesacó (CONDENSACIÓN ESTÁTICA y CONDENSACIÓN DINÁMICA O DE GUYAN) pemte esolve este poblema de u modo apoxmado, efectuado u úmeo muy feo de opeacoes atmétcas, sobe la base de utlza u sstema educdo o codesado, de tamaño muy feo al cal. El fudameto de los métodos de codesacó esta e el hecho, demostado matemátcamete, de que el poblema de valoes y vectoes popos geealzado es mucho meos sesble a los eoes o petubacoes e la matz de eca, que a los eoes o petubacoes e la matz de gdez. E cosecueca, se tata de apovecha el hecho de que modfcado la matz de eca, puede llegase a u poblema de valoes y vectoes popos mucho más fácl de esolve. Paa la aplcacó de los métodos de codesacó, se sepaaa los gados de lbetad del sstema e "gados de lbetad cosevados" ( c) y "gados de lbetad elmados" ( e) (sedo c <<< e), y se tataá de tasfoma el poblema de VVPP cal e oto de tamaño c, cuya solucó sea ua apoxmacó sufcetemete buea de la solucó exacta. Los métodos de codesacó so muy utlzados e el aálss dámco de sstemas complejos po su secllez de mplemetacó y de uso. No obstate, covee advet que ua utlzacó coecta de ellos puede da luga a esultados eóeos, y que el poblema fudametal paa su aplcacó está e la seleccó de los gados de lbetad a coseva e el modelo codesado, tato e el úmeo de los msmos, como e su dstbucó. Se puede dec, de maea geeal, que se elmaá aquellos gados de lbetad e los que exsta aplcada poca masa y ga gdez. Esto es lo msmo que dec que se seleccoaá como ecuacoes a coseva e el poblema codesado aquéllas e las que haya la mayo popocó de masa fete a gdez. Esta seleccó debe hacese a cteo del aalsta, e fucó de la dstbucó de masa y gdez del poblema coceto. S embago, exste métodos paa la seleccó automátca de las ecuacoes a coseva. Ete ellos el más secllo es el de seleccoa aquellas ecuacoes cuya elacó ete los témos de la dagoal de las matces de gdez e eca (m /k ) sea máxma. Este método puede da muy bueos esultados e muchos casos, peo puede poduc asmsmo esultados eóeos cuado el sstema pesete zoas de gdez y masa muy dfeetes uas de otas, peo de azó masa/gdez smla. ELEMENTOS DE MÁQUINAS Y VIBRACIONES

25 MÉTODOS DE SÍNTESIS DE COMPONENTES Los métodos de sítess (CON FRONTERAS FIJAS, CON FRONTERAS MÓVILES) costtuye ua teesate alteatva a los métodos de codesacó, co mpotates vetajas páctcas. El fudameto de estos métodos está e cosdea que el sstema estudado está dvdda e vaos compoetes o subestuctuas dsttos. Esta dvsó puede esta basada o o e las caacteístcas físcas del sstema a aalza. Los métodos de sítess se basa e el estudo dámco de cada compoete po sepaado, e ua pmea etapa, paa estuda segudamete el compotameto dámco del cojuto, e u poceso de sítess de los dsttos compoetes dvduales. Ua mpotate vetaja páctca de alguos de los métodos de sítess, está e el hecho de que pemte estuda alguos de los compoetes teócamete y otos expemetalmete, segú sea más coveete uo u oto método. El objetvo de los métodos de sítess de compoetes es el cálculo apoxmado de las fecuecas y modos atuales de vbacó del sstema completo, paa luego aplca cualquea de los métodos de aálss que hace uso de estas caacteístcas dámcas. ELEMENTOS DE MÁQUINAS Y VIBRACIONES

Matemáticas Aplicadas CC. SS. I -- I. E. S. Sabinar

Matemáticas Aplicadas CC. SS. I -- I. E. S. Sabinar Matemátcas Aplcadas. SS. I -- I. E. S. Saba MATEMÁTIAS INANIERAS EN 1º BTO.. SS. 1. PORENTAJES 1.1 Aumetos y dsmucoes pocetuales. Ídce de vaacó 1.2 Aumetos y dsmucoes pocetuales ecadeados. Ídce de vaacó

Más detalles

FUNDAMENTOS FÍSICOS Y TECNOLÓGICOS DE LA INFORMÁTICA

FUNDAMENTOS FÍSICOS Y TECNOLÓGICOS DE LA INFORMÁTICA FUNDAMENTOS FÍSIOS Y TENOLÓGIOS DE LA INFORMÁTIA TEMA I.- ELETROSTÁTIA FUNDAMENTOS FÍSIOS Y TENOLÓGIO DE LA INFORMÁTIA Tema.ELETROSTÁTIA- Tecología de omputadoes-datsi-fi-upm-madd - M. A. Pascual Iglesas

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

Se entiende por sistema de fuerzas a un conjunto de fuerzas como se indica

Se entiende por sistema de fuerzas a un conjunto de fuerzas como se indica CDENADAS VECTIALES DE LS SISTEAS DE FUEZAS Se etede po sstema de fuezas a u cojuto de fuezas como se dca La esultate geeal del sstema se obtee sumado los vectoes equpoletes de cada ua de las compoetes

Más detalles

Santiago de la Fuente Fernández. Regresión Lineal Múltiple

Santiago de la Fuente Fernández. Regresión Lineal Múltiple atago de la Fuete Feádez egesó Leal Múltple atago de la Fuete Feádez egesó Leal Múltple EGEIÓN LINEAL MÚLTIPLE egesó Leal Múltple Las téccas de egesó leal múltple pate de (k+) vaables cuattatvas, sedo

