Optimización Numérica para Diseño de Aerogenerador en Patagonia
Visión general
De qué trata este proyecto.
Implementa BEM en Python para calcular potencia generada dada una geometría de pala y un perfil de viento. Define la función objetivo: maximizar coeficiente de potencia Cp a 10 m/s sujeto a restricciones de carga máxima por flexión y momento torsional. Implementa los tres optimizadores: Nelder-Mead (sin gradiente), BFGS (con gradiente analítico que derivas), evolución diferencial (global). Compara en: Cp máximo encontrado, número de evaluaciones de función, robustez ante condiciones iniciales (20 reinicios aleatorios). Análisis de sensibilidad de las 12 variables (Sobol indices). Entrega: código, comparativa cuantitativa, geometría final, informe de 10 páginas.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Optimizar 12 parámetros geométricos de pala de aerogenerador comparando tres métodos numéricos y analizando sensibilidad de variables.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Implementar métodos de optimización numérica desde la teoría
- Derivar gradientes analíticos para mejorar convergencia
- Comparar optimización local vs global con criterios objetivos
- Aplicar análisis de sensibilidad para entender el problema, no solo resolverlo
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosInvestigador Científico
Optimización numérica aplicada a diseño ingenieril real es el tipo de trabajo que define un perfil investigador-aplicado para industria energética.
Este proyecto afina
- numerical-optimization
- bfgs
- sensitivity-analysis
Ingeniero de Datos
Los ingenieros de datos que comprenden optimización numérica diseñan pipelines de simulación que escalan, no scripts que solo corren en su portátil.
Este proyecto afina
- scientific-python
- numerical-optimization
- sensitivity-analysis
Ingeniero de Aprendizaje Automático
Comprender los algoritmos de optimización que están detrás del entrenamiento de modelos es lo que distingue al ML engineer que entiende su trabajo del que solo llama .fit().
Este proyecto afina
- numerical-optimization
- bfgs
- differential-evolution