PDF superior TítuloCálculo da fiabilidade estrutural nunha viga executada, utilizando o método de simulación de Monte Carlo

TítuloCálculo da fiabilidade estrutural nunha viga executada, utilizando o método de simulación de Monte Carlo

TítuloCálculo da fiabilidade estrutural nunha viga executada, utilizando o método de simulación de Monte Carlo

Igual que con calquera outra análise, a elección dun método en particular debe xustificarse a través da experiencia e/ou a verificación. A experiencia mostra que as estimacións de FORM/SORM son adecuadas para unha ampla gama de problemas. Pola contra, eses métodos aproximados teñen a desvantaxe de que, xeralmente, non cuantifican estimacións de erro. Os métodos de simulación pódense utilizar para verificar os resultados obtidos por FORM/SORM, particularmente en situacións onde se sospeite que se poidan dar puntos de deseño múltiples. Os resultados con métodos de simulación deberían de incluír a varianza da probabilidade de fallo estimada, aínda que isto pode aumentar os cálculos requiridos. Ao empregar FORM/SORM, débese de prestar atención á orde das variables aleatorias dependentes e á elección dos puntos iniciais. Tamén é importante avaliar os resultados no punto de deseño para comprobar que non contradiga o razoamento físico (JCSS, 2001t.
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Modelación de la dosis absorbida mediante el método de Monte Carlo aplicada en un maniquí utilizando la plataforma de simulación Gate

Modelación de la dosis absorbida mediante el método de Monte Carlo aplicada en un maniquí utilizando la plataforma de simulación Gate

En la investigación realizada el autor muestra los resultados (figura 10) de la dosis absorbida debido a la radiación penetrante medida en los dosímetros TLD, depositada mayoritariamente en los centros de los ejes perpendiculares de los cilindros, esto se debe a que el material usado en la simulación fue un material poco retentor de la radiación, en este caso se declaró que el material que compone los cilindros donde se colocan los TLD están hecho de plexiglass. Estos datos obtenidos en la simulación en GATE (tabla 5) muestran un porcentaje de error menor del 2%, siendo el porcentaje más bajo 1% en los cilindros exteriores al cilindro compuesto por PMMA y un 2.8% dentro del propio cilindro debido a las incertidumbres que allí existen.
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Simulación molecular del equilibrio de adsorción mediante el método de Monte Carlo

Simulación molecular del equilibrio de adsorción mediante el método de Monte Carlo

En general, cualquier fenómeno de la naturaleza se puede abordar utilizando las siguientes metodologías experimentación, formulación de modelos teóricos y simulaciones a escala atómica o molecular. Las características de cada una de éstas hacen que sean más apropiadas en diferentes áreas y etapas del desarrollo del conocimiento científico y tecnológico. No obstante, el uso combinado de varias de ellas es muy útil para mejorarlas y complementar sus resultados, como se expresa en la Figura 2. 5. Así, los modelos teóricos suelen conllevar simplificaciones, pues se plantean para resolver casos muy concretos, y cuando se extrapolan suelen concurrir en inexactitudes, las cuales se manifiestan al hacer la comparación con los resultados experimentales. Por otra parte, al comparar datos experimentales con resultados de simulación molecular, se puede comprobar el modelo molecular que se emplea en la simulación. En la comparación entre los resultados de simulación y los de las diferentes teorías, una vez validado el modelo, se pueden verificar los fundamentos propuestos en la teoría. Además, una vez elaborado y verificado el modelo molecular, los resultados de simulación deben servir de orientación, comprobación y planificación de experimentos, pues mediante estos métodos se accede a la descripción microscópica del sistema.
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Análisis de la calendarización y asignación presupuestal de los proyectos de una compañía especializada en la propulsión de motores utilizando simulación Monte Carlo

Análisis de la calendarización y asignación presupuestal de los proyectos de una compañía especializada en la propulsión de motores utilizando simulación Monte Carlo

En general, es deseable que los residuos, es decir, la diferencia entre las observaciones de la variable de respuesta y su correspondiente valor ajustado en la recta ajustada, tengan valores pequeños, pero, resulta complicado lograr que cada esto suceda si se trata cada residuo de forma individual, una forma práctica de minimizar estas distancias es minimizando la suma de las mismas. Sin embargo, con el fin de evitar que se anulen entre ellos, es necesario utilizar el valor absoluto de los residuos, no obstante, el manejo de valores absolutos en las técnicas de optimización, es tedioso y poco práctico. Una alternativa a la suma de los valores absolutos de los residuos, es la suma de los cuadrados de los residuos, ya que ambas funciones alcanzan su mínimo en los mismos valores. Al procedimiento de estimación descrito se le conoce como método de mínimos cuadrados.
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Metodología para medir el riesgo de un portafolio de opciones europeas sobre índices utilizando valor en riesgo y simulación de Monte Carlo