Más detalles

OPTICA REFLEXIÓN Y REFRACCIÓN

OPTICA REFLEXIÓN Y REFRACCIÓN OPTICA REFLEXIÓN Y REFRACCIÓN IES La Magdalea. Avlés. Astuas La eflexó se poduce cuado ua oda ecueta ua supefce cota la cual ebota. E la eflexó el ayo cdete y el eflejado se popaga e el msmo medo. La velocdad

Más detalles

Cinemática del Robot Industrial

Cinemática del Robot Industrial Cemátca del Robot Idustal M.C. Mguel de J. Ramíe C. CMfgT Automatacó de Sstemas de Maufactua Adatacó: Glbeto Reoso Estuctua Mecáca del Robot Idustal Mecácamete u obot es ua cadea cemátca fomada de eslaboes

Más detalles

Analogía para derivar un teorema extendido de Pitágoras para N dimensiones

Analogía para derivar un teorema extendido de Pitágoras para N dimensiones Igeeía Ivestgacó y Tecología. ol. III, Núm.,, 75-84 ISSN 45-7743 FI-UNM atículo abtado alogía paa deva u teoema exteddo de Ptágoas paa N dmesoes alogy to Deve a Exteded Pytagoea Teoem to N Dmesos costa-robledo

Más detalles

PROBLEMAS DE ÓPTICA. FÍSICA 2 BACHILLERATO. Profesor: Félix Muñoz Jiménez

PROBLEMAS DE ÓPTICA. FÍSICA 2 BACHILLERATO. Profesor: Félix Muñoz Jiménez PROBEMS DE ÓPTIC. FÍSIC BCHIERTO. Pofeo: Félx Muñoz Jméez Poblema º Calcula el ídce de efaccó elatvo del vdo al acete. Halla la velocdad de popagacó y la logtud de oda, e el acete y e el vdo de u ayo de

Más detalles

(Feb03-1ª Sem) Problema (4 puntos). Se dispone de un semiconductor tipo P paralepipédico, cuya distribución de impurezas es

(Feb03-1ª Sem) Problema (4 puntos). Se dispone de un semiconductor tipo P paralepipédico, cuya distribución de impurezas es (Feb03-ª Sem) Problema (4 putos). Se dspoe de u semcoductor tpo P paraleppédco, cuya dstrbucó de mpurezas es ( x a) l = A 0 dode A y 0 so mpurezas/volume, l es u parámetro de logtud y a la poscó de ua

Más detalles

En cualquier punto donde coloquemos nuestra segunda carga, su posición podrá darse con un vector de posición que cumple:

En cualquier punto donde coloquemos nuestra segunda carga, su posición podrá darse con un vector de posición que cumple: CAMPO LCTRICO Cosdeemos e pcpo ua stuacó deal: l Uveso está vacío y o exste ada supogamos ue e el ceto de ese Uveso colocamos ua caga putual podemos pegutaos: Sufe algú cambo el Uveso? S o exste ota caga

Más detalles

Los principales métodos para la selección y valoración de inversiones se agrupan en dos modalidades: métodos estáticos y métodos dinámicos

Los principales métodos para la selección y valoración de inversiones se agrupan en dos modalidades: métodos estáticos y métodos dinámicos Dreccó Facera Pág Sergo Alejadro Herado Westerhede, Igeero e Orgazacó Idustral 5. INTRODUCCIÓN Los prcpales métodos para la seleccó y valoracó de versoes se agrupa e dos modaldades: métodos estátcos y

Más detalles

Matemáticas 1 1 EJERCICIOS RESUELTOS: Números Complejos. Elena Álvarez Sáiz. Dpto. Matemática Aplicada y C. Computación. Universidad de Cantabria

Matemáticas 1 1 EJERCICIOS RESUELTOS: Números Complejos. Elena Álvarez Sáiz. Dpto. Matemática Aplicada y C. Computación. Universidad de Cantabria Matemátcas EJERCICIOS RESUELTOS: Números Complejos Elea Álvare Sá Dpto. Matemátca Aplcada y C. Computacó Uversdad de Catabra Igeería de Telecomucacó Fudametos Matemátcos I Ejerccos: Números Complejos Iterpretacó

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

MODELOS DE REGRESIÓN LINEALES Y NO LINEALES: SU

MODELOS DE REGRESIÓN LINEALES Y NO LINEALES: SU MODELOS DE REGRESIÓN LINEALES Y NO LINEALES: SU APLICACIÓN EN PROBLEMAS DE INGENIERÍA Clauda Maard Facultad de Igeería. Uversdad Nacoal de Lomas de Zamora Uversdad CAECE Bueos Ares. Argeta. maard@uolsects.com.ar

Más detalles

2. Calcular el interés que obtendremos al invertir 6.000 euros al 4% simple durante 2 años. Solución: 480 euros

2. Calcular el interés que obtendremos al invertir 6.000 euros al 4% simple durante 2 años. Solución: 480 euros . alcular el motate que obtedremos al captalzar 5. euros al 5% durate días (año cvl y comercal). Solucó: 5., euros (cvl); 5.,5 euros (comercal). 5. o ' 5,5 5,8 5,5 ' 5. 5.,5) 5,5) 5., 5.,5. alcular el

Más detalles

Índice de materias 2.- MECÁNICA CUÁNTICA. POSTULADOS Y EJEMPLOS SENCILLOS DE APLICACIÓN...3

Índice de materias 2.- MECÁNICA CUÁNTICA. POSTULADOS Y EJEMPLOS SENCILLOS DE APLICACIÓN...3 Ídce de ateas.- MECÁNICA CUÁNTICA. POSTULADOS Y EJEMPLOS SENCILLOS DE APLICACIÓN...3..- FUNDAMENTOS MATEMÁTICOS DE LA MECÁNICA CUÁNTICA...3 Álgeba Leal Opeadoes ucoes popas....3.- LOS POSTULADOS DE LA

Más detalles

Evento E es cualquier subconjunto de posibles resultados de un experimento (Ω o S también se le conoce como evento seguro).

