¿Alguna vez se ha preguntado cómo los árbitros del VAR determinan un fuera de juego milimétrico o un toque de manos imperceptible en una fracción de segundo? La respuesta no está solo en las cámaras, sino en la física, los sensores MEMS y la simulación multifísica.

En el Mundial de la FIFA 2026^®, la tecnología ha llevado el "juego bonito" a otra dimensión. Desde el balón oficial Adidas Trionda^® hasta los chalecos de rendimiento que usan los jugadores bajo sus camisetas, el fútbol actual es un ecosistema hiperconectado de datos en tiempo real.

¿Cómo funciona esta tecnología y qué papel juega COMSOL Multiphysics®? ¡Se lo contamos!

1. Sensores dentr del balón: El fin de las jugadas polémicas

El Adidas Trionda® esconde en su interior un chip IMU (Unidad de Medición Inercial) de 500 Hz equipado con acelerómetros y giroscopios MEMS. Esto permite:

Detectar el más mínimo roce del balón (clave para jugadas dudosas de manos o desvíos sutiles en fueras de juego).

Medir la velocidad angular y el eje de rotación en tiempo real para analizar tiros con efecto (como las emblemáticas trivelas).

¿El reto de simulación? Aunque los diseños comerciales son propietarios, con COMSOL Multiphysics® se pueden modelar giroscopios de vibración (analizando cómo las fuerzas de Coriolis acoplan los modos de vibración) y optimizar antenas de radiofrecuencia que envían los datos a las antenas del estadio de forma instantánea.

2. Los chalecos inteligentes: Gestión térmica y rendimiento masivo

Los jugadores llevan un dispositivo entre los omóplatos que recopila métricas críticas: posicionamiento GNSS, magnetómetros de tres ejes y electrodos de ECG para el ritmo cardíaco.

¿El reto de simulación? Empaquetar tanta electrónica en un espacio tan reducido genera un desafío enorme de gestión térmica. Un mal diseño podría convertir el dispositivo en una fuente de calor incómoda para el futbolista. Mediante la simulación multifísica, es posible estudiar la disipación del calor de los componentes y modelar acelerómetros micromecanizados por actuación capacitiva para garantizar su precisión a largo plazo.

3. La acústica del estadio: Una experiencia inmersiva para la afición

La tecnología no solo está en la cancha, también en las gradas. El icónico Estadio Azteca (Mundialistas en 1970 y 1986, y renovado para 2026) ha rediseñado por completo su sistema de sonido.

Para predecir cómo se escuchará el rugido del estadio, el equipo de COMSOL Multiphysics® simuló la propagación de ondas acústicas de los arreglos de altavoces suspendidos del techo. Al superponer los campos sonoros de cerca de 70 matrices de altavoces, se garantiza una distribución perfecta de la presión sonora para cada aficionado. La Figura 1 muestra la simulación de propagación de ondas acústicas en el Estadio Azteca.

Vea la figura de la portada, en la que se simula la propagación de ondas acústicas desde uno de los arreglos de altavoces suspendidos del techo en el recientemente renovado Estadio Banorte (Estadio Azteca). La distribución completa de la presión sonora se puede obtener mediante la superposición de los campos sonoros de aproximadamente 70 arreglos de altavoces distribuidos, los cuales están suspendidos de la estructura del techo y colocados por todo el estadio.

Aunque estos modelos se crearon con fines ilustrativos e independientes, demuestran cómo la ingeniería multifísica es fundamental para entender los dispositivos que hoy transforman las decisiones arbitrales, el entrenamiento táctico y la experiencia del espectador en los estadios. ¿Te imaginas ver todas estas métricas de aceleración, efecto y mapas de calor en vivo en tu pantalla de TV en el próximo partido? El futuro del fútbol ya está aquí.

Referencia

El modelo de dispersión atmosférica CALPUFF se basa en campos meteorológicos tridimensionales en cuadrícula para simular el transporte, la dispersión y la deposición de contaminantes. Estos campos meteorológicos pueden generarse mediante el preprocesador meteorológico CALMET o derivarse directamente de modelos meteorológicos de pronóstico.

Comprender estos datos meteorológicos suele ser tan importante como interpretar las predicciones de concentración resultantes. CALPUFF View incluye una herramienta que permite generar rosas de los vientos, lo que facilita el análisis de los patrones de viento en cualquier punto del dominio de modelado. La herramienta también puede extraer otras variables meteorológicas, como la temperatura y la altura de la capa de mezcla, para su posterior análisis.

Siga estos pasos para crear una rosa de los vientos personalizada con CALPUFF View:

Paso 1: Inserte un archivo CALMET.DAT en su proyecto de CALPUFF View. Si ejecuta CALMET dentro de la aplicación, el archivo se cargará automáticamente en su configuración de CALPUFF. Para archivos CALMET.DAT generados fuera de CALPUFF View, vaya a la configuración de Meteorological/Landuse del Asistente de CALPUFF y haga clic en el botón Add File.

Paso 2: Seleccione la herramienta rosa de los vientos (Wind Rose Tool) en la barra de herramientas de anotación Annotation Toolbar.

Paso 3: Haga clic con el botón izquierdo del ratón en el área de dibujo, en la ubicación donde desea generar la rosa de los vientos. Se mostrará el cuadro de diálogo de la herramienta Wind Rose Tool.

Las coordenadas X e Y y los números de celda de la cuadrícula de la ubicación seleccionada se muestran en el panel Specify Location for Wind Rose. Puede modificar estos valores cuando lo desee. También puede cambiar la capa vertical, la hora de inicio y la hora de finalización que se extraerán.

Paso 4: Bajo Extra Data, seleccione los parámetros meteorológicos adicionales que desee extraer del archivo CALMET.DAT. Si bien estos parámetros no se muestran en la rosa de los vientos, se escriben en el archivo de series temporales de salida (*.dat) en formato de texto ASCII, desde donde se pueden leer y analizar.

Paso 5: El panel Save Output Met File As muestra un nombre y una ubicación predeterminados para el archivo de datos generado. Puede modificar el nombre o la ubicación predeterminados según lo desee. El archivo de salida contiene datos de series temporales extraídos de la celda de la cuadrícula y la capa vertical seleccionadas dentro del archivo CALMET.DAT.

Paso 6: Una vez generado, el archivo de datos de salida se muestra automáticamente como una rosa de los vientos en WRPLOT View. Además de la rosa de los vientos gráfica, WRPLOT View ofrece distribuciones de frecuencia tabulares, gráficos de distribución del viento y la posibilidad de exportar la rosa de los vientos a Google Earth.

Resuelva problemas complejos con la ciencia de datos y el aprendizaje automático

Cree modelos predictivos, analice conjuntos de datos complejos y descubra patrones que impulsen resultados empresariales más inteligentes.

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Ciencia de datos y aprendizaje de máquina

Nuestras soluciones de ciencia de datos y aprendizaje de máquina

Con la plataforma modular de ciencia de datos y aprendizaje de máquina de Minitab, puede hacer crecer y desarrollar sus habilidades analíticas a su propio ritmo.

