Ensayos Sobre Conferencias DEL XVII Encuentro DE Matemática Aplicada PDF

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Los siguientes archivos son ensayos sobre conferencias realizados por mi ...

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ENSAYOS SOBRE CONFERENCIAS DEL XVII ENCUENTRO DE MATEMÁTICA APLICADA- ENCUENTRO DE ESTADÍSTICA

JHONY ALEXANDER MENDOZA VARGAS CÓDIGO: 1113801

CÁLCULO VECTORIAL GRUPO C DOCENTE MARÍA AMPARO MEJÍA

INGENIERÍA CIVIL FACULTAD DE INGENIERÍA

CÚCUTA, NORTE DE SANTANDER 2020

Ensayo Nº1 Fecha de la conferencia, 6 de noviembre 2020 Introducción

En la conferencia dada por la doctora e ingeniera María Josefina Torres se plantea el desafío de propiciar un clima de aprendizaje que permita transferir al proceso docente, temas de investigación y generar estrategias que comprometan a alumnos con su propio crecimiento académico y profesional, de formas cada vez más creativas y motivadoras. La solución de a este reto es la de implementar simulación computarizada de dinámica de fluidos para llevar a cabo estos ensayos. A partir de aquí se plantea la siguiente pregunta. ¿Es viable el uso de aplicaciones de dinámica de fluidos computacional para la formación de habilidades de investigación en alumnos de ingeniería mecánica?

El manejo de la mecánica de fluidos es uno de los requerimientos fundamentales en muchos campos de la ingeniería. No obstante, a pesar del tiempo y los progresos en la tecnología, aun se trata de una materia complicada de abordar. Esto debido a que en la mayoría de los casos, los ingenieros deben trabajar con flujos turbulentos. Para lograr resultados satisfactorios en la modelación de flujos turbulentos, es necesario el uso de costosos equipos e indumentaria para llegar a resultados concluyentes. La mecánica de fluidos se abarcan desde tres perspectivas: método teórico, métodos experimentales y métodos numéricos. Para dar solución de manera manual a los fenómenos físicos de mecánica de fluidos, como por ejemplo representar la presión de un fluido en cierto instante de tiempo, se debe recurrir a un conjunto de ecuaciones las cuales no son factibles de resolver a mano ya que se debe hacer una gran cantidad de simplificaciones que terminan en grado de exactitud muy bajo en el fenómeno físico. Lo mejor sería recurrir a los métodos experimentales pero para realizar estos ensayos se requiere de equipos y materiales muy costosos que terminan siendo un limitante para el desarrollo de estos. Afortunadamente desde hace unos años han surgido modelos basados en la Dinámica de Fluidos Computacional (CFD, por sus siglas en inglés). Los modelos CFD utilizan métodos numéricos para aproximarse a las complejas ecuaciones que describen los flujos turbulentos. Estos modelos se pueden aplicar a un elevado número de situaciones en ingeniería, tales como termodinámica, flujos bifásicos o transferencia de masa. Estos modelos contribuyen al diseño de instalaciones y de dispositivos tecnológicos, así como a la adopción de soluciones rápidas evitando la realización de numerosos y costosos experimentos. Estoy en completo acuerdo con esta implementación del CFD como herramienta de aprendizaje, ya que con la implementación de este método en el área de estudio se consigue experimentar, desarrollar recursos para el aprendizaje y sobre todo medir el impacto de la nueva metodología. La dinámica impuesta en los métodos de aprendizaje hace cada vez más necesario el uso de la digitalización, y esta es una opción que presenta un gran beneficio a la trasferencia de investigación a los procesos docentes. Incentivar el autoaprendizaje y la participación activa en la investigación es una forma de avance en el campo científico, profesional y personal.

Ensayo Nº2 Fecha de la conferencia, 6 de noviembre de 2020 Introducción

En la conferencia presentada por el doctor Carlos armando cuevas vallejo, llamada “las tecnologías digitales en la didáctica de las ciencias y matemáticas: el caso de la modelización” donde se estudia el papel de las tecnologías digitales como mediadoras en la actividad de matemáticas y ciencia dentro del currículo y los aportes a elementos en didáctica de las matemáticas y las ciencias. De esta información se plantea la siguiente pregunta ¿Es factible la implementación de tecnologías digitales en la enseñanza de las ciencias matemáticas?