Evento E es cualquier subconjunto de posibles resultados de un experimento (Ω o S también se le conoce como evento seguro). I. INTRODUION. oceptos báscos xpemeto: Ua stuacó que da luga a u esultado detfcable. muchos estudos cetífcos os efetamos co expemetos que so epettvos po atualeza o que puede se cocebdos como epettvos.

Más detalles

INTRODUCCIÓN AL CONCEPTO DE VALOR ESPERADO O ESPERANZA MATEMÁTICA DE UNA VARIABLE ALEATORIA

INTRODUCCIÓN AL CONCEPTO DE VALOR ESPERADO O ESPERANZA MATEMÁTICA DE UNA VARIABLE ALEATORIA INTRODUCCIÓN AL CONCEPTO DE VALOR ESPERADO O ESPERANZA MATEMÁTICA DE UNA VARIABLE ALEATORIA Lus Fraco Martí {lfraco@us.es} Elea Olmedo Ferádez {olmedo@us.es} Jua Mauel Valderas Jaramllo {valderas@us.es}

Más detalles

ESTIMACION DEL HIDROGRAMA UNITARIO. ESTUDIO COMPARATIVO DE CUATRO METODOS LINEALES

ESTIMACION DEL HIDROGRAMA UNITARIO. ESTUDIO COMPARATIVO DE CUATRO METODOS LINEALES ESTIMACION DEL HIDROGRAMA NITARIO ESTDIO COMARATIVO DE CATRO METODOS LINEALES José Lus Ayuso, Adolfo eña y M a la Motesos Aea de oyectos de Igeeía ETS Igeeos Agóoos y de Motes vesdad de Códoba RESMEN:

Más detalles

MANUAL DE PRÁCTICAS DE LABORATORIO DE HIDRÁULICA PROPAGACIÓN DE ERRORES. Escuela de Geociencias y Medio Ambiente

MANUAL DE PRÁCTICAS DE LABORATORIO DE HIDRÁULICA PROPAGACIÓN DE ERRORES. Escuela de Geociencias y Medio Ambiente ANUAL DE PRÁCTICAS DE LABORATORIO DE HIDRÁULICA 35 ANEXO A5 PROPAGACIÓN DE ERRORES Ramo abello Péez Escuela de Geocecas y edo Ambete 36 ANEXO 5 A5 PROPAGACIÓN DE ERRORES Tomado de la Ref. [0] Las magtudes

Más detalles

ESTRUCTURA Y TECNOLOGÍA A DE COMPUTADORES

ESTRUCTURA Y TECNOLOGÍA A DE COMPUTADORES Uversdad Rey Jua Carlos ESTRUCTURA Y TECNOLOGÍA A DE COMPUTADORES Lus Rcó Córcoles Lceso J. Rodríguez-Aragó Programa. Itroduccó. 2. Defcó de redmeto. 3. Meddas para evaluar el redmeto. 4. Programas para

Más detalles

Una Propuesta de Presentación del Tema de Correlación Simple

Una Propuesta de Presentación del Tema de Correlación Simple Ua Propuesta de Presetacó del Tema de Correlacó Smple Itroduccó Ua Coceptualzacó de la Correlacó Estadístca La Correlacó o Implca Relacó Causa-Efecto Vsualzacó Gráfca de la Correlacó U Idcador de Asocacó:

Más detalles

CAMPO GRAVITATORIO FCA 04 ANDALUCÍA

CAMPO GRAVITATORIO FCA 04 ANDALUCÍA CAPO GAVIAOIO FCA 04 ANDALUCÍA. a) Al desplazase un cuepo desde una posición A hasta ota B, su enegía potencial disminuye. Puede aseguase que su enegía cinética en B es mayo que en A? azone la espuesta.

Más detalles

1.1 INTRODUCCION & NOTACION

1.1 INTRODUCCION & NOTACION 1. SIMULACIÓN DE SISEMAS DE COLAS Jorge Eduardo Ortz rvño Profesor Asocado Departameto de Igeería de Sstemas e Idustral Uversdad Nacoal de Colomba jeortzt@ual.edu.co 1.1 INRODUCCION & NOACION Clete Servdor

Más detalles

TEMA 2 MATEMÁTICAS FINANCIERAS

TEMA 2 MATEMÁTICAS FINANCIERAS Tema Matemáticas fiacieas 1 TEMA MATEMÁTICAS FINANCIERAS EJERCICIO 1 : Po u atículo que estaba ebajado u 1% hemos pagado, euos. Cuáto costaba ates de la ebaja? 1 Solució: El ídice de vaiació es: IV = 1

Más detalles

±. C inicial = C inicial. Índice de variación

±. C inicial = C inicial. Índice de variación Aitmética mecatil: coteidos 2.1 Aumetos y dismiucioes pocetuales 2.2 Iteeses bacaios 2.3 Tasa aual equivalete ( T.A.E.) 2.4 Amotizació de péstamos 2.5 Pogesioes geométicas 2.6 Aualidades Pocetajes: C fial

