Advances on Links Between Mathematics and Industry / Quintela Estévez, Peregrina ; Coll, Bartomeu ; Crujeiras, Rosa M. ; Durany, José ; Escudero, Laureano  

Público ISBD Ningún comentario para este título. Título : Advances on Links Between Mathematics and Industry : CTMI 2019 Tipo de documento: documento electrónico Autores: Quintela Estévez, Peregrina, ; Coll, Bartomeu, ; Crujeiras, Rosa M., ; Durany, José, ; Escudero, Laureano, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: IX, 154 p. 97 ilustraciones, 89 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-59223-3 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Matemáticas  Matemáticas de ingeniería  Ingeniería  Modelos matemáticos  Estadísticas  Aplicaciones de las matemáticas  Ciencias e Ingeniería Computacional  Aplicaciones de ingeniería matemática y computacional  Modelización Matemática y Matemática Industrial  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Estadística en Ingeniería  Física  Informática  Química y Ciencias de la Tierra Clasificación: 519 Estadística y probabilidades Resumen: Este libro es el resultado de las charlas presentadas en las Primeras Jornadas de Transferencia entre Matemáticas e Industria (CTMI 2019). Su objetivo es promover y difundir las herramientas matemáticas para Estadística y Big Data, MSO (Modelado, Simulación y Optimización) y sus aplicaciones industriales. En este volumen, el lector encontrará avances innovadores en los sectores de la automoción, la energía, el ferrocarril, la logística y los materiales. Además, Advances CTMI 2019 promueve la apertura de nuevas líneas de investigación con el objetivo de proporcionar soluciones adecuadas a los desafíos industriales y sociales. Fomentar la interacción efectiva entre la academia y la industria es nuestro principal objetivo con este libro. Las conferencias CTMI son uno de los principales foros donde se presentan avances significativos en matemáticas industriales, reuniendo a destacados líderes de los negocios, la ciencia y la academia para promover el uso de las matemáticas para una industria innovadora. Nota de contenido: 1. Perez, Hector D. and Grossmann, Ignacio E., Recent Advances in Computational Models for the Discrete and Continuous Optimization of Industrial Process Systems -- 2 Casal, G. at al., Optimal Design of a Railway Bypass at Parga, Northwest of Spain -- 3. Parolini, N. et al., Reduced models for liquid food packaging systems -- 4. Martín, E. et al., Reduced order modelling in the manufacturing process of wire rod: Applications for fast temperature predictions and optimal selection of process parameters -- 5. Coroas, C. and Martín, Elena B., Modelling and numerical simulation of the quenching heat treatment. Application to the industrial quenching of automotive spindles -- 6. Alborés, Alfredo R. and Rodríguez, J., Single Particle Models for the Numerical Simulation of Lithium-ion Cells -- 7. Casasnovas, D. and Rivero, Á., Fracture propagation using a phase field approach -- 8. López García, J. and Rivero, Á., Phase space learning with neural networks. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Advances on Links Between Mathematics and Industry : CTMI 2019 [documento electrónico] / Quintela Estévez, Peregrina, ; Coll, Bartomeu, ; Crujeiras, Rosa M., ; Durany, José, ; Escudero, Laureano,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2021 . - IX, 154 p. 97 ilustraciones, 89 ilustraciones en color. ISBN : 978-3-030-59223-3 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Matemáticas  Matemáticas de ingeniería  Ingeniería  Modelos matemáticos  Estadísticas  Aplicaciones de las matemáticas  Ciencias e Ingeniería Computacional  Aplicaciones de ingeniería matemática y computacional  Modelización Matemática y Matemática Industrial  Estadística en Negocios  Gestión  Economía  Finanzas  Seguros  Estadística en Ingeniería  Física  Informática  Química y Ciencias de la Tierra Clasificación: 519 Estadística y probabilidades Resumen: Este libro es el resultado de las charlas presentadas en las Primeras Jornadas de Transferencia entre Matemáticas e Industria (CTMI 2019). Su objetivo es promover y difundir las herramientas matemáticas para Estadística y Big Data, MSO (Modelado, Simulación y Optimización) y sus aplicaciones industriales. En este volumen, el lector encontrará avances innovadores en los sectores de la automoción, la energía, el ferrocarril, la logística y los materiales. Además, Advances CTMI 2019 promueve la apertura de nuevas líneas de investigación con el objetivo de proporcionar soluciones adecuadas a los desafíos industriales y sociales. Fomentar la interacción efectiva entre la academia y la industria es nuestro principal objetivo con este libro. Las conferencias CTMI son uno de los principales foros donde se presentan avances significativos en matemáticas industriales, reuniendo a destacados líderes de los negocios, la ciencia y la academia para promover el uso de las matemáticas para una industria innovadora. Nota de contenido: 1. Perez, Hector D. and Grossmann, Ignacio E., Recent Advances in Computational Models for the Discrete and Continuous Optimization of Industrial Process Systems -- 2 Casal, G. at al., Optimal Design of a Railway Bypass at Parga, Northwest of Spain -- 3. Parolini, N. et al., Reduced models for liquid food packaging systems -- 4. Martín, E. et al., Reduced order modelling in the manufacturing process of wire rod: Applications for fast temperature predictions and optimal selection of process parameters -- 5. Coroas, C. and Martín, Elena B., Modelling and numerical simulation of the quenching heat treatment. Application to the industrial quenching of automotive spindles -- 6. Alborés, Alfredo R. and Rodríguez, J., Single Particle Models for the Numerical Simulation of Lithium-ion Cells -- 7. Casasnovas, D. and Rivero, Á., Fracture propagation using a phase field approach -- 8. López García, J. and Rivero, Á., Phase space learning with neural networks. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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