Utilice nuestra solución integral y automatizada de ciencia de datos para abarcar desde el acceso a los datos hasta la implementación del modelo. O seleccione las herramientas que necesita para resolver sus problemas particulares.

Solo Minitab cuenta con una plataforma de ciencia de datos y aprendizaje de máquina que le ofrece la flexibilidad y las capacidades necesarias para resolver sus problemas. Resuelva los acertijos del presente y adelántese a los desafíos del mañana.

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¡Muchos más beneficios de EMP! ¡Tu membresía en el Programa de Mantenimiento Elite de Maplesoft te brinda más beneficios que nunca!

La membresía en el Programa de Mantenimiento Elite (EMP) de Maplesoft ahora le brinda muchos más beneficios. EMP no solo le proporciona actualizaciones para Maple, sino que ahora también pone a su disposición muchos más productos y servicios. Estos incluyen:

• Acceso a las funciones con tecnología de IA en Maple:
  
  • El nuevo Asistente de IA, que le ayuda a completar sus tareas en Maple más rápido que nunca.
  • La nueva herramienta de importación de documentos convierte archivos PDF estáticos, impresiones y otros documentos que no son de Maple en documentos de Maple con funciones matemáticas en tiempo real.
  • El paquete NaturalLanguage, que impulsa sus propias exploraciones y aplicaciones que utilizan IA desde dentro de Maple.
• Calculadora Maple Premium: Disfruta de todo el poder de Maple en su teléfono, con acceso ilimitado a funciones como Pasos de la solución y Revisar mi trabajo.
• Maple Learn: Los miembros de EMP tienen acceso completo a Maple Learn, el entorno en línea para la enseñanza y el aprendizaje de las matemáticas. Pueden usar Maple Learn directamente, tanto como deseen. También pueden usarlo para distribuir contenido desarrollado en Maple, como cuestionarios de práctica con comprobación de los pasos de sus soluciones, a estudiantes que no tienen Maple.
• Maple MCP: conecte el motor matemático de Maple a su herramienta de IA externa favorita para obtener resultados matemáticos fiables.

Presentamos un nuevo curso del centro de aprendizaje COMSOL Learning Center: "How to Work with the License Manager"

Este curso de 4 partes ofrece una visión completa de cómo gestionar eficientemente sus licencias de COMSOL Multiphysics® con el gestor de licencias FlexNet®. Analizaremos cómo controlar el uso de los diferentes módulos, gestionar las sesiones inactivas y supervisar el uso actual.

En cada parte se tratarán los siguientes temas:

Parte 1: Cómo alojar varias licencias en un único administrador de licencias.

• Ejemplo de varios archivos de licencia
• Combinar estos archivos de licencia
• Utilizando el nuevo archivo de licencia combinado

Parte 2: Cómo administrar el acceso óptimo a la licencia de COMSOL® con un archivo de opciones.

• Administrar una sola licencia
• Administración de múltiples licencias

Parte 3: Cómo gestionar las sesiones inactivas

• Establecer un tiempo de espera para la licencia.
• ¿Qué sucede cuando un usuario con tiempo de espera agotado regresa?

Parte 4: Cómo supervisar el uso de la licencia de COMSOL^®

• Supervise el uso en Windows^®
• Supervise el uso en Linux^®
• Supervisa el uso en macOS

Por Oliver Franz.

La visibilidad en tiempo real de la producción comienza con una verdad que muchos gerentes de planta, ingenieros de calidad y operarios conocen bien: la mayoría de las fábricas ya manejan más datos de los que cualquiera puede procesar cómodamente. Las mediciones se transmiten a través de calibradores y máquinas de medición por coordenadas (MMC), señales de máquinas, notas de inspección, paneles de control e informes de fin de turno. El mayor desafío radica en la sincronización, ya que una señal de calidad solo genera valor cuando la persona adecuada la detecta con la suficiente antelación para actuar.

Ese lapso de tiempo es donde comienza silenciosamente el desperdicio. Un proceso se retrasa mientras la línea sigue avanzando. El nivel de llenado varía tras un ajuste. El patrón del turno de noche queda pendiente en una hoja de cálculo hasta la próxima reunión de revisión. Para cuando un ingeniero de calidad conecta las pistas, los operarios ya pueden estar clasificando productos, reprocesando inventario o ralentizando una línea que debería estar preparando el siguiente pedido.

Minitab ofrece a los fabricantes una forma más conectada de producir mejor. Cuando las mediciones de planta se integran automáticamente en la monitorización del proceso en tiempo real, los operarios pueden responder mientras la producción sigue activa. Los ingenieros de calidad dedican menos tiempo a buscar datos dispersos y más tiempo a comprender las variaciones, y los responsables de planta obtienen una visión compartida de lo que requiere atención antes de que los pequeños problemas se conviertan en interrupciones costosas.

Minitab conecta la recopilación automatizada de datos en planta con la monitorización estadística de procesos en tiempo real, creando un camino más claro desde la medición hasta la acción.

¿Por qué surgen problemas de calidad una vez que la producción ya ha avanzado?

Muchas plantas cuentan con rutinas de inspección rigurosas, pero la información suele pasar por demasiados pasos antes de ser útil. Un operario toma una medida, un técnico la registra en otro sistema, se limpia una hoja de cálculo, se actualiza un panel de control y un supervisor revisa el problema al finalizar el turno.

Estos pasos reflejan la realidad de entornos de fabricación complejos y de alto riesgo, donde las personas toman decisiones con la información disponible en el momento. La producción continúa mientras se actualizan los datos.

La falta de visibilidad dificulta la contención de varios problemas:

• Las desviaciones en el proceso pueden pasar desapercibidas hasta que los productos terminados requieran inspección o contención.
• La introducción manual de datos puede debilitar la conexión entre la medición, la máquina y el momento.
• Las situaciones fuera de control pueden parecer aisladas hasta que se acumulan ciertos patrones.
• Los responsables de la mejora continua pueden tener dificultades para demostrar qué mejoras protegen el rendimiento y los costes.

Cómo acortar el camino desde la señal hasta la acción

La visibilidad en tiempo real acerca la decisión inicial sobre la calidad a la máquina, la medición y la persona responsable del proceso. En lugar de reconstruir lo sucedido una vez que la producción ha avanzado, el personal de planta puede observar el comportamiento actual del proceso mediante gráficos en vivo, alertas y paneles que transforman las mediciones brutas en una señal más clara.

Esa señal transforma el trabajo en sí, ya que las personas ya no tienen que esperar un informe posterior para comprender lo que el proceso ya está revelando. Los operarios pueden responder con mayor rapidez, los supervisores pueden intervenir antes de que los defectos se propaguen al embalaje o al envío, y los ingenieros de calidad pueden centrarse menos en recopilar información dispersa y más en comprender la variación que afecta al rendimiento. En lugar de reaccionar después de que el desperdicio ya se haya acumulado, la fábrica obtiene un camino más claro y rápido desde la señal hasta la decisión.

