Aproximación a las Rectas de Duhring 0.1

Como  todos los estudiantes de  ingeniería química  sufrimos por los diagramas,  Mudy, Duhring,  y otros mas que hasta duele la cabeza. 

Esta aplicacion esta provicionalmente desarrollada en lenguaje C, forma parte de un pequeño proyecto personal que iré actualizando con el tiempo sobre la materia de evaporadores, por lo que  les dejo la aplicacion en este enlace el programa es de prueba tal vez contenga algún error, así que espero de sus comentarios para  poder mejorarlo.

como verán en la muestra de ejecución,  la temperatura esta en Fahrenhit, la concentración en fracción masa. Aun que los resultados los expresa  en las  magnitudes mas comunes de  de medición de  temperaturas.

obtencion de Datos por Interpolacion Usando Matlab

En ingeniería y algunas ciencias es frecuente disponer de un cierto número de puntos obtenidos por muestreo o a partir de un experimento y pretender construir una función que los ajuste.

Por lo que recurrimos a la interpolación que consistes en  la obtención de nuevos puntos partiendo del conocimiento de un conjunto discreto de puntos.

Para eso disponemos de suficiente conocimiento matemático, adquirido durante el tiempo que estamos en la universidad, un que en la práctica se recure siempre a software para resolver este tipo de problemas y más cuando los datos son demasiado extensos.

Problema Tipo

Supongamos que tenemos una serie de Datos de una mezcla de Benceno y Tolueno representado x,y  respectivamente, obtener la concentración correspondiente en x=0.45.

 

>> x= 0:0.1:1.0;
>> y = [0.0 0.211 0.378 0.512 0.623 0.714 0.791 0.856 0.911 0.959 1.00];
>> interp1(x,y,0.45,'lineal')

ans =

    0.6685

>> interp1(x,y,0.45,'cubic')

ans =

    0.6706

>> interp1(x,y,0.45,'spline')%spline cubicos

ans =

    0.6706

>> interp1(x,y,0.45,'nearest')%usando no finito de vecinos proximos(nearest neighbort)

ans =

    0.7140

una pequeña comparacion de los tipos de interpolacion.

%Comparadon métodos de interpolacion
x= 0:0.1:.8;
y = [0 10 5 20 10 30 15 40 20];
x_val = 0:0.01:.8;
y_val1 = interp1(x,y,x_val,'linear');
y_val2 = interp1(x,y,x_val,'spline');
y_val3 = interp1(x,y,x_val,'cubic');
plot(x_val,y_val1,'--',x_val,y_val2,'.',x_val,y_val3,x,y,'o');
title('Comparacion de diferentes tipos de interpolacion');
grid