Más detalles

RENTABILIDAD Y RIESGO DE CARTERAS Y ACTIVOS TEMA 3- I FUNTAMENTOS DE DIRECCIÓN FINANCIERA. Fundamentos de Dirección Financiera Tema 3- Parte I 1

RENTABILIDAD Y RIESGO DE CARTERAS Y ACTIVOS TEMA 3- I FUNTAMENTOS DE DIRECCIÓN FINANCIERA. Fundamentos de Dirección Financiera Tema 3- Parte I 1 RENTILIDD Y RIESGO DE CRTERS Y CTIVOS TEM 3- I FUNTMENTOS DE DIRECCIÓN FINNCIER Fudametos de Dreccó Facera Tema 3- arte I RIESGO y RENTILIDD ( decsoes de versó productvas) EXISTENCI DE RIESGO ( los FNC

Más detalles

Figura 1. Figura 2. Para realizar este análisis asumiremos las siguientes condiciones:

Figura 1. Figura 2. Para realizar este análisis asumiremos las siguientes condiciones: Coverdor PUH PU El coverdor Push Pull es u coverdor que hace uso de u rasformador para eer aslameo ere la esó de erada y la esó de salda. Posee además ua ducaca magezae propa del rasformador que como al

Más detalles

1 Ce.R.P. del Norte Rivera Julio de 2010 Departamento de Matemática Notas para el curso de Fundamentos de la Matemática

1 Ce.R.P. del Norte Rivera Julio de 2010 Departamento de Matemática Notas para el curso de Fundamentos de la Matemática Ce.R.P. del Norte Rvera Julo de Departameto de Matemátca Notas para el curso de Fudametos de la Matemátca CONGRUENCIAS NUMÉRICAS Y ECUACIONES DE CONGRUENCIA. RECORDANDO CONCEPTOS: La cogrueca es ua relacó

Más detalles

ESTUDIO CIS Nº 3020 CIUDADANÍA ISSP 1 FICHA TÉCNICA

ESTUDIO CIS Nº 3020 CIUDADANÍA ISSP 1 FICHA TÉCNICA ESTUDIO CIS º 3020 CIUDADAÍA ISSP FICA TÉCICA Ámbto: acoal cludas las Cudades Autóomas de Ceuta y Mellla. Uveso: Poblacó esdete de ambos sexos de 8 años y más. Maco: Padó Mucpal de abtates a de eeo de

Más detalles

Gestión de operaciones

Gestión de operaciones Gestó de operacoes Modelado de restrccoes co varables baras Modelado de programacó o leal Pedro Sáchez pedro.sachez@upcomllas.es Cotedo Restrccoes especales Restrccoes lógcas Productos de varables Modelos

Más detalles

INTEGRAL DE LÍNEA EN EL CAMPO COMPLEJO

INTEGRAL DE LÍNEA EN EL CAMPO COMPLEJO INTEGRAL DE LÍNEA EN EL AMPO OMPLEJO ARRERA: Igeería Electromecáca ASIGNATURA: DOENTES: Ig. Norberto laudo MAGGI Ig. Horaco Raúl DUARTE INGENIERÍA ELETROMEÁNIA INTEGRAL DE LÍNEA EN EL AMPO OMPLEJO ONEPTOS

Más detalles

V Muestreo Estratificado

V Muestreo Estratificado V Muestreo Estratfcado Dr. Jesús Mellado 10 Certas poblacoes que se desea muestrear, preseta grupos de elemetos co característcas dferetes, s los grupos so pleamete detfcables e su peculardad y e su tamaño,

Más detalles

MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARA EL CONTROL DE CALIDAD

MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARA EL CONTROL DE CALIDAD UNIVERSIDAD DE LOS ANDES. FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y SOCIALES DEPARTAMENTO DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS MÉRIDA ESTADO MÉRIDA Admstracó de la Produccó y las Operacoes II Prof. Mguel Olveros MÉTODOS

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

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

Tema 5. DIAGONALIZACIÓN DE MATRICES

Tema 5. DIAGONALIZACIÓN DE MATRICES José Maía Maíe Mediao Tema DGONLZCÓN DE MTRCES oducció Poecia de ua mai Sea Supogamos que se desea calcula : 7 7 8 8 Deemia ua egla paa o esula imediao Compobemos, aes de segui adelae, que MDM, siedo M

Más detalles

Guía práctica para la realización de medidas y el cálculo de errores

Guía práctica para la realización de medidas y el cálculo de errores Laboratoro de Físca Prmer curso de Químca Guía práctca para la realzacó de meddas y el cálculo de errores Medda y Error Aquellas propedades de la matera que so susceptbles de ser meddas se llama magtudes;

Más detalles

ÁLGEBRA II (LSI PI) VALORES Y VECTORES PROPIOS UNIDAD Nº 6. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías UNIVERSIDAD NACIONAL DE SANTIAGO DEL ESTERO

ÁLGEBRA II (LSI PI) VALORES Y VECTORES PROPIOS UNIDAD Nº 6. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías UNIVERSIDAD NACIONAL DE SANTIAGO DEL ESTERO 6 ÁLGEBRA II (LSI PI) UNIDAD Nº 6 VALORES Y VECTORES PROPIOS Facultad de Cecas Exactas y Tecologías UNIVERSIDAD NACIONAL DE SANTIAGO DEL ESTERO aa Error! No hay texto co el estlo especfcado e el documeto.

