Este repositorio contiene recursos de aprendizaje para el curso Modelación Computacional dictado a estudiantes de segundo año (4to semestre) del programa de Ingeniería Civil de la Universidad EAFIT. El curso cubre aspectos básicos de uso de herramientas computacionales, algunos métodos numéricos fundamentales y elementos comunes a la simulación numérica de problemas asociados con fenoménos mecánicos (v-gr., mecánica de sólidos, mecánica de los medios continuos, análisis estructural, elementos finitos, etc). El curso utiliza Python como lenguaje de programación así como herramientas de uso libre disponibles en línea. En lo que sigue se presentan instrucciones para descargar o clonar el repositorio. Adicionalmente, usando la opción de binder es posible ejecutar los Notebooks aún sin tener una instalación de Python o Jupyter en el computador de trabajo.
En un alto porcentaje de este curso se utilizan estrategias pedagogícas de aprendizaje activo, particularmente en algunas de las sesiones se seguirá una metodología de aula inversa. En esta se otorga una mayor responsabilidad al estudiante durante el proceso de aprendizaje. Para desarrollar este proceso se han desarrollado los siguientes recursos:
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Notas de clase: con los archivos fuente y el documento en pdf.
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Actvididades de aprendizaje activo: en Notebooks de Jupyter.
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Códigos de ejemplo.
Las actividades de aprendizaje activo usan Notebooks de Jupyter que permiten tener en un único documento texto, gráficos y código.
A continuación se presentan las actividades disponibles.
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Interpolación
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Elementos finitos y análisis estructural
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Generalidades sobre el análisis estructural y los elementos finitos
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Cerchas
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Se puede clonar el repositorio usando:
git clone https://github.com/AppliedMechanics-EAFIT/modelacion_computacional
o directamente usar la opción de descarga desde GitHub.
Para correr los notebooks de Jupyter, es necesario Python y algunos paquetes:
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IPython, un shell interactivo que añade funcionalidades extra al modo interactivo incluido con Python, como resaltado de líneas y errores mediante colores, una sintaxis adicional para el shell, autocompletado mediante tabulador de variables, módulos y atributos; entre otras funcionalidades.
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NumPy, una extensión de Python, que le agrega mayor soporte para vectores y matrices, constituyendo una biblioteca de funciones matemáticas de alto nivel para operar con esos vectores o matrices.
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SciPy, una biblioteca de herramientas y algoritmos matemáticos para Python.
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matplotlib, una biblioteca para la generación de gráficos a partir de datos contenidos en listas o arrays en el lenguaje de programación Python y su extensión matemática NumPy.
y el Sistema de Álgebra por computadora (CAS) Sympy.
El método sugerido es usar una distribución de Python, preferiblemente Anaconda. Esta incluye todos los paquetes mencionados arriba.
El contenido de este repositorio está licenciado bajo una licencia Creative Commons Attribution 4.0, y el código fuente que le acompaña bajo una licencia MIT.
Para citar estas notas de clase use
Juan Gómez, Nicolás Guarín-Zapata y Edward Villegas-Pulgarín (2019). Notas de clase: Modelación computacional. Universidad EAFIT, Disponible en: https://github.com/AppliedMechanics-EAFIT/modelacion_computacional.
Una entrada de BibTeX para los usuarios de LaTeX es
@misc{notas_modelacion,
title = {Notas de clase: Modelación computacional},
author = {Gómez, Juan and Guarín-Zapata, Nicolás and
Villegas-Pulgarín, Edward. },
year = {2019},
keywords = {Modelación computacional, Python,
Mecánica computacional},
publisher = {Universidad EAFIT},
url = {https://github.com/AppliedMechanics-EAFIT/modelacion_computacional}
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