Uno de los problemas relativos entre estas dos áreas de conocimiento es la dualidad en la enseñanza de estas dos áreas, esto radica en que la matemática dentro de la ciencia, especialmente a la física, solo se tiene como una herramienta de cálculo, donde solo se aplican fórmulas matemáticas de memoria, y debido a esto se ve afectada la parte conceptual. Las matemáticas van más allá de la parte operativa, la adquisición de los conceptos es inherente para un aprendizaje significativo. Es común ver que el método tradicional es el de dar definiciones que están plasmadas en un libro para después ser interpretadas por los estudiantes, la práctica de laboratorio es escaza en estos casos y este tipo de enseñanza solo promueve una actitud pasiva en los estudiantes. En la conferencia se dice que un bajo porcentaje de docentes utilizan simuladores en la práctica. Ahora, una solución planteada por el doctor Carlos cuevas, es la implementación de las tecnologías digitales para la experimentación, representación y resolución de problemas, con esta metodología se evidencia un ambiente de enseñanza y aprendizaje favorable en el campo de las matemáticas y física. Con estas herramientas digitales permiten la reproducción de actividades con resultados fieles a la realidad que involucra a los estudiantes de una forma realista y característica.

Es de acuerdo con esta idea, ya que, como bien dice McDermott (1991) “para un aprendizaje efectivo, la experimentación es uno de los factores más importantes para la enseñanza” Se debe apropiar el uso de simuladores y sus características de hardware y software, como herramientas digitales de apoyo en los procesos de transferencia de conocimiento de las áreas de matemática y física, con esto se puede desarrollar una actitud activa en la investigación y por consecuencia, un desarrollo y búsqueda constante de conocimiento, experimentación e innovación. Según esto, considero que sí es una opción viable para la enseñanza efectiva de las matemáticas

Ensayo Nº3 Fecha de la conferencia, 6 de noviembre de 2020 Introducción En la conferencia impartida por el profesor Jorge Fernando Márquez, se trata el tema de si es o no conveniente el uso de una ecuación diferencial simplificada en el cálculo de fuerzas sísmicas y sus efectos sobre pórticos planos. En este proyecto aún se encuentra en desarrollado, por lo que solo se da a conocer los resultados de la primera prueba. Jorge Fernando peñaranda, Mawency vergel ortega y Henry de Jesús Gallardo Pérez son las personas encargadas del desarrollo de este proyecto.

La predicción del comportamiento del terreno es cada vez más preciso gracias a los avances en los modelos de comportamiento y los métodos de integración numérica. No obstante, en la actualidad, en muchas ocasiones las técnicas numéricas no proporcionan la suficiente certeza debido a la falta de modelos de calibrados que reúnan de manera óptima el comportamiento cíclico de los materiales y conexiones sometidas a grandes deformaciones. Hoy en día los métodos de diseños de estructuras sismoresistentes deben ser aplaudidos por los amplios y vastos estudios paramétricos realizados mediante métodos numéricos. En la conferencia el profesor Jorge platea compara los métodos de fuerza horizontal equivalente y el método dinámico y un método simplificado basándose en una ecuación diferencial de primer orden, el ensayo se lleva a cabo reduciendo el comportamiento equivalente por péndulo invertido, calculando los parámetros de cada estructura y planteando y resolviendo el modelo matemático basado en una ecuación diferencial que empaqueta la masa, rigidez y amortiguamiento del sistema. Que describan de manera teórica el movimiento en pórticos planos de concreto reforzada para edificios de uno a tres pisos y uno a tres luces. El trabajo presentado aún se encuentra en proceso, peros sus resultados preliminares muestran grados de error entre lo predicho por la ecuación simplificada y la solución obtenida usando el método de los elementos finitos que oscilan entre 5% y 20%. Este rango de error aún se considera alto y el modelo requiere ser refinado...