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Matemática Superior Aplicada
Regresión Lineal: Análisis de la ecuación de convección
forzada por el teorema p Fuente: Procesos de Transferencia de calor – Donald Q. kern
Prof.: Dr. Alejandro S. M. Santa Cruz
J.T.P.: Dr. Juan Ignacio Manassaldi
Aux. 1ra: Ing. Juan Pablo Camponovo
Aux. 2ra: Sr. Alejandro Jesús Ladreyt
Análisis Dimensional
El análisis dimensional es una herramienta que permite simplificar el estudio de cualquier fenómeno en el que estén involucradas muchas magnitudes físicas en forma de variables independientes.
Su resultado fundamental, el teorema de Vaschy-Buckingham (más conocido por teorema p), permite cambiar el conjunto original de parámetros de entrada dimensionales por otro conjunto de parámetros de entrada adimensionales más reducido.
Ventajas: Analizar con mayor facilidad el sistema objeto de estudio Reducir drásticamente el número de ensayos que debe realizarse
para averiguar el comportamiento o respuesta del sistema.
Convección Forzada
La razón de transferencia de calor (hi) por convección forzada a un fluido incompresible que viaja en flujo turbulento por una tubería de diámetro uniforme a flujo de masa constante, se ha encontrado que es influenciada por la velocidad (u), densidad (r), calor especifico (c), conductividad térmica (k), viscosidad (m), así como por el diámetro interno de la tubería (D).
Teorema p
El número de grupos adimensionales es igual a la diferencia entre el número de variables y el número de dimensiones usadas para expresarlas.
Numero de Variables coeficiente de transferencia de calor (hi) velocidad (u) densidad (r) calor especifico (c) conductividad térmica (k) viscosidad (m) diámetro interno de la tubería (D)
Dimensiones M (masa) L (longitud) q (tiempo) T (temperatura)
347 p
Teorema p
1' mgfedba
i kDcuh mrp
mg
f
edba
L
M
LT
EL
MT
E
L
ML
TL
E
qqqqp
32
Los exponentes deben logar que la expresión sea adimensional
2
2
q
LMenergiaE
Teorema p
m
g
f
e
db
a
L
M
LT
LM
LMT
LM
L
ML
TL
LM
qqqq
qp2
2
2
2
32
2
2
0
023
0323
0
geaT
mgfedbL
mgeba
mgdaM
q4 ec. 7 incog.
p1
01
1
00
3
01
21
qqqqp
L
M
LT
EL
MT
E
L
ML
TL
E
Suponemos a=1, b=0 y e=0. Los demás exponentes salen de resolver el sistema de ecuaciones correspondiente, que permite que p sea adimensional.
E
LTL
TL
E q
qp
21
k
Dhi'
1 p
p2
Suponemos f=1, a=0 y e=0. Los demás exponentes salen de resolver el sistema de ecuaciones correspondiente, que permite que p sea adimensional.
10
1
01
3
10
22
qqqqp
L
M
LT
EL
MT
E
L
ML
TL
E
M
LL
L
ML q
qp
32
m
rp
Du'
2
p3
Suponemos a=0, e=1 y f=0. Los demás exponentes salen de resolver el sistema de ecuaciones correspondiente, que permite que p sea adimensional.
11
0
10
3
00
23
qqqqp
L
M
LT
EL
MT
E
L
ML
TL
E
k
cmp '
3
q
qp
L
M
E
LT
MT
E3
Teorema p
La expresión final es:
0,,
k
cDu
k
Dhi m
m
r
0,, 321 ppp
k
cDu
k
Dhi m
m
r 21
qp
i
k
cDu
k
Dh
m
m
r
Las constantes de proporcionalidad y los exponentes deben evaluarse de datos experimentales.
Experimentación
Supóngase que se dispone de un aparato experimental de diámetro y longitud conocidos y a través del cual se podría circular líquido a varios gastos medibles. Supóngase, además, que se equipó con aditamentos especiales para permitir la medición de las temperaturas del liquido a la entrada y a la salida, así como la temperatura de la pared del tubo.
Resultados
qp
i
k
cDu
k
Dh
m
m
r
¿Cómo evaluamos , p y q?
¿Es lineal en los parámetros?
¿Cuáles son los parámetros?
qpNu PrRe
Matriz de modelización
PrlnRelnlnln qpNu
2222
2121
22
11
PrlnReln1
PrlnReln1
PrlnReln1
PrlnReln1
CC
CC
BB
BB
22
21
2
1
ln
ln
ln
ln
C
C
B
B
Nu
Nu
Nu
Nu
q
p
ln
A
x
b
Otro Modelo
qp
i
k
cDu
k
Dh
m
m
r
p
q
i
Du
k
c
k
Dh
m
r
m
p
q
NuRe
Pr
En este modelo, debemos elegir el valor de q y estimar y p
Solución 2
RelnlnPr
ln pNu
Relnln
Prln
3/1p
Nu
Realizar las matrices de modelización
1.2187Re005-4.4435ePr
Nu 0.9768
3/1Re0.0061
Pr
Nu
PrRe005-4.4435e 1.2187Nu 3/10.9768PrRe0.0061Nu