Ese camino más corto surge de conectar tres momentos que a menudo se separan en la fabricación: cuando se captura la medición, cuando aparece la señal del proceso y cuando alguien tiene suficiente contexto para actuar. Para mitigar esto, los equipos deberían:

1. Capture los datos de inspección en origen. Los datos de las máquinas de medición por coordenadas (CMM), los calibradores, los PLC y otros equipos de inspección pueden integrarse directamente en un flujo de trabajo de calidad estructurado, lo que reduce el riesgo de errores de transcripción y preserva el contexto de cada medición.
2. Supervise el proceso mientras la producción está en marcha. Los gráficos de control en tiempo real, los paneles de control, las reglas y las alertas convierten las mediciones actuales en información valiosa sobre el proceso, lo que proporciona a los operarios y a los ingenieros de calidad una forma práctica de detectar cuándo es necesario prestar atención a las variaciones.
3. Vincule la señal con la investigación y la mejora. Una vez que un profesional de la calidad detecta un cambio en un proceso, el análisis de calidad de Minitab puede revelar patrones por línea, estación, turno, material o máquina, y vincular las acciones correctivas con mejoras medibles.

Por qué una mejor sincronización ayuda a los fabricantes a construir mejor

Una planta proactiva no espera a la inspección final para descubrir un problema evitable. Crea un flujo de datos que detecta las variaciones con anticipación, alerta a las personas adecuadas y proporciona a los profesionales de calidad la evidencia que necesitan para mejorar el proceso en lugar de repetir las medidas correctivas.

Minitab transforma ese flujo de datos en un ritmo de calidad más claro, donde quienes están más cerca de la producción pueden ver qué está cambiando, comprender por qué es importante y actuar antes de que la variación se convierta en desperdicio. Con datos más limpios y visibilidad compartida, los ingenieros de calidad tienen un punto de partida más sólido para la investigación, los líderes de mejora continua pueden enfocar el trabajo de mejora donde tendrá el mayor impacto y los gerentes de planta pueden vincular la estabilidad del proceso con el rendimiento, el costo y la confianza del cliente.

Eso es lo que significa construir mejor. Una mejor gestión de los datos respeta a quienes realizan el trabajo, ya que les brinda la visibilidad necesaria para tomar la decisión correcta mientras esta aún puede cambiar el resultado.

¿Preparado para reducir el tiempo de espera entre la desviación del proceso y la acción?

Los fabricantes no pueden evitar todos los cambios en los procesos, pero sí pueden reducir el tiempo necesario para detectarlos, comprenderlos y responder a ellos. Minitab proporciona a los responsables de planta, ingenieros de calidad, responsables de mejora continua y operarios la visibilidad necesaria para identificar problemas con antelación, proteger el tiempo de producción y tomar mejores decisiones con datos fiables.

Calcula y visualiza moléculas: ¡La toolbox de Química Cuántica de Maple ofrece más que nunca!

Quantum Chemistry Toolbox de RDMChem es un potente complemento para Maple que permite calcular y visualizar la estructura electrónica de las moléculas. En Maple 2026, esta toolbox introduce nuevas capacidades y mejoras significativas que permiten:

• Álgebra tensorial concisa basada en índices en Maple a través del nuevo paquete Tensor Tools.
• Construcción y manipulación orientada a objetos de operadores de segunda cuantización mediante el nuevo marco de trabajo Operator.
• Mejoras adicionales en toda la toolbox para computación, visualización y flujo de trabajo.

¿Sabía que no siempre tiene que empezar sus simulaciones desde cero? En COMSOL Multiphysics^®, puede tomar los resultados de un estudio previo y utilizarlos estratégicamente en un nuevo estudio. Esto es clave para ahorrar tiempo de cómputo y mejorar la convergencia de modelos complejos.

Existen dos formas principales de aprovechar una solución existente:

1. Como valores para las variables que NO se resuelven (Values of Variables Not Solved For)

Perfecto para acoplamientos unidireccionales (one-way coupling) donde la física A afecta a la física B, pero la B no influye en la A.

¿Cómo funciona? Imagine que primero calcula el campo de temperaturas en un sólido (Física A) en un primer estudio llamado “Estudio 1”. Si la temperatura no se ve afectada por la física B, puede pasárselo a un segundo estudio “Estudio 2” que solo calcule la variable (o variables) dependientes de la física B, por ejemplo, deformaciones cuando incluimos en nuestro estudio la física de mecánica de sólidos. COMSOL "leerá" la temperatura Estudio 1 sin perder tiempo recalculándola.

Dónde se configura: En la misma sección “Values of Dependent Variables”, vaya a Values of variables not solved for. Seleccione el método como Solution y elija el estudio y paso correspondiente. La Figura 1 muestra cómo hacer esta configuración.

Figura 1. Cómo configurar el uso de la solución de un Estudio 1 como solución de las variables dependientes que no se resuelven en la física que se incluye en el Estudio 2.

2. Como solución inicial (Initial Values)

Ideal para problemas dependientes del tiempo (transitorios) o análisis no lineales complejos.

¿Cómo funciona? Utiliza el resultado de un estudio previo (por ejemplo, un estado estacionario) como el punto de partida (t=0) para una simulación transitoria. También sirve para darle a un solver no lineal un "buen inicio" y facilitar que converja.

Dónde se configura: En los ajustes del Paso de Estudio (Study Step), despliega la sección Valores iniciales de las variables controladas por el solver (Values of Dependent Variables). En “Initial values” of variables, seleccione su estudio previo. La Figura 2 muestra cómo hacer esta configuración.

Figura 2. Cómo configurar el uso de la solución de un Estudio 1 (estacionario) como solución inicial de un Estudio 2 (transitorio).

Seguro que con estos consejos podrá mejorar sus futuras simulaciones en COMSOL Multiphysics^®.

Por Alyssa Sarro.

Convierta las ineficiencias diarias en mejoras medibles con Minitab Solution Center y Simul8

Cuando trabaja con procesos el tiempo suficiente, algo gracioso sucede: comienza a verlos en todas partes.

Uno de nuestros expertos en Simul8 una vez me dijo: “No puedo apagar mi cerebro de procesos”. Ya sea que se encuentre en el supermercado, haciendo fila para tomar un café o empacando para las vacaciones, constantemente detecta ineficiencias, cuellos de botella y oportunidades de optimización.

¿Le suena familiar? Si alguna vez reorganizó su estrategia de carga del lavaplatos porque el “flujo” no era lo suficientemente eficiente, ¡felicitaciones! Probablemente usted también sea una persona de procesos.

“Espere... ¡Eso también es un proceso!”

