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dc.contributor.advisorAlencastre Miranda, Jorge Hernán
dc.contributor.authorAnton Tasayco, Victores_ES
dc.date.accessioned2019-11-28T00:47:18Z
dc.date.available2019-11-28T00:47:18Z
dc.date.created2019
dc.date.issued2019-11-27es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/15429
dc.description.abstractEl presente trabajo de investigación denominado Estudio del Manejo de Materiales en la Industria Minera mediante el Método de Elementos Discretos (Discrete Element Method - DEM), ha sido elaborado con la finalidad de aportar con la aplicación de esta metodología de cálculo en nuestro medio, aplicado a flujos granulares. Particularmente se ha considerado la aplicación a la industria minera, debido que el Perú es un país minero muy importante y la aplicación de esta metodología aportaría a dar soluciones, que permitan incrementar la producción en esta industria. En el primer capítulo, se presenta los antecedentes, lineamientos teóricos y trabajos de investigación previos respecto a la metodología DEM. Así mismo se presentan ciertas aplicaciones de interés e importancia. Se ha considerado también dar a conocer una síntesis del estado de la aplicación DEM en nuestro país. En el segundo capítulo, se define el material granular como conjunto de partículas discretas confinadas, así mismo se describen y clasifican los materiales granulares. Además de técnicas recomendadas para la caracterización del material, descripción de la fenomenología que producen los materiales granulares al manipularlos. En el tercer capítulo, se describe la metodología para simular flujos granulares, además de la secuencia de iteración de la metodología propuesta, considerando las limitaciones y restricciones. Así mismo se mencionan las herramientas computacionales que brindan soporte para trabajar con la metodología DEM. En el cuarto capítulo, se mencionan las consideraciones experimentales propuestas, mediante el uso de software de simulación DEM. En el presente trabajo de investigación, se exponen los factores de importancia a considerar en la etapa de simulación DEM, así mismo se bridará una técnica de análisis de sensibilidad para lograr calibrar el modelo de simulación. Este análisis de sensibilidad se basa en los parámetros que puedan brindar la mejor aproximación en el modelo de simulación DEM, en comparación con los valores obtenidos el experimento en laboratorio. El modelo planteado para la calibración es el caso de la prueba del ángulo de reposo, esta prueba vincula los valores obtenidos en pruebas experimentales (el caso de la investigación, valores obtenidos de la bibliografía especializada) con los valores a calibrar en el software de simulación. Los resultados obtenidos mediante el procedimiento elaborado en este trabajo y plasmados en el ejemplo de calibración, están dentro de los rangos de error, propios de esta metodología de simulación para flujos granulares.es_ES
dc.description.uriTesises_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.rightsAtribución-CompartirIgual 2.5 Perú*
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/pe/*
dc.subjectMateriales--Propiedades mecánicases_ES
dc.subjectMateriales granuladoses_ES
dc.subjectMétodo de elementos discretoses_ES
dc.subjectIndustria mineraes_ES
dc.titleEstudio del manejo de materiales granulares en la industria minera mediante el método de elementos discretoses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_ES
thesis.degree.nameMagíster en Ingeniería Mecánicaes_ES
thesis.degree.levelMaestríaes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgradoes_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería Mecánicaes_ES
renati.advisor.dni10588073
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-8442-8255es_ES
renati.discipline713347es_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_ES
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.01es_ES


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Atribución-CompartirIgual 2.5 Perú
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