Más detalles

CÁLCULO Y COMENTARIOS SOBRE ALGUNAS MEDIDAS DESCRIPTIVAS. de una variable X, la denotaremos por x y la calcularemos mediante la fórmula:

CÁLCULO Y COMENTARIOS SOBRE ALGUNAS MEDIDAS DESCRIPTIVAS. de una variable X, la denotaremos por x y la calcularemos mediante la fórmula: CÁLCULO Y COMENTARIOS SOBRE ALGUNAS MEDIDAS DESCRIPTIVAS I Meddas de localzacó Auque ua dstrbucó de frecuecas es certamete muy útl para teer ua dea global del comportameto de los datos, es geeralmete ecesaro

Más detalles

5. Aproximación de funciones: polinomios de Taylor y teorema de Taylor.

5. Aproximación de funciones: polinomios de Taylor y teorema de Taylor. GRADO DE INGENIERÍA AEROESPACIAL. CURSO 00. Lecció. Fucioes y derivada. 5. Aproimació de fucioes: poliomios de Taylor y teorema de Taylor. Alguas veces podemos aproimar fucioes complicadas mediate otras

Más detalles

-Métodos Estadísticos en Ciencias de la Vida

-Métodos Estadísticos en Ciencias de la Vida -Métodos Estadístcos e Cecas de la Vda Regresó Leal mple Regresó leal smple El aálss de regresó srve para predecr ua medda e fucó de otra medda (o varas). Y = Varable depedete predcha explcada X = Varable

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

Método de las Diferencias Finitas en el Dominio del Tiempo (FDTD)

Método de las Diferencias Finitas en el Dominio del Tiempo (FDTD) Méodos Numécos paa la esolucó de cuacoes feecales año 00 Méodo de las feecas Fas e el omo del Tempo FT. Resume l méodo de las feecas Fas e el omo del Tempo Fe ffeece Tme oma FT se ula paa esolve poblemas

Más detalles

AYUDAS GRAFICAS CARTA DE SMITH Y APLICACIONES

AYUDAS GRAFICAS CARTA DE SMITH Y APLICACIONES 7 CAPITULO 4 AYUDAS GRAFICAS CARTA DE SMITH Y APLICACIONES Existe vaios métodos de ayudas gáficas paa el diseño, acople y solució de poblemas e líeas de tasmisió, que ha ido evolucioado co el tiempo. Keell

Más detalles

ANÁLISIS DE LA VARIANZA Es coocdo que ua varable aleatora Y se puede cosderar como suma de ua costate μ de ua varable aleatora ε, que represeta el error aleatoro: μ ε Este modelo se adapta be a datos de

Más detalles

CURSO BÁSICO DE ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA

CURSO BÁSICO DE ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA CURSO BÁSICO DE ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA - 1 - ÍNDICE CAPÍTULO 1: INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA Tema 1: Itroduccó a la estadístca - 1.1. Itroducc ó a la estadístca descrptva - 1.2. Nocoes báscas o 1.2.1.

Más detalles

Momento lineal: Momento lineal: p = mv Principio de conservación del momento lineal: pi = p

Momento lineal: Momento lineal: p = mv Principio de conservación del momento lineal: pi = p Julá oeo este www.julweb.es tlf. 69886 Chuletao de físca º de Bachlleato y 4º de ESO Cemátca: ( t) + vt v ( t) v v v a( ) Cemátca del movmeto ccula: θ θ () t θ + ωt+ αt ω() t ω + αt ω ω α( θ θ) π π v f

Más detalles

TEMA 12 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA 12.1 DISTRIBUCIÓN NORMAL. REPASO DE TÉCNICAS BÁSICAS

TEMA 12 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA 12.1 DISTRIBUCIÓN NORMAL. REPASO DE TÉCNICAS BÁSICAS Tema 1 Ifereca estadístca. Estmacó de la meda Matemátcas CCSSII º Bachllerato 1 TEMA 1 INFERENCIA ESTADÍSTICA. ESTIMACIÓN DE LA MEDIA 1.1 DISTRIBUCIÓN NORMAL. REPASO DE TÉCNICAS BÁSICAS UTILIZACIÓN DE

Más detalles

TEMA 11 OPERACIONES DE AMORTIZACION O PRESTAMO (II)

TEMA 11 OPERACIONES DE AMORTIZACION O PRESTAMO (II) Dapotva Matemátca Facera TEMA OPERACIONES DE AMORTIZACION O PRESTAMO (II). Prétamo dcado 2. Prétamo co teree atcpado. Prétamo Alemá 3. Valor facero del prétamo. Uufructo y uda propedad Dapotva 2 Matemátca

Más detalles

Electrostática: Definición.

Electrostática: Definición. lectomagetsmo Cuso /3 lectostátca efcó Los coductoes e electostátca. Campo de ua caga putual. Aplcacoes de la Ley de Gauss Itegales de supeposcó paa el campo eléctco. Potecal electostátco. efcó e Itepetacó.

Más detalles

ANÁLISIS DE LA VARIANZA ANOVA COMPARACIONES MULTIPLES ENTRE MEDIAS MUESTRALES

ANÁLISIS DE LA VARIANZA ANOVA COMPARACIONES MULTIPLES ENTRE MEDIAS MUESTRALES ANÁLISIS DE LA VARIANZA COMPARACIONES MULTIPLES ENTRE MEDIAS MUESTRALES ANOVA Marta Alper Profesora Adjuta de Estadístca alper@fcym.ulp.edu.ar http://www.fcym.ulp.edu.ar/catedras/estadstca INTRODUCCION

Más detalles

CAMPO GRAVITATORIO FCA 10 ANDALUCÍA

CAMPO GRAVITATORIO FCA 10 ANDALUCÍA CMPO GRVIORIO FC 0 NDLUCÍ. a) Explique qué se entiende po velocidad de escape y deduzca azonadamente su expesión. b) Razone qué enegía había que comunica a un objeto de masa m, situado a una altua h sobe

Más detalles

Capítulo 2 Análisis de datos (Bivariados( Bivariados) Estadística Computacional I Semestre 2006 Parte II

Capítulo 2 Análisis de datos (Bivariados( Bivariados) Estadística Computacional I Semestre 2006 Parte II Uvesdad Técca Fedeco Sata Maía Uvesdad Técca Fedeco Sata Maía Depatameto de Iomátca ILI-80 Capítulo Aálss de datos (Bvaados( Bvaados) Estadístca Computacoal I Semeste 006 Pate II Poesoes: Calos Valle (cvalle@.utsm.cl)

Más detalles

Electrostática: Definición.