La verdad es que los procesos no están solo en fábricas o centros de llamadas. Están en las cosas cotidianas más comunes:

1. Abordaje de aviones → Una simulación de fila cambiante con recursos limitados (los compartimentos superiores, el espacio del pasillo, la tripulación disponible y las puertas de embarque).
2. Hacer de cenar → Asignación de recursos cuando solo hay un horno, pero tres platos compitiendo por él.
3. Preparación de los niños para la escuela → Un proceso de múltiples pasos con dependencias (desayuno antes de cepillarse los dientes), cuellos de botella (falta de zapatos) y el ciclo ocasional de retrabajo (cambios de última hora en el vestido).
4. Pago en el supermercado → Un estudio de rendimiento, completo con múltiples “carriles” y un recurso comodín conocido como “la máquina de autopago que no escaneará sus plátanos”.

Una vez que comienza a ver el mundo de esta manera, todo se convierte en un flujo de proceso.

Desde ver hasta mejorar

Eso es exactamente lo que hacen las grandes organizaciones: los hospitales optimizan el flujo de pacientes, los fabricantes equilibran las líneas de producción, los bancos mejoran las filas de servicio al cliente y los minoristas ajustan la gestión de inventario. Cada uno está abordando el mismo desafío tratando de convertir el caos diario desordenado en un éxito eficiente, medible y repetible.

Allí es donde Simul8 y Minitab convergen, con la IA transformando la manera en que se puede analizar e impulsar la mejora de procesos.

El Dúo de Potencia del Proceso

Simul8 le ayuda a ver sus procesos. Puede modelar lo que está sucediendo, probar los cambios y pronosticar cómo las mejoras afectarán el rendimiento sin interrumpir las operaciones en vivo.

Minitab le ayuda a entender dichos procesos. Puede mapear y definir antes de la simulación y validar los resultados después. Puede medir la variación, identificar los factores clave del rendimiento y confirmar cuáles mejoras realmente marcan la diferencia.

Ahora, con Minitab Solution Center, puede llevar esto aún más lejos al integrar la inteligencia impulsada por IA en las diferentes etapas de su proceso de mejora. Una vez que comience a ver el mundo como una serie de procesos interconectados, el siguiente paso es convertir ese conocimiento en mejoras.

El ciclo de mejora reforzado con IA

Paso 1: Lluvia de ideas

Comience su proceso de mejora con claridad. Utilice Minitab Brainstorm para organizar ideas utilizando mapas mentales, árboles CTQ y diagramas de espina de pescado. El soporte de IA le ayuda a explorar otras causas y conexiones, lo que hace que el análisis de causa raíz sea más rápido y revelador.

LIN_Brainstorm

Paso 2: Planifique y ejecute en Workspace

Mueva sus ideas a Minitab Workspace para estructurar proyectos utilizando plantillas probadas como PDCA, DMAIC y Kaizen. Workspace le ayuda a refinar los objetivos, definir métricas clave y alinear las prioridades para garantizar que cada proyecto se mantenga organizado y bien encaminado.

Paso 3: Simular escenarios en Simul8

Integre sin problemas sus mapas de proceso de Workspace en Simul8 para probar los cambios en el proceso en un entorno virtual. Simule cuellos de botella, restricciones de recursos e ideas de mejora antes de implementarlos en el mundo real.

Paso 4: Prepare sus datos

Minitab Data Center centraliza y automatiza la preparación con ayuda conversacional de IA, lo que le ahorra tiempo y garantiza datos limpios y confiables para el análisis.

Paso 5: Visualice su información

Utilice Minitab Dashboards para crear al instante visualizaciones interactivas basadas en IA que se adapten automáticamente a sus datos. Compare los resultados de la simulación y las métricas del mundo real lado a lado para confirmar el mejor camino a seguir.

Paso 6: Interprete sus datos con IA en Minitab Statistical Software

Por último, permita que Minitab AI transforme sus datos en información y recomendaciones en lenguaje sencillo. Valide los resultados, identifique las próximas oportunidades y vuelva a introducir esos hallazgos en Workspace o Simul8 para impulsar la mejora continua.

La próxima vez que se sorprenda optimizando su rutina matutina o reordenando una fila del supermercado en su cabeza, recuerde que ya está pensando como un mejorador de procesos. La diferencia hoy en día es que herramientas como Minitab Solution Center y Simul8 convierten ese conocimiento diario en un impacto medible. Juntos, le ayudan a ver, probar y refinar los procesos de maneras que antes eran imposibles.

Una vez que vea los procesos, no podrá dejar de verlos. Pero ahora puede optimizarlos utilizando sus datos con IA de confianza que funciona como su guía.

La comunidad de usuarios de COMSOL Multiphysics en España y Portugal tiene una cita imprescindible el próximo viernes 26 de junio de 2026 en el Rectorado de la Universidad de Málaga, sede de la Iberian COMSOL Multiphysics Conference 2026. El encuentro reunirá a investigadores, ingenieros y profesionales interesados en la simulación multifísica, en una jornada concebida para compartir conocimiento, descubrir nuevas capacidades tecnológicas y fomentar el networking entre especialistas del sector.

La conferencia ofrecerá un programa de gran valor para quienes trabajan con modelado y simulación avanzada, con ponencias plenarias, minicursos, presentaciones técnicas y sesiones de póster, en un entorno orientado tanto al aprendizaje como al intercambio de experiencias. Será una oportunidad única para conocer casos reales, tendencias emergentes y nuevas formas de optimizar los flujos de trabajo en ingeniería y análisis multifísico.

Entre los contenidos más destacados de esta edición sobresale la demostración de COSMON Nexus, el agente de inteligencia artificial diseñado para colaborar con equipos de ingeniería y simulación. La sesión será impartida por Rui Aguiar, fundador y CEO de Cosmon, y mostrará cómo los agentes de IA pueden integrarse con COMSOL Multiphysics para acelerar la configuración de modelos, automatizar tareas repetitivas, mejorar la exploración del espacio de diseño y facilitar la toma de decisiones, siempre bajo supervisión del usuario.

La presentación de Nexus permitirá a los asistentes descubrir un nuevo paradigma de colaboración entre ingeniería e inteligencia artificial, en el que la IA no sustituye al especialista, sino que actúa como apoyo técnico para reforzar la productividad, la trazabilidad y la calidad del trabajo. Esta demostración será especialmente relevante para quienes buscan hacer más ágiles sus procesos de simulación y explorar nuevas herramientas para sus equipos técnicos.

Como incentivo adicional, los asistentes al congreso podrán disfrutar de una licencia de evaluación de COSMON Nexus durante 30 días, una excelente oportunidad para experimentar de primera mano las capacidades de esta tecnología y valorar su aplicación en entornos reales de modelado y simulación con COMSOL.

La Iberian COMSOL Multiphysics Conference 2026 se presenta, por tanto, como una ocasión excepcional para actualizar conocimientos, descubrir nuevas soluciones y conectar con otros profesionales de la simulación multifísica en la Península Ibérica. Desde la organización se anima a todos los interesados a asistir y formar parte de una jornada que combinará innovación, formación y comunidad en un mismo espacio.

Las inscripciones siguen abiertas, por lo que quienes deseen asistir todavía están a tiempo de reservar su plaza y participar en uno de los encuentros de referencia para la comunidad COMSOL en España y Portugal.