Metodología para medir el riesgo de un portafolio de opciones europeas sobre índices utilizando valor en riesgo y simulación de Monte Carlo

Este método de valoración de opciones propuesto por Black and Scholes (1973) es uno de los aportes más importantes realizado a las finanzas, pues permite calcular el precio de compra y de venta de opciones europeas sobre acciones de forma adecuada en comparación con otras metodologías existentes. La idea fundamental del modelo es encontrar una combinación de acciones y endeudamiento que puede llegar a replicar el precio de la opción de compra en un periodo de tiempo infinitesimal. Dentro de los diferentes modelos existentes, el modelo Black Scholes es el más usado y difundido.
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Ars Conjectandi y el método Monte Carlo

Ars Conjectandi y el método Monte Carlo

En el área de medicina hay una gran variedad de temas tratados con el método Monte Carlo, por ejemplo, Hoffman, Metropolis y Gardiner (1955) estudian el problema de la aleatoriedad existente en el tiempo entre mitosis en poblaciones de células can- cerosas. La simulación realizada se basa en dar una distribución de probabilidad a este tiempo entre mitosis y por medio de métodos Monte Carlo, empezando con una célula, simular el crecimiento del tumor. Barret (1969) estudia, a través de un modelo estocás- tico, los eventos asociados a la reproducción humana, modelando las probabilidades de concepción. O’Neill et al. (2000) analizan, utilizando métodos Monte Carlo vía Cadenas de Markov (MCMC), enfermedades infecciosas como la rubeola y la influenza. Bray y Wright (1998) obtienen tasas predictivas de prevalencia de nacimientos con síndrome de Down a partir de un meta análisis de los datos recolectados históricamente. Bray (2002) estudia los registros de incidencia y mortalidad por cáncer para estimar las tasas a corto plazo y la planificación de salud pública a largo plazo. Otros trabajos donde se utiliza el método Monte Carlo en Medicina se pueden ver en Liu et al. (1998), Thompson (1994), Hay, Leu y Rohrer (1987).
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EXPORTACION DE NUTRIENTES CALCULADA UTILIZANDO SIMULACIÓN MONTE CARLO

EXPORTACION DE NUTRIENTES CALCULADA UTILIZANDO SIMULACIÓN MONTE CARLO

• El método de SMC puede ser utilizado para cuantificaciones físicas (además de las eco- nómicas tradicionales) como herramienta complementaria para conocer la probabili- dad de restitución nutricional según la dosis de fertilizante aplicada, es decir, asocian- do a cada dosis un valor de probabilidad de rinde cuya extracción es compensada. Lo mencionado es válido para los nutrien- tes donde no existe otro modo de reponer la extracción más que la fertilización como es el caso del P, potasio (K), el boro (Bo) y el zinc (Zn). Eventualmente, podría ser una exigencia de estudios de impacto am- biental, incorporando en contratos de arren- damiento el valor inicial de nutriente, a fin de que el propietario de la tierra reciba el recurso en iguales condiciones en las que la ha entregado. Herramientas de este tipo podrían haber disminuido la excesiva difu- sión del cultivo de soja, evitándose situacio- nes de difícil reversión como aquellas que involucran actividades ganaderas, donde la inversión no se recupera de un año a otro (como sí se puede cambiar la elección entre cultivos agrícolas).
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Cálculo de la incertidumbre por simulación de Monte Carlo en la determinación de aflatoxina B1 en maní de exportación por HPLC-FD. Aplicación a la evaluación de la conformidad. Parte II

Cálculo de la incertidumbre por simulación de Monte Carlo en la determinación de aflatoxina B1 en maní de exportación por HPLC-FD. Aplicación a la evaluación de la conformidad. Parte II

Basada en esta información y de acuerdo a los requisitos del cliente se verificó que el método es apto para el uso previsto y se procedió a la realización del ensayo para evaluar la incertidumbre utilizando la simulación de Monte Carlo. Los resultados arrojan que la incertidumbre estándar es u y =0.225 µg/Kg con un valor del mensurando o contenido de aflatoxina B1 en la muestra de Y=(1.47±0.45) µg/Kg. Se revisaron los resultados y se comparó con los requisitos de los compradores para finalmente confirmar el cumplimiento con la conformidad del producto de acuerdo a las especificaciones de los clientes.
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Reducción de la radiación dispersa por análisis espectral de energía mediante simulación por Monte-Carlo : aplicación a las imágenes de las cabezas femorales en SPECT.