Electrostática: Definición. lectcdad y Magetsmo / lectostátca efcó Los coductoes e electostátca. Campo de ua caga putual. Aplcacoes de la Ley de Gauss Itegales de supeposcó. Potecal electostátco. efcó e Itepetacó. cuacoes de Posso

Más detalles

INSTRUMENTOS FINANCIEROS Y COBERTURAS DE RIESGOS

INSTRUMENTOS FINANCIEROS Y COBERTURAS DE RIESGOS Maste de Cotabilidad, Auditoía y Cotol de Gestió INSTRUMENTOS FINANCIEROS Y COBERTURAS DE RIESGOS Cuso 007/008 Cuso 007/008 Maste de Cotabilidad, Auditoía y Cotol de Riesgos DEPÓSITO FORWARD-FORWARD Acuedo

Más detalles

Emilio Benitez Aguado Y Luis García-Asenjo Villamayor Ingeniero en Geodesia y Cartografía Ingeniero en Geodesia y Cartografía

Emilio Benitez Aguado Y Luis García-Asenjo Villamayor Ingeniero en Geodesia y Cartografía Ingeniero en Geodesia y Cartografía Emlo Betez Agado Ls Gacía-Aseo Vllamayo Igeeo e Geodesa y Catogafía Igeeo e Geodesa y Catogafía Ig. ec. e opogafía Ig. ec. e opogafía Pofeso asocado a tempo pacal, Depatameto de Pofeso tla del Depatameto

Más detalles

A) Se considera el problema de contorno bidimensional constituido por la ecuación diferencial

A) Se considera el problema de contorno bidimensional constituido por la ecuación diferencial Elemetos tos bdmesoles. U vsó pelm A Se cosde el poblem de cotoo bdmesol costtdo po l eccó deecl (, e el domo, smplemete coeo ls codcoes de cotoo: (, coocd e α coocd e Recédese qe qe, s se deom l ccdte

Más detalles

VECTORES. En este apartado vamos a trabajar exclusivamente con los vectores en el espacio a los que vamos a llamar F 3.

VECTORES. En este apartado vamos a trabajar exclusivamente con los vectores en el espacio a los que vamos a llamar F 3. Edcaga.com VECTORES En este apatado amos a tabaa eclsamente con los ectoes en el espaco a los qe amos a llama F. VECTOR FIJO Lo pmeo tendemos qe sabe qe es n ecto. Así qe llamamos ecto fo AB a n ecto qe

Más detalles

ANÁLISIS DE DATOS CUALITATIVOS. José Vicéns Otero Eva Medina Moral

ANÁLISIS DE DATOS CUALITATIVOS. José Vicéns Otero Eva Medina Moral ÁLISIS D DTOS CULITTIVOS José Vcés Otero va Meda Moral ero 005 . COSTRUCCIÓ D U TL D COTIGCI Para aalzar la relacó de depedeca o depedeca etre dos varables cualtatvas omales o actores, es ecesaro estudar

Más detalles

LAZOS DE AMARRE DE FASE

LAZOS DE AMARRE DE FASE LAZOS DE AMARRE DE FASE Maco Atoio Péez Ciseos *, Mak Readma * Divisió de Electóica Computació, CUCEI, Uivesidad de Guadalajaa, México. Cosulto Cotol Sstems Piciples RESUMEN: Este atículo peteece a la

Más detalles

MEDIDAS DE FORMA: ASIMETRÍA Y CURTOSIS. MOMENTOS

MEDIDAS DE FORMA: ASIMETRÍA Y CURTOSIS. MOMENTOS Julo Olva Coteo Estadístca TEMA 6 MEDIDA DE FORMA: AIMETRÍA Y CURTOI. MOMETO. Moetos de ua dstbucó Los oetos de ua dstbucó so eddas obtedas a pat de todos sus datos y de sus fecuecas absolutas. Estas eddas

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

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

CAPÍTULO III TRABAJO Y ENERGÍA

CAPÍTULO III TRABAJO Y ENERGÍA TRAJO Y ENERGÍA CAPÍTULO III "De todos los conceptos físcos, el de enegía es pobablemente el de más vasto alcance. Todos, con fomacón técnca o no, tenen una pecepcón de la enegía y lo que esta palaba sgnfca.

Más detalles

Unidad didáctica 3 Dinámica

Unidad didáctica 3 Dinámica Udad ddáctca 3 Dámca .- Defcó de fueza. Fueza: es ua magtud vectoal que al aplcala u cuepo A sobe oto B puede modfca el estado de eposo o de movmeto de B o poducle defomacoes. La udad de fueza e el S.I.