Un reciente post publicado en el Blog de COMSOL Multiphysics^® (parte I y parte II) permite analizar el flujo de trabajo para resolver un interesante problema de bioingeniería: reparar el escáner 3D de un cráneo humano con un defecto óseo e integrarle un implante plano diseñado en CAD.

1. Limpieza y preparación del cráneo (STL)

El archivo escaneado original en formato STL presenta irregularidades y agujeros que impiden poder realizar simulaciones directamente. Los pasos clave para acondicionarlo son:

• Orientación: Se posiciona correctamente el cráneo en el espacio mediante operaciones de rotación. La malla del cráneo después de aplicar las operaciones de rotación se muestra en la Figura 1.
• Sellar defectos (“Fill Holes”): Se selecciona el contorno del agujero del cráneo para cerrarlo con una nueva superficie de malla estanca.
• Remallado (“Remesh Faces”): Se homogenizan los triángulos de la zona reparada para que tengan una transición suave con el resto del hueso.

Figura 1. Malla del cráneo después de aplicar operaciones de rotación.

Los detalles del proceso de reparación en la Parte 1 del blog de COMSOL [1].

2. Fusión del implante CAD con el hueso

Una vez preparado el cráneo, se debe integrar el implante (un disco CAD paramétrico, Figura 2) para que encaje perfectamente en la cabeza:

• Posicionamiento: Utilizando el cráneo como geometría de soporte, se sitúa el implante CAD justo sobre la zona del defecto.
• Intersección y Unión: En el entorno Mesh-Based Geometry, se combinan ambos elementos. Al hacer la intersección de la malla del cráneo con el CAD, se cambia el ajuste de los vértices a Linear para evitar errores de tolerancia en los bordes de contacto.
• Creación de Dominios: Con la operación Join Entities, se separan y definen correctamente los dos dominios finales del simulador: el dominio del hueso craneal y el dominio del implante de titanio.

El procedimiento paso a paso de la unión de ambas piezas en la Parte 2 del blog de COMSOL [2].

Resultado: Siguiendo este método de "limpieza en Mesh Part + unión lineal", se pasa de un archivo STL biomédico crudo a un modelo de elementos finitos perfectamente mallado y listo para un análisis de tensiones mecánicas o transferencia de calor.

Figura 2. Implante dental que se utiliza en el ejemplo.

Referencias

[1] Hanna Gothäll, COMSOL Blog 2026. Part 1: Editing and Repairing Surface Meshes in COMSOL Multiphysics®
[2] Hanna Gothäll, COMSOL Blog 2026. Part 2: Combining CAD Geometry with Meshes in COMSOL Multiphysics®

¡Maple Learn incluido! Obtenga acceso completo a la herramienta matemática en línea Maple Learn para usarla directamente o para implementar el contenido educativo que cree en Maple. ¡Parte de sus beneficios de EMP!

El acceso completo a Maple Learn ahora está incluido con Maple como beneficio del Programa de Mantenimiento Elite (EMP). Maple Learn es el entorno en línea de Maplesoft para la enseñanza y el aprendizaje de las matemáticas, diseñado para cursos desde el final de la escuela secundaria hasta el segundo año de universidad. Combina la potencia computacional de Maple con una interfaz de documentos basada en navegador y centrada en las matemáticas. Con acceso completo a Maple Learn, usted puede: Resuelve, visualiza y explora problemas matemáticos en tu navegador web, con resultados provenientes del fiable motor matemático de Maple. Genera contenido educativo mediante programación directamente en Maple y publícalo en línea a través de Maple Learn. Crea actividades interactivas y otros documentos directamente en Maple Learn. Comparte contenido con los estudiantes mediante enlaces directos o publicándolo en la galería de Maple Learn. Comprueba si hay errores en las soluciones escritas a mano, en combinación con la Calculadora Maple. Acceda a miles de exploraciones matemáticas en línea listas para usar, o personalícelas para que se adapten mejor a sus necesidades. Utiliza el asistente de IA integrado de Maple Learn para desarrollar contenido educativo.

Por Oliver Franz.

Los equipos de I+D están sometidos a una presión constante para obtener resultados más rápidamente, trabajando con presupuestos, materiales y equipos limitados.

Los experimentos pueden aumentar la necesidad de recursos para el desarrollo a medida que se adquieren nuevos conocimientos, lo que incrementa los desafíos que enfrentan los equipos de I+D . Una idea prometedora se convierte en un largo ciclo de pruebas. Se introducen nuevas variables, los resultados plantean interrogantes adicionales y el alcance experimental se amplía. Se realizan más ensayos, se consumen más materiales y los plazos comienzan a retrasarse.

Por eso, la I+D suele ser una actividad costosa . La experimentación es esencial para el desarrollo; sin embargo, los costos pueden dispararse rápidamente debido a la falta de estructura.

Reducir los costos y el desperdicio en I+D requiere un enfoque más riguroso en la planificación, priorización y ejecución de experimentos. Con Minitab , los equipos de I+D pueden reducir las ejecuciones innecesarias, concentrar los recursos en experimentos de alto impacto y obtener conclusiones fiables con mayor rapidez.

¿Por qué los experimentos de I+D se vuelven costosos e ineficientes?

Los costos de I+D aumentan cuando el esfuerzo experimental se dispersa demasiado. Los equipos suelen probar demasiadas variables sin una priorización clara, o bien recurren a pruebas de un solo factor a la vez, lo que no permite comprender cómo interactúan los diferentes elementos.

Como resultado, los experimentos se multiplican, las conclusiones tardan más en surgir y los recursos se consumen sin un valor proporcional. Esto conlleva un mayor consumo de materiales, plazos más largos y retrabajos repetidos.

Un enfoque más estructurado ayuda a los equipos a controlar el esfuerzo experimental y a reducir los costes innecesarios.

1. Reduzca las ejecuciones experimentales con un diseño experimental más inteligente

Una de las maneras más rápidas de reducir los costes de I+D es determinar con precisión el número óptimo de ensayos necesarios para alcanzar los objetivos de desarrollo.

El diseño de experimentos (DOE) permite a los ingenieros evaluar múltiples factores simultáneamente, en lugar de probar las variables de forma aislada. Esto posibilita identificar los factores críticos con antelación y eliminar ensayos innecesarios.

Con Minitab, los equipos pueden identificar los factores más importantes al inicio del proceso, evitar experimentos redundantes y alcanzar la configuración óptima con menos ejecuciones. Menos experimentos significan menor consumo de materiales y un progreso más rápido hacia resultados validados.

Realice menos ensayos sin sacrificar la calidad de la información con Minitab DOE de Effex.

2. Priorice los experimentos de alto impacto para minimizar el desperdicio de recursos

El desperdicio aumenta cuando los experimentos no están alineados con las variables que determinan los resultados. Los planes de prueba generales y las condiciones mal definidas suelen generar ensayos que aportan poca información, a la vez que consumen materiales, inmovilizan equipos e instalaciones, ocupan a valiosos expertos técnicos y prolongan los plazos de desarrollo.