Reducción de la radiación dispersa por análisis espectral de energía mediante simulación por Monte-Carlo : aplicación a las imágenes de las cabezas femorales en SPECT.

El desarrollo de este trabajo puede dividirse básicamente en tres etapas. La primera relacionada al proceso de simular la adquisición de imágenes planas de un estudio óseo de pelvis con un equipo SPECT de tipo estándar bajo las condiciones clínicas, tanto en lo que respecta a imágenes por emisión como por transmisión. En particular, el desafío principal de esta etapa fue reproducir la evolución temporal de la bio-distribución del radio- trazador dentro de un sistema vivo, lo cual obviamente transcurre durante la adquisición de las imágenes por emisión, y que en el presente caso este proceso es relevante ya que como fue mencionado en el Capítulo 1 produce artefactos sobre los cortes tomográficos reconstruidos, conocido como “efecto por llenado de vejiga”. La segunda etapa comienza con un análisis espectral de las imágenes simuladas y posteriormente el procesamiento de éstas en lo que respecta al objetivo central del presente trabajo, esto es, proponer y aplicar un método de corrección por RD; adicionalmente se propone un método sencillo de corrección por AT el cual se basa en las imágenes simuladas por transmisión. La tercera etapa corresponde al proceso de reconstrucción tomográfica de las imágenes obtenidas.
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Método de Monte Carlo para el cálculo de integrales n dimensionales

Método de Monte Carlo para el cálculo de integrales n dimensionales

Para analizar la convergencia usamos el tiempo de simulaci´ on, veremos que, de los m´ etodos num´ ericos para un n se obtiene un valor que puede converger al valor que se busca, sin em- bargo, para los m´ etodos MC esto no sucede, el valor puede aun no converger, en los ejemplos se muestra que el m´ etodo de Monte Carlo no es recomendable para integrales de una variable a diferencia de los m´ etodos num´ ericos, para integrales multivariables los m´ etodos num´ ericos quedan en desventaja con respecto al m´ etodo de Monte Carlo. Para hacer la comparaci´ on de convergenc´ıa en los m´ etodos MC se realiz´ o el experimento 30 veces con un n fijo y tomando la media muestral como el representante de este experimento.
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Dispersión compton en mamografía: Estudio por simulación Monte Carlo

Dispersión compton en mamografía: Estudio por simulación Monte Carlo

UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CALLAO ? ' "flit zuns msnrvro ma INVESTIGACION ma LA FACULTAD ma cmncms NATURALES Y MATEMATICA ?030 R UNIVERSIDAD NACIONAL DELCALIAG ( E ?030J1 ' ?030R (EEK DuLE INVESHGACIDN[.]

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

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

La clave de la simulación Monte Carlo consiste en crear un modelo matemático del sistema, proceso o actividad que se quiere analizar, identificando aquellas variables de entrada del modelo cuyo comportamiento aleatorio determina el comportamiento global del sistema. Una vez identificadas dichas variables aleatorias de entrada, se lleva a cabo un experimento que consisten en (1) generar con ayuda del ordenador muestras aleatorias para dichas variables de entrada, y (2) analizar el comportamiento del sistema ante los valores generados. Tras repetir n veces este experimento, se dispondrá de n observaciones sobre el comportamiento del sistema, lo cual será de utilidad para entender el funcionamiento del mismo, el análisis será tanto más preciso cuanto mayor sea el número n de experimentos que se lleven a cabo.
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Beneficio en la cotización de mezclas asfálticas mediante simulación de Monte Carlo

Beneficio en la cotización de mezclas asfálticas mediante simulación de Monte Carlo

Se deduce de los conceptos vertidos en este documento, que surgen del estudio de diversas fuentes de información, y de los resultados obtenidos del caso de aplicación de la planilla de cálculo desarrollada, que el análisis por simulación de Monte Carlo resulta una herramienta útil para dar mayor grado de certidumbre en la confección de presupuestos de rubros viales, en este caso de provisión de mezcla asfáltica en caliente, en situación de economías inflacionarias.