Más detalles

Bolilla 4: Rotación de los cuerpos rígidos. Movimiento circular

Bolilla 4: Rotación de los cuerpos rígidos. Movimiento circular Bollla 4: Rotacó de los cueos ígdos. Movmeto ccula Bollla 4: Rotacó de los cueos ígdos. Movmeto ccula 4. Vaables Agulaes Las vaables agulaes sve aa eeseta e foma mas smle e dóea al movmeto de otacó. La

Más detalles

LÍNEA DE REGRESIÓN MÍNIMO CUADRÁTICA BASADA EN ERRORES RELATIVOS

LÍNEA DE REGRESIÓN MÍNIMO CUADRÁTICA BASADA EN ERRORES RELATIVOS LÍNEA DE REGRESIÓN MÍNIMO CUADRÁTICA BASADA EN ERRORES RELATIVOS Mercedes Alvargozález Rodríguez - malvarg@ecoo.uov.es Uversdad de Ovedo Reservados todos los derechos. Este documeto ha sdo extraído del

Más detalles

IES Mediterráneo de Málaga Solución Junio 2012 Juan Carlos Alonso Gianonatti. Serie 3

IES Mediterráneo de Málaga Solución Junio 2012 Juan Carlos Alonso Gianonatti. Serie 3 E Medteáeo de Málaga olucó Juo Jua Calos loso Gaoatt ee.- Dga aa qué alo del aáeto los laos π :, π : π : tee coo teseccó ua ecta. [ utos] Tee coo teseccó ua ecta cuado el sstea que foa sea coatle deteado

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

CUESTIONES Y PROBLEMAS DE CAMPO ELÉCTRICO. Ejercicio nº1 Cómo se manifiesta la propiedad de la materia denominada carga eléctrica?

CUESTIONES Y PROBLEMAS DE CAMPO ELÉCTRICO. Ejercicio nº1 Cómo se manifiesta la propiedad de la materia denominada carga eléctrica? UESTIONES Y POBLEMAS DE AMPO ELÉTIO Ejecicio nº ómo se manifiesta la popiedad de la mateia denominada caga eléctica? La popiedad de la mateia denominada caga eléctica se manifiesta mediante fuezas de atacción

Más detalles

A r. 1.5 Tipos de magnitudes

A r. 1.5 Tipos de magnitudes 1.5 Tipos de magnitudes Ente las distintas popiedades medibles puede establecese una clasificación básica. Un gupo impotante de ellas quedan pefectamente deteminadas cuando se expesa su cantidad mediante

Más detalles

CÁLCULO DEL ANCHO DE BANDA EFECTIVO PARA UN FLUJO MARKOVIANO CON TASAS DE TRANSFERENCIA CONTINUAS

CÁLCULO DEL ANCHO DE BANDA EFECTIVO PARA UN FLUJO MARKOVIANO CON TASAS DE TRANSFERENCIA CONTINUAS CÁLCULO DEL ANCHO DE BANDA EFECTIVO PARA UN FLUJO MARKOVIANO CON TASAS DE TRANSFERENCIA CONTINUAS Beatrz Marró Uversdad Nacoal del Sur, beatrz.marro@us.edu.ar Resume: El objetvo de este trabajo es geeralzar

Más detalles

IV. GRÁFICOS DE CONTROL POR ATRIBUTOS

IV. GRÁFICOS DE CONTROL POR ATRIBUTOS IV Gráfcos de Cotrol por Atrbutos IV GRÁFICOS DE CONTROL POR ATRIBUTOS INTRODUCCIÓN Los dagramas de cotrol por atrbutos costtuye la herrameta esecal utlzada para cotrolar característcas de caldad cualtatvas,

Más detalles

Apuestas deportivas por Internet

Apuestas deportivas por Internet Autor: Davd Serrao Martíez 22/0/2009 Apuestas deportvas por Iteret Aputes y relexoes Itroduccó Durate el últmo trmestre de 2005, u grupo de compañeros de trabajo y amgos decdmos motar ua suerte de peña

Más detalles

III. GRÁFICOS DE CONTROL POR VARIABLES (1)

III. GRÁFICOS DE CONTROL POR VARIABLES (1) III. Gráfcos de Cotrol por Varables () III. GRÁFICOS DE CONTROL POR VARIABLES () INTRODUCCIÓN E cualquer proceso productvo resulta coveete coocer e todo mometo hasta qué puto uestros productos cumple co

Más detalles

Gradiente, divergencia y rotacional

Gradiente, divergencia y rotacional Lecció 2 Gradiete, divergecia y rotacioal 2.1. Gradiete de u campo escalar Campos escalares. U campo escalar e R es ua fució f : Ω R, dode Ω es u subcojuto de R. Usualmete Ω será u cojuto abierto. Para

Más detalles

Distribución conjunta de variables aleatorias

Distribución conjunta de variables aleatorias FCEyN - Estadístca para Quíca - do. cuat. 006 - Marta García Be Dstrbucó cojuta de varables aleatoras E uchos probleas práctcos, e el so expereto aleatoro, teresa estudar o sólo ua varable aleatora so

Más detalles

MC Fco. Javier Robles Mendoza Primavera 2009

MC Fco. Javier Robles Mendoza Primavera 2009 1 BENEMÉRITA UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE PUEBLA FACULTAD DE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN APUNTES CURSO: ALGEBRA SUPERIOR INGENIERIA EN CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN MC Fco. Javier Robles Medoza Primavera 2009 2

Más detalles

Teoría Simplificada de ERRORES Suscriben este documento los coordinadores de Laboratorio de Química, Física I y Física II.