Minitab ayuda a los equipos a centrar sus esfuerzos experimentales donde ofrecen mayor valor, descartando tempranamente los factores de bajo impacto , concentrando las pruebas en las variables críticas y adaptando los planes experimentales en función de los datos recibidos.

Esto garantiza que los materiales, el tiempo técnico, la capacidad de los equipos y el presupuesto se destinen a experimentos que impulsen el desarrollo de productos y procesos, y no a pruebas exploratorias que ralenticen las decisiones o desvíen recursos escasos de trabajos de mayor valor.

3. Defina el espacio de diseño para concentrar los controles donde más importan

El diseño de experimentos (DOE) proporciona información útil sobre todo el espacio de diseño, no solo sobre condiciones de prueba individuales. Sin esta visión más amplia, los equipos pueden basarse en resultados aislados, aplicar controles de forma demasiado generalizada o pasar por alto las condiciones de funcionamiento que más influyen en la calidad del producto.

Minitab ayuda a los equipos a modelar las relaciones entre los factores clave y los resultados, visualizar el espacio de diseño e identificar las combinaciones de configuraciones que producen resultados fiables y repetibles.

Con una comprensión más clara de dónde es menor el riesgo de defectos, los equipos técnicos pueden centrar los controles operativos en mantener los productos y procesos dentro de áreas sólidas del espacio de diseño, lo que mejora la confianza en la ampliación de escala y reduce la probabilidad de defectos.

Reducir costes y desperdicios para acelerar la I+D

La reducción de costes en I+D debe centrarse en aprovechar al máximo cada experimento.

Al mejorar el diseño, la priorización y el análisis de los experimentos, los equipos de I+D pueden reducir el desperdicio, acortar los ciclos de desarrollo y optimizar el uso de los recursos limitados. Minitab respalda este enfoque ayudando a los equipos a optimizar los experimentos, reducir el esfuerzo innecesario y convertir los datos en decisiones con mayor rapidez.

COMSOL Multiphysics

• Resolvedores y aceleración por GPU
  
  • Con la actualización 1 de la versión 6.4, el kit de herramientas NVIDIA CUDA^® se ha actualizado a la versión 12.9.1 para permitir el máximo rendimiento en las GPU NVIDIA Blackwell^®, lo que proporciona un rendimiento de GPU significativamente mejorado para el entrenamiento de modelos sustitutos de DNN en la plataforma COMSOL Multiphysics^® y para simulaciones acústicas explícitas en el tiempo utilizando el módulo de acústica. ¹
  • Al utilizar el resolvedor directo de matrices dispersas NVIDIA CUDA^® ( NVIDIA cuDSS), se ha mejorado el rendimiento en las partes de la factorización matricial que se basan en la CPU. ¹
  • Se ha añadido compatibilidad con NVIDIA cuDSS al ejecutarse en clústeres, incluso para los estudios Cluster Computing y Cluster Sweep ²
  .
  • Cuando se ejecuta en un ordenador con varias tarjetas gráficas y al menos una GPU NVIDIA, se selecciona una GPU NVIDIA para la renderización. ¹
  • Se solucionó un problema que podía impedir que COMSOL Desktop^® se iniciara en Windows^® cuando se instalaba una versión incompatible de una biblioteca OpenMP en el directorio System32 de Windows. ¹
  • Se ha mejorado la escalabilidad del clúster. ¹
  • Se han corregido los problemas de rendimiento del resolvedor que surgían en algunos casos cuando la función Plot while solving estaba habilitada y había un nodo de parámetros de resultados presente. ¹
  • Se ha modificado el formato de almacenamiento para los cambios en la configuración predeterminada de las funciones del resolvedor. Los cambios registrados en versiones anteriores no se pueden revertir mediante la función Deshacer cambios. Las propiedades modificadas previamente permanecen listadas con valores predeterminados desconocidos en las tablas de la sección Changes from Default Settings. ¹
  • La secuencia del resolvedor ahora muestra el formato de almacenamiento que se utilizará al ejecutarse en un clúster. ¹
  • En todos los tipos de estudio que utilizan el resolvedor de valores propios, los puntos de linealización controlados por la física ahora usan Automatic (all solutions) cuando el punto de linealización es una solución almacenada. ²
  • Se solucionó un problema por el cual los barridos paramétricos con instancias de piezas podían quedarse sin memoria para una gran cantidad de valores de parámetros ²
  • Las tolerancias de la derivada temporal ahora se gestionan internamente al usar el resolvedor dependiente del tiempo de la fórmula de diferenciación hacia atrás (BDF) predeterminada con los resolvedores no lineales de COMSOL. En muchos casos, esto mejora significativamente la estabilidad y el rendimiento, especialmente al simular ecuaciones diferenciales parciales (EDP) mixtas de primer y segundo orden en el tiempo, como en la interacción fluido-estructura (FSI), así como EDP completamente de segundo orden en el tiempo, como en la mecánica estructural. ³
  • Ahora se admite la optimización basada en gradientes al usar NVIDIA cuDSS. ³
  • El preordenamiento de filas (emparejamiento) ahora se utiliza de forma predeterminada al usar NVIDIA cuDSS. Mejora la robustez y puede optimizar el rendimiento para sistemas lineales dispersos complejos. ³
• La ventana del chatbot
  
  • La API de OpenAI Responses se utiliza ahora cuando la ventana del chatbot está configurada para OpenAI™ o Azure^® OpenAI™. ¹
  • Se actualizó el backend del proveedor de chatbot de OpenAI ¹
  • Se resolvió un problema al usar Gemini™ 3 con el proveedor compatible con la API de OpenAI ¹
  • Las opciones de modelo GPT-5 Low y GPT-5 High para OpenAI™ y proveedores compatibles ahora utilizan la versión GPT-5.4. Los usuarios que prefieran versiones anteriores de GPT-5 pueden seleccionar la opción de modelo personalizado y especificar la configuración adicional. ²
• Funciones y operadores
  
  • Se solucionó un problema de trazado para las funciones analíticas que utilizan propiedades de material cuando el modelo contiene un enlace de material ¹
  • La función de interpolación ya no mostrará el mensaje de error No complex data allowed cuando una columna de datos ignorada contenga números complejos. ¹
  • Para el operador de expresiones, la detección de dependencias circulares es ahora más robusta. ¹
• Modelos de orden reducido (ROM)
  
  • Si se selecciona un modelo reducido (ROM) para reconstruir las variables dependientes de una interfaz física y se borran los datos del modelo reducido, se conserva la selección del ROM. ¹
  • Ahora es posible exportar la solución particular desde ROMs. ¹
  • En el nodo resolvedor Modal Reduction, especificar manualmente una lista vacía de pares propios ahora no implica el uso de ningún par propio. Del mismo modo, en los nodos resolvedores Modal Reduction y POD Reduction, especificar manualmente una lista vacía de modos de restricción ahora no implica el uso de ningún modo de restricción. ¹
  • La longitud de columna de la matriz de proyección ahora es igual al número de grados de libertad no reducidos. ¹
• Resultados y visualización
  
