ANÁLISIS DIMENSIONAL Y SIMILITUD

ANÁLISIS DIMENSIONAL Y SIMILITUD

Cuando se habla de análisis dimensional y similitud se refiere a la ingeniería de la vida real, cuando las ecuaciones son muy difíciles de resolver o no se saben cuáles son, el método de la experimentación es un método de obtener información confiables, en la mayoría de estos experimentos se hacen a escala geométrica para ahorrar tiempo y dinero, por esta razón no se hacen con un prototipo a escala real. En este caso, se debe tener cuidado de escalar adecuadamente los resultados, y en este momento se usa una poderosa técnica llamada análisis dimensional. El análisis dimensional se usa en muchas disciplinas no solo en mecánica de fluidos como se piensa usualmente, se usa cuando es necesario diseñar y realizar experimentos, según Potter en su libro dice que el análisis dimensional está basado en la noción de la homogeneidad dimensional, En el que todos los términos de una ecuación deben tener las mismas dimensiones, por ejemplo si le ecuación de Bernoulli se escribe:

Como la dimensión que se maneja es longitud, si se saca Z1 de la izquierda como factor y Z2 de la derecha se tendrá:

En esta nueva ecuación obtenida los términos aparecen sin dimensiones y la ecuación se escribió como una combinación de parámetros sin dimensiones.

De acuerdo con la dificultad para hallar el flujo en submarinos, aves espaciales, y en cosas demasiado pequeñas como aspas de turbina, tubos capilares, flujo alrededor de un microorganismo se debe usar un modelo mayor que el prototipo para tener mejor grado de precisión en los datos a obtener.

Los propósitos principales del análisis dimensional son:

Generar parámetros adimensionales que ayuden en el diseño de experimentos (ya sean físicos y o numéricos) y en el reporte de los resultados experimentales.

Tener leyes de escalamiento de modo que se queda predecir el desempeño del prototipo a partir del desempeño del modelo.

Predecir las tendencias en la relación entre parámetros

La similitud es el estudio de predecir condiciones del prototipo a partir de observaciones en modelos, lo que implica el uso de parámetros sin dimensiones obtenidos en un análisis dimensional, existen dos parámetros para el estudio de análisis dimensional. 1. Teorema de Buckingham y el 2. Es extraer parámetros sin dimensiones que afectan a una situación de flujo particular de las ecuaciones diferenciales.

Análisis Dimensional

Cuando se hable del estudio de fenómenos con flujo de fluidos intervienen por lo general un gran número de parámetros de flujo y geométricos. Y es conveniente poder utilizar el mínimo número de combinaciones posibles entre los parámetros. Se toma por ejemplo la caída de presión ΔP a través de una válvula corrediza como la mostrada en la figura. Si queremos analizar la caída de presión podríamos suponer que esta depende de las variables siguientes:

La velocidad promedio en la tubería V ,La densidad del fluido ρ ,La viscosidad del fluido μ , El diámetro de la tubería D, La abertura de la válvula h Esto puede expresarse matemáticamente como: ΔP = f ( ) V, ρ,μ,d,h

Fijar todos los parámetros excepto uno, por ejemplo la velocidad, y analizar la relación entre este parámetro y la caída de presión. Podríamos hacer este experimento para varios valores de uno de los otros parámetros, por ejemplo el diámetro de la tubería. Se podría obtener así los resultados de la figura: Luego podríamos repetir el estudio fijando otro jugo de parámetros y dejando libre a otros. Este método puede ser útil pero requiere del estudio de muchas combinaciones de parámetros.

Hay un método que permite obtener de una forma simple relaciones adimensionales entre los parámetros que influyen en un determinado fenómeno, este método es denominado Teorema π de Buckingham.

EL teorema de Buckingham

Estipula que (n-m) grupos de variables sin dimensiones, llamados términos pi, donde m es el número de dimensiones básicas incluidas en las variables pueden ser relacionadas por

(π)1=f(π2, π3,……. ,πn-m)

Donde (π)1 incluye la variable dependiente y los términos (π) restantes incluyen solo variables independientes, para la aplicación exitosa del análisis dimensional es que una dimensión debe ocurrir por lo menos dos veces o ninguna, el procedimiento utilizado para aplicar este teorema es el siguiente:

1 Haga una lista de los parámetros (variables dimensionales, variables adimensionales y constantes dimensionales) y cuéntelos. Sea n el número total de parámetros en el problema, inclusive la variable dependiente.

2 Haga una lista con las dimensiones primarias para cada uno de los n parámetros.

3 Suponga la reducción j. Como primera suposición, haga j igual al número De dimensiones primarias representadas en el problema. El número esperado de ’ (k) es igual a n menos j, de acuerdo con el teorema Pi de Buckingham, Si en este paso, o durante algún paso subsecuente, el análisis no funciona, verifique que haya incluido suficientes parámetros en el paso 1.

4 Elegir los j parámetros repetitivos que usará para construir cada P. Dado que

Los parámetros repetitivos tienen el potencial para aparecer en cada ,

Cerciórese de elegirlos atinadamente.

5 Genere la pi una a la vez mediante el agrupamiento de los j parámetros repetitivos con uno de los parámetros restantes, y fuerce el producto a ser adimensional. De esta manera, construya todas las k ’s. Por costumbre, la primera, designada 1, es la dependiente (la que está en el lado izquierdo de la lista). Utilice las como sea necesario para lograr establecer grupos adimensionales.

6 Verifique que todas las de hecho sean adimensionales. Escriba la relación Funcional final en la forma de la ecuación

Parámetros comunes sin dimensiones:

Unos ejemplos de parámetros sin dimensiones o pi comunes establecidos que se encuentran en la mecánica de fluidos y la trasferencia de calor

-Número

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