75 p.La solución numérica de flujos de fluidos requiere un coste computacional relativamente grande y hay casos en los que el coste puede llegar a ser inasumible. En muchos de estos casos la mejor opción es utilizar ¿Métodos de Orden Reducido¿ (ROM). Se presenta un trabajo en este ámbito, concretamente con el método Proper Orthogonal Decomposition (POD). La principal novedad desarrollada localiza las zonas del espacio paramétrico de mayor sensibilidad a la hora de alimentar el modelo reducido. Partiendo de una distribución uniforme de los ¿snapshots¿ (casos resueltos del modelo completo), la investigación ha desarrollado un método rápido, eficiente y preciso para estimar un error que puede ser interpretado como la sensibilidad o cantidad de información que aporta cada ¿snapshot¿ al modelo reducido. El trabajo se ha aplicado en dos casos: Primero sobre unas ecuaciones concretas de un flujo ideal con un término fuente específico, y segundo, sobre un caso CFD de un flujo no viscoso incidiendo sobre un perfil alar.bcam:basque center to applied mathematics
SCM Grid: sustainability construction & material