  • La evaluación de bordes en conjuntos de datos de conchas en 3D ahora es más rápida. ¹
  • Ahora, con LaTeX habilitado, se admiten automáticamente caracteres que no son ASCII en las anotaciones de gráficos. ¹
  • Se agregó compatibilidad con Unicode en las sugerencias de herramientas para gráficos 1D ¹
  • Se solucionó un problema con encabezados repetidos en la exportación de datos de gráficos con múltiples expresiones ¹
  • En cuanto a las funciones de resultados, las actualizaciones tras generar, actualizar o eliminar soluciones ahora son más rápidas. ¹
• Después de usar la función Compact History, ya no se crean entradas de historial innecesarias para las exportaciones de imágenes. ¹
• Se ha añadido una opción para ordenar los resultados de la búsqueda de documentación por relevancia. ¹
• Los valores iniciales de las variables dependientes globales ahora se establecen por defecto en cero si no se configuran. ¹
• El generador de mallas con predominio de elementos cuadriláteros se ha ajustado para evitar la generación de elementos cuadriláteros excesivamente anisotrópicos en mallas con transiciones rápidas en el tamaño de los elementos. ¹
• Se redujo el tiempo de guardado de modelos con un gran número de nodos de árbol de modelo ²
• La operación de barrido para el mallado ahora es más rápida para geometrías con muchos dominios que tienen una dirección de extrusión común, como suele ser el caso de los modelos ECAD. ²
• Estabilidad y rendimiento mejorados para gráficos de líneas de flujo ²
• Se solucionó un problema que podía provocar un fallo al renderizar en algunas tarjetas gráficas ²
• Ahora puede acceder a los archivos de modelo anotados para Java haciendo clic en el botón Java junto al botón PDF en la parte superior de los archivos HTML de documentación del modelo. Estos archivos Java se pueden buscar seleccionando la opción Search scope de Model files for Java en la ventana Documentación, así como mediante el chatbot para obtener ejemplos concretos del uso de la API de COMSOL. ³
• Mejoras de rendimiento ¹
• Mejoras de estabilidad ^1,2
• Mejoras en ciberseguridad:
  
  • Se eliminó el módulo de extracción de Apache Solr SolrCell (Apache Tika) para abordar la vulnerabilidad reportada en CVE-2025-66516 ²
  • Apache Log4j ^® :
    
    • Actualizado a la versión 2.25.3 para solucionar la vulnerabilidad reportada en CVE-2025-68161 ²
    • Actualizado a la versión 2.26.0 para abordar las vulnerabilidades reportadas en CVE-2026-34477, CVE-2026-34478, CVE-2026-34479, CVE-2026-34480 y CVE-2026-34481.
  • Apache Tomcat ^® :
    
    • Actualizado a la versión 9.0.115 ²
    • Actualizado a la versión 9.0.118 ³
  • OpenJDK™ actualizado a la versión 21.0.11 ³

Application Builder

• La compilación del código del editor de métodos ahora es más rápida. ¹
• Se ha solucionado un problema que a veces provocaba tamaños de ventana iniciales incorrectos en aplicaciones que utilizaban subventanas. ¹
• Se solucionó un problema por el cual era necesario hacer clic dos veces en las casillas de verificación de las tablas en los cuadros de diálogo al cambiar la selección de la tabla ²
.
• Mejoras de estabilidad ^1,2,3

Model Manager y gestión de archivos

• Se ha mejorado la visualización de atributos con etiquetas largas en el menú Filters. ¹
• Al guardar modelos en archivos o bases de datos con datos construidos, calculados y graficados excluidos, los datos de la tabla binaria ya no se eliminan en los casos en que las tablas: ¹
  
  • Contiene datos importados de archivos
  • Son utilizadas por las funciones
  • Son utilizados por las parcelas

Model Manager Server

• Ahora, la configuración de una base de datos del servidor Model Manager añadida a COMSOL Desktop^® cuando se ejecuta en modo cliente-servidor se conserva entre diferentes sesiones del servidor COMSOL Multiphysics^® . Esta configuración también está disponible para otros procesos de COMSOL que se ejecutan en el mismo servidor, por ejemplo, los procesos por lotes de COMSOL iniciados mientras se está conectado al servidor. ¹

AC/DC Module

• Se corrigió la inconsistencia en la dirección normal de las corrientes eléctricas en la interfaz de la capa estratificada para garantizar la dirección de polarización correcta en los materiales estratificados. ³
• Mejoras de estabilidad ^1,2,3

Acoustics Module

• Para la interfaz de Acústica de Presión con Explícito en el Tiempo , se ha mejorado el resolvedor subyacente y el manejo de datos de la formulación acelerada para configuraciones con múltiples GPU y en clústeres. Esto mejora el rendimiento general de la simulación. ¹
• La función Datos CFD (CGNS) ahora admite NGON_ntipos NFACE_nde elementos. ¹
Se corrigió la expresión para una variable de resultados para evaluar la energía térmica disipada asociada con la condición de impedancia de capa límite termoviscosa ¹
• Mejoras de estabilidad ¹

Battery Design Module

• Mejoras de estabilidad ^1,2,3

CAD Import Module

• Se agregó compatibilidad para importar archivos ACIS ^® 2026 1.0 y SOLIDWORKS ^® 2026 ¹
• Mejoras de estabilidad ¹

CFD Module

• La función de datos CFD (CGNS) ahora admite NGON_ntipos NFACE_nde elementos. ¹
• Las casillas de verificación Use dynamic subgrid time sacla y Limit small time step effect on stabilization sime scale ahora afectan a las variables de turbulencia en el modelo de tensión de Navier-Stokes promediado de Reynolds (RANS-RSM): ¹
  
  • Al activar las casillas de verificación (por separado o en conjunto), se modifica la formulación de los términos de estabilización consistentes de los componentes de la ecuación del tensor de esfuerzos de Reynolds y la ecuación de tasa de disipación turbulenta o disipación específica. De este modo, la estabilidad de las ecuaciones de turbulencia de un RSM no se pierde en pasos de tiempo pequeños. Esta actualización puede ser crucial en casos donde el flujo está acompañado de procesos rápidos y estables, lo que genera pasos de tiempo muy pequeños, o al iniciar estudios dependientes del tiempo, que también pueden resultar en pasos de tiempo muy pequeños durante las iteraciones iniciales.
• Una corrección de la curvatura de rotación en los modelos RANS basados ​​en k ahora permite combinar dominios giratorios con dominios estacionarios en estudios de rotor congelado . ¹
• Mejoras de estabilidad ^2,3

Chemical Reaction Engineering Module

• Ahora hay disponible una plantilla de resultados de distribución de densidad de volumen para la interfaz de Size-Based Population Balance.¹
• Mejoras de estabilidad ^1,2

