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Índice del contenido
Ficha de la carrera
- Título: Doctor en Ingeniería
- Comienzo: Inscripcón abierta todo el año
- Duración: 3 años (máximo 5 años)
- Modalidad de cursado: Presencial
- Formulario de avance
- Plan de estudios
- Inscripción y Solicitud de título
Acreditación
El Consejo Superior de la Universidad Nacional de Rosario aprobó el Plan de Estudios de la Carrera el 1 de abril de 1997 por Resolución No 063/97.
Por Resolución Nº 295/07 del Consejo Superior se aprobó la modificación del Plan de Estudios y Reglamento de la carrera, los que fueron modificados por Resolución N° 209/2013 CS.
La carrera ha sido acreditada y categorizada "B" por CONEAU (Resolución Nº 235/11).
Objetivos
La carrera de Doctorado en Ingeniería tiene por objetivo capacitar para la investigación y el desarrollo de nuevos conocimientos en el campo de la ingeniería y su aplicación tecnológica, que impliquen avances importantes y originales.
Perfil del egresado
El perfil del egresado es el de un postgraduado con una sólida formación en la metodología de la investigación, capaz de producir avances en el conocimiento de la ingeniería, en el desarrollo y construcción de nuevas tecnologías, y trabajar en equipos interdisciplinarios.
Resolución [res: 2 - 347/12]
Director Académico Dr. Oscar Moller
COMISIÓN ACADÉMICA
Miembros Títulares
- Dr. Ernesto Kofman
- Dr. Erik Zimmermann
- Dra. Analía Gastón
- Dr. José Angel Cano
- Dra. Mabel Medina
Miembros Suplentes
- Dra. Susana Marchisio
Asignaturas de la carrera
Operación Óptima de Procesos Industriales (20190049)
Ficha del Curso
- Inicio 12-03-2019
- Fin 21-06-2019
- ProfesoresDr. Alejandro Gabriel Marchetti
- HorarioMartes 14 a 16-Viernes 14 a 16 hs.
- LugarIngrese el lugar
- Duración60 Hs.
Descripción
Parte I – Programación matemática lineal y no lineal
- 1. Programación matemática lineal (LP). Propiedades básicas de los programas matemáticos lineales. Ejemplos. El método simplex. Programa lineal dual. Relaciones primal-dual. Ejercicios.
- 2. Programación matemática no lineal (NLP). Propiedades de soluciones óptimas. Programación convexa. Optimización sin restricciones. Condiciones necesarias y suficientes de optimalidad. Optimización con restricciones de igualdad. El método de los multiplicadores de Lagrange. Optimización con restricciones de desigualdad. Condiciones geométricas de optimalidad. Condiciones de Karush-Kuhn-Tucker. Ejemplos y ejercicios.
- 3. Métodos numéricos para NLP. Algoritmos y su convergencia. Optimización sin restricciones: Métodos básicos de descenso. Métodos cuasi-Newton. Optimización con restricciones: Método del gradiente proyectado. Método del gradiente reducido. Métodos de penalidades y funciones barrera. Programación cuadrática sucesiva. Ejemplos y ejercicios.
Parte II – Operación óptima de procesos industriales
- 4. Introducción a la optimización en tiempo real (RTO) de procesos continuos. Optimización de corrida-a-corrida de procesos batch. Efecto de las perturbaciones y errores de modelado. Formulación de un problema NLP. Métodos de adaptación basados en modelos. Métodos de adaptación sin modelo. Adaptación de modificadores. Ejemplos y ejercicios.
Objetivos
Que el estudiante que haya aprobado la asignatura adquiera los elementos de juicio necesarios para la formulación de un problema de optimización y la interpretación de los resultados, basándose en la experiencia práctica adquirida y el conocimiento de los aspectos teóricos relevantes. El curso presenta las nociones teóricas básicas de la programación matemática lineal y no-lineal, así como también las principales técnicas de resolución. La operación óptima de procesos industriales reviste una gran importancia económica. Sin embargo, el punto óptimo de operación es particularmente difícil de determinar cuando el modelo del que se dispone para llevar a cabo la optimización es impreciso o si se trabaja en presencia de perturbaciones. El curso incluye una introducción a la optimización en tiempo real y presenta tecnologías relevantes de optimización en tiempo real que se distinguen según la manera en que se incorporan las mediciones obtenidas en línea y la forma en que se lleva a cabo la adaptación a fines de reevaluar el punto óptimo de operación.
Destinatarios
Son destinatarios de la presente asignatura de posgrado los graduados universitarios de las carreras de: Ingeniería Electrónica, Ingeniería Industrial, Licenciatura en Ciencias de la Computación, Licenciatura en Matemática, Ingeniería Electricista, Licenciatura en Física.