Prácticas computacionales y experimentales en la docencia de ingeniería térmica: cinco casos de estudio

Abstract

El uso de simuladores se está extendiendo no sólo en la industria sino también en la universidad. La aparición de software que permiten y facilitan la creación de interfaces gráficas (GUI Graphical User Interface) y el uso de las propiedades termofísicas de las sustancias es una de las causas de dicho crecimiento. Por otro lado, la componente práctica y aplicada que se intenta dar a las asignaturas técnicas también ayuda a la preparación de competiciones centradas en el diseño experimental. En este artículo se analiza cinco experiencias docentes en el área de la Ingeniería Térmica que han tenido lugar en Tecnun. Tres de los casos de estudio son computacionales y dos experimentales. Las prácticas computacionales son basadas en simuladores implementados en EES (Engineering Equation Solver) que tratan tanto de diseño de componentes (Simulador para el diseño y optimización de Intercambiadores de Calor compactos) como del análisis de sistemas (Análisis de un ciclo frigorífico teniendo en cuenta tanto la Transferencia de Calor como la Mecánica de Fluidos o un Optimizador de Ciclos de Rankine con uso de catálogos para la selección de algunos componentes). Por otro lado las prácticas experimentales consistieron en competiciones en las que estudiantes tenían que optimizar un diseño. En uno de los casos los estudiantes tenían que maximizar la transferencia de calor mediante la adición de aletas a un vaso metálico con agua hirviendo en su interior u otro caso fue en el diseño de un intercambiador de calor para refrigerar la CPU de un ordenador de mesa trabajando al máximo de su carga. Una vez presentados los cinco casos de estudio se analizará las fortalezas y debilidades. En concreto se analiza la capacidad de integrar conceptos de varias disciplinas de la Ingeniería Térmica, la motivación que supone el hecho de hacer algo fuera de lo común, el desarrollo de habilidades profesionales, la posibilidad de abordar problemas más realistas que difícilmente sería posible hacerlo a través de la pizarra (estudios paramétricos y de optimización).