Composite Materials Module

• Se corrigió la variable de fuerza para la opción Fuerza total en las características de física de carga de la interfaz Layered Shell cuando se utilizan varios materiales en capas.³
• Mejoras de estabilidad ^1,3

Corrosion Module

• Mejoras de estabilidad ¹

Design Module

• Se corrigió un error que provocaba que se insertaran nuevas características encima de la característica actual en una secuencia geométrica si la característica actual era una operación de Proyección a caras ³

ECAD Import Module

• Mejoras de estabilidad ¹

Electrochemistry Module

• Mejoras de estabilidad. ²

Fatigue Module

• Mejoras de estabilidad ¹
• Importación de archivos para CATIA ^® V5
• Se agregó compatibilidad para importar archivos CATIA ^® V5 2026 ¹

Fuel Cell & Electrolyzer Module

• Mejoras de estabilidad ¹

Granular Flow Module

• Mejoras de estabilidad ¹

Heat Transfer Module

• Cuando la interfaz principal de las funciones Escudo de radiación, parte superior y Escudo de radiación, parte inferior participa en cualquier acoplamiento multifísico de transferencia de calor con radiación de superficie a superficie , estas funciones solo se pueden aplicar a los límites externos de la interfaz de transferencia de calor asociada . Además, si esa interfaz de transferencia de calor también participa en cualquier acoplamiento multifísico de conexión térmica, capa estratificada, superficies o conexión térmica, capa no estratificada con el tipo de conexión establecido en límites compartidos o límites enfrentados , las funciones Escudo de radiación, parte superior y Escudo de radiación, parte inferior no se pueden aplicar a los límites seleccionados por esos acoplamientos multifísicos. ²
• Mejoras de estabilidad ^1,2

LiveLink™ for Excel^®

• Mejoras de estabilidad ¹

LiveLink™ for MATLAB^®

• Mejoras de estabilidad ¹

LiveLink™ for Simulink^®

• Se ha reemplazado un archivo dañado que provocaba que los bloques de la biblioteca no se mostraran correctamente en el Explorador de bibliotecas de Simulink^®. ¹

LiveLink™ for Revit^®

• Mejoras de estabilidad ¹

LiveLink™ for SOLIDWORKS^®

• LiveLink™ for SOLIDWORKS ^® es compatible con SOLIDWORKS ^® 2026 a partir de la versión 6.4 de COMSOL Multiphysics ^® (compilación 6.4.0.293). Esta compatibilidad se aplica a la actualización 1 de la versión 6.4 (compilación 6.4.0.343) y a la actualización 2 (compilación 6.4.0.378). ¹

LiveLink™ for Solid Edge^®

• Se agregó compatibilidad para sincronizar ensamblajes que incluyen piezas de chapa metálica guardadas como archivos .psm ²

MEMS Module

• Mejoras de estabilidad ^1,2,3

Metal Processing Module

• Mejoras de estabilidad ¹

Mixer Module

• Mejoras de estabilidad ¹

Optimization Module

• Se solucionó un problema que impedía el uso del tiempo final basado en condiciones con los pasos 1 del estudio de optimización de forma y topología.
• Mejoras de estabilidad ^1,2,3

Particle Tracing Module

• Módulo de seguimiento de partículas
• Mejoras de estabilidad ¹

Pipe Flow Module

• Mejoras de estabilidad ^1,3

Plasma Module

• Mejoras de estabilidad ^1,2

Polymer Flow Module

• Mejoras de estabilidad ²

Porous Media Flow

• Mejoras de estabilidad ¹

Ray Optics Module

• Mejoras de estabilidad ¹

RF Module

• Mejoras de estabilidad ^1,2,3

Rotordynamics

• Mejoras de estabilidad ^1,3

Semiconductor Module

• Se ha corregido un error en la formulación de volumen finito de la función de acoplamiento semiconductor-electrostática. ¹
• La función de acoplamiento semiconductor-electrostático ahora proporciona un soporte mejorado para estudios de perturbación en el dominio de la frecuencia . ¹

Structural Mechanics Module

• Se solucionó un problema con el método Flanagan-Belytschko para la estabilización de deformación en forma de reloj de arena cuando se seleccionaba la casilla de verificación Calcular flujos de contorno en la configuración de discretización para la interfaz de Mecánica de sólidos, Dinámica explícita ¹
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• Se solucionó un problema con la función Carga de contorno en la interfaz de Mecánica de sólidos, Dinámica explícita que impedía el uso de la opción de tipo de carga Resultante ²
.
• Las fuerzas y los momentos generados por los resortes y amortiguadores en el nodo Spring Foundation, dentro de las interfaces estructurales Rigid Connector y Rigid Material, ya están disponibles en el sistema de coordenadas global. Utilice las variables fsx, fsy, fsz y msx, msy, msz para representar gráficamente sus componentes respectivas. Utilice fslx1, fslx2, fslx3 y mslx1, mslx2, msxl3 para el sistema de coordenadas local. ²
• Se corrigió un error en las definiciones de las variables de velocidad y aceleración locales en la interfaz Beam para el caso cuasiestático ²
• Se corrigió un error que podía provocar variables indefinidas al utilizar un componente CMS reducido en estudios geométricamente no lineales ²
• Se ha actualizado la definición de la región conectada en los acoplamientos multifísicos de conexión de estructura sólida-delgada y de conexión de estructura de capa estratificada para evitar restricciones excesivas. ²
• Se corrigió la contribución de la fuerza del fluido del acoplamiento de interacción fluido-estructura en la parte superior e inferior de las superficies de la cáscara.
• Se ha corregido un error en la definición del factor de escala de longitud (LSF) para la función de capa delgada de la interfaz de mecánica de sólidos.
• Ahora se ha añadido correctamente la restricción de línea de pliegue antiparalela para la interfaz Shell en modelos axisimétricos 2D.
• Se corrigió un error en el cálculo de los espesores del ala y del alma para la viga HEB europea en ciertas combinaciones de datos de entrada.
• Se corrigieron errores en las expresiones de la variable de fuerza para la opción Fuerza total para las subfunciones de carga de la función Capa delgada en la interfaz de Solid Mechanics.
• Se solucionó un problema en la subfunción Decohesión de Contacto Interior, donde los desplazamientos de Modo I (apertura) y Modo II (cizallamiento) se calculaban incorrectamente en 2D debido a que el vector de salto de desplazamiento se trataba como el vector 3D correspondiente. Ahora, los desplazamientos se calculan correctamente utilizando las componentes normal y tangencial del vector de salto de desplazamiento.
• Mejoras de estabilidad ^1,2,3

Subsurface Flow Module

Uncertainty Quantification Module

Wave Optics Module

¹ Novedades de la actualización 1 (versión 6.4.0.343, publicada el 29 de enero de 2026)

² Novedades de la actualización 2 (versión 6.4.0.378, publicada el 19 de marzo de 2026)

³ Novedades de la actualización 3 (versión 6.4.0.429, publicada el 29 de mayo de 2026).

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