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Construcción y sensibilización de un modelo matemático para el cálculo de las pensiones de una persona natural en Colombia

Construcción y sensibilización de un modelo matemático para el cálculo de las pensiones de una persona natural en Colombia

49 razón la técnica es utilizada por profesionales de campos tan diversos como en economía y finanzas (Judge, 1999), (Cáceres, Juan, Grasman, Bektas, & Faulin, 2012), (Alonso B., Azofra P., & de la Fuente, 2007), (Estévez, Infante, & Sáez, 2012), (Cruz A., 2012), (Arbeláez Z. & Maya, 2008), (Maya, 2004), (Rodriguez N. & Venegas M., 2010); en ingeniería (Neira Bravo, 2011), (Garrido & Conesa, 2009); en educación (Eckstein & Riedmueller, 2002); entre otros. Los pasos que se deben tener en cuenta al aplicar el método son: 1) Establecer distribuciones de probabilidad; 2) Construir una distribución de probabilidad acumulada para cada variable; 3) Establecer intervalos de números aleatorios; 4) Generación de números aleatorios; 5) Simular el experimento (Faulin, 2005).
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A pesar de que se eligió la secuencia T2 como la que mejor representa el caso real estudiado, ya que la cantidad de volumen de líquido en la cápsula articular y la superficie de la membrana así lo indicaron, se realizaron simulaciones Monte Carlo adicionales para los dos conjuntos de imágenes de la secuencia STIR-TSE. En la Figura 4 se muestran los histogramas dosis-volumen de la membrana sinovial para las tres geometrías, donde el valor en el eje vertical indica el porcentaje del volumen de la membrana sinovial que recibe al menos la dosis correspondiente en el eje horizontal. En el DVH asociado a la secuencia STIR-TSE se puede observar que tan solo el 15% de la membrana recibe 100 Gy o más, lo
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Cobertura cambiaria por medio de instrumentos derivados para empresa exportadora de flores en Colombia.

Cobertura cambiaria por medio de instrumentos derivados para empresa exportadora de flores en Colombia.

Abstract: This research article proposes the reduction of exchange risk through derivatives such as hedging with forward, TRM (Colombian exchange rate) futures and financial options applied to the currencies of a flower exporting company. To this end, monthly TRM data from 01/01/2015 to 01/04/2015 were used. A Monte Carlo simulation was performed for scenarios without hedging, and with forward and futures hedging. In order to model the price for the TRM and options, the geometric Brownian motion was applied. The results showed that hedging with currency options is the best strategy because the mean and 5th percentile of the hedging scenario are close to the mean of the scenario without hedging. That is, it is less likely to have unfavorable results with financial options.
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Técnicas de reducción de varianza para el método Monte Carlo aplicado a opciones financieras

Técnicas de reducción de varianza para el método Monte Carlo aplicado a opciones financieras

determinando la cantidad de memoria requerida por las variables, contando el número de instrucciones ejecutadas. Para los fines de estimar el tiempo y espacio requerido de un algoritmo y para comparar algoritmos que realizan la misma función, usualmente es útil tener estimaciones más altas del rendimiento de los parámetros que el valor exacto. Estas estimaciones se han escrito utilizando la notación “O grande”.

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Diferentes enfoques paralelos aplicados en la simulación de un problema físico usando el método de monte carlo

Diferentes enfoques paralelos aplicados en la simulación de un problema físico usando el método de monte carlo

Luego de que el fotón ha sido emitido desde un determinado estrato, se calcula la distancia que recorre la partícula antes de sufrir cualquier interacción [3]. Después de que el fotón se desplaza de acuerdo a una dirección inicial, se determina su nueva posición en el espacio tridimensional. Si la nueva posición sitúa a la partícula debajo del nivel de la superficie, se determina que tipo de interacción experimenta. En otro caso se llevan a cabo los cálculos geométricos para determinar si la partícula alcanza o no al detector (una vez que la partícula alcanza la superficie se asume que no interacciona en este medio) y se calcula la dosis que aporta. La Figura 2 muestra los pasos fundamentales (para cada estrato) que se siguen en la simulación. Para mayores detalles acerca de la implementación de cada uno de estos pasos remitirse a [1,5,6,8,9].
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Optimización y simulación Monte Carlo para un proyecto de inversión industrial pesquero

Optimización y simulación Monte Carlo para un proyecto de inversión industrial pesquero

10021374 UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIER?A FACULTAD DE INGENIER?A INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS SECCI?N POSGRADO "OPTIMIZACI?N Y SIMULACI?N MONTE CARLO PARA UN PROYECTO DE INVERSI?N INDUSTRIAL PESQUERO" T[.]

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UNIVESIDAD AUTONOMA METROPOLITANA IZTAPALAPA INFORME DE PROYECTO TERMINAL I

UNIVESIDAD AUTONOMA METROPOLITANA IZTAPALAPA INFORME DE PROYECTO TERMINAL I

simulación numérica de Monte Carlo, para obtener las propiedades termodinámicas tales como presiÓn,energia configuracional entre. otras, y de estructura como la función[r]

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