Teoría Simplificada de ERRORES Suscriben este documento los coordinadores de Laboratorio de Química, Física I y Física II. Teoría Smplfcada de ERRORES Suscrbe este documeto los coordadores de Laboratoro de Químca, Físca I y Físca II. Defcoes Báscas: -Error absoluto (o error): Itervalo xe dode co máxma probabldad se ecuetra

Más detalles

Espacios Afín y Euclídeo Resumen ESPACIOS AFÍN Y EUCLÍDEO

Espacios Afín y Euclídeo Resumen ESPACIOS AFÍN Y EUCLÍDEO ESACIOS AFÍN Y EUCLÍDEO Nota: Los pocedimietos expestos o so los úicos qe eselve los poblemas Defiició El espacio afí so los ptos coexistiedo jto al espacio vectoial V, co sistema de efeecia ( pto fijo

Más detalles

Potencial eléctrico. Trabajo y energía potencial en el campo eléctrico. Potencial de una carga puntual: Principio de superposición

Potencial eléctrico. Trabajo y energía potencial en el campo eléctrico. Potencial de una carga puntual: Principio de superposición Potencial eléctico Intoducción. Tabajo y enegía potencial en el campo eléctico Potencial eléctico. Gadiente. Potencial de una caga puntual: Pincipio de supeposición Potencial eléctico de distibuciones

Más detalles

Simulación de sistemas discretos

Simulación de sistemas discretos Smulacó de sstemas dscretos Novembre de 006 Álvaro García Sáchez Mguel Ortega Mer Smulacó de sstemas dscretos. Presetacó... 4.. Itroduccó... 4.. Sstemas, modelos y smulacó... 4.3. Necesdad de la smulacó...

Más detalles

SELECCIONANDO LA CARTERA DE UN INVERSOR MEDIANTE PROGRAMACIÓN POR METAS LEXICOGRÁFICAS ENTERA

SELECCIONANDO LA CARTERA DE UN INVERSOR MEDIANTE PROGRAMACIÓN POR METAS LEXICOGRÁFICAS ENTERA SELECCIONANDO LA CARTERA DE UN INVERSOR MEDIANTE PROGRAMACIÓN POR METAS LEXICOGRÁFICAS ENTERA Nura Padlla Garrdo Departameto de Ecoomía Geeral y Estadístca Uversdad de Huelva padlla@uhu.es Flor María Guerrero

Más detalles

Introducción a la Inferencia Estadística. Dept. of Marine Science and Applied Biology Jose Jacobo Zubcoff

Introducción a la Inferencia Estadística. Dept. of Marine Science and Applied Biology Jose Jacobo Zubcoff 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

Introducción a la Transformada Wavelet DESCOMPOSICIÓN DE SEÑALES

Introducción a la Transformada Wavelet DESCOMPOSICIÓN DE SEÑALES Itroduccó a la Trasformada Wavelet DESCOMPOSICIÓN DE SEÑALES Trasformada Wavelet Curso 006 Itroduccó Para ua mejor compresó de los capítulos sguetes desarrollaremos aquí alguos coceptos matemátcos ecesaros

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

Métodos Actuariales de Primas de Fianzas

Métodos Actuariales de Primas de Fianzas Méodos Acuaales de mas de Fazas o Ac. edo Agula Belá * pagula@csf.gob.mx Resume: La faza ee macadas dfeecas co las opeacoes de seguos. Los pocedmeos acuaales paa el cálculo de pmas de seguos, esula muy

Más detalles

TEMA: ANALISIS DE VELOCIDADES.

TEMA: ANALISIS DE VELOCIDADES. álss de velocdades. TEM: NISIS DE EOCIDDES. - INTRODUCCION. - NISIS GRFICO DE EOCIDDES..- olígoo de velocdades: método de las velocdades elatvas...- plcacó a ógaos deslzates...- Otos casos..- Método de

Más detalles

CURSO REDES ELECTRICAS II 1 CAPITULO 4

CURSO REDES ELECTRICAS II 1 CAPITULO 4 CURSO REDES ELECTRICAS II FLUJO DE CARGAS. Itroduccó: CAPITULO 4 Los estudos de cargas tee ua eorme mportaca e la plafcacó de las amplacoes de u sstema de eergía, así como e la determacó del fucoameto

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

Topología General Capítulo 0-2 -

Topología General Capítulo 0-2 - Topología Geeral Topología Geeral apítulo - - - - Topología Geeral apítulo - 3 - Breve reseña hstórca Sus orígees está asocados a la obra de Euler, ator y Möbus. La palabra topología había sdo utlzada

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

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

División de Evaluación Social de Inversiones

División de Evaluación Social de Inversiones MEODOLOGÍA SIMPLIFICADA DE ESIMACIÓN DE BENEFICIOS SOCIALES POR DISMINUCIÓN DE LA FLOA DE BUSES EN PROYECOS DE CORREDORES CON VÍAS EXCLUSIVAS EN RANSPORE URBANO Dvsó de Evaluacó Socal de Iversoes 2013

Más detalles

EL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN Y CORRELACIONES ESPÚREAS Erick Lahura Enero, 2003

EL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN Y CORRELACIONES ESPÚREAS Erick Lahura Enero, 2003 8 EL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN CORRELACIONES ESPÚREAS Erck Lahura Eero, 3 DOCUMENTO DE TRABAJO 8 http://www.pucp.edu.pe/ecooma/pdf/ddd8.pdf EL COEFICIENTE DE CORRELACIÓN CORRELACIONES ESPÚREAS Erck Lahura

Más detalles

Introducción a la simulación de sistemas discretos

Introducción a la simulación de sistemas discretos Itroduccó a la smulacó de sstemas dscretos Novembre de 6 Álvaro García Sáchez Mguel Ortega Mer Itroduccó a la smulacó de sstemas dscretos. Presetacó.. Itroduccó El presete documeto trata sobre las téccas

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

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