Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)Correa Cely, Carlos RodrigoEstévez Ramírez, Jefferson AlfonsoCuadros García, MagdaTirado Afanador, Eduar Favián2024-11-082024-11-082024-10-262024-10-26https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/44558En la actualidad, la estimación precisa de propiedades de materiales se ha vuelto crucial para optimizar procesos industriales, reduciendo costos asociados a fallos y minimizando la necesidad de pruebas físicas. A través de simulaciones avanzadas, no solo se mejora la eficiencia en la detección de problemas, sino que también se contribuye significativamente al cuidado del medio ambiente, al evitar el uso excesivo de materiales y energía en pruebas experimentales. Este trabajo se enfoca en la estimación de la permeabilidad magnética del carburo de silicio (SiC), un material clave en la electrónica de potencia debido a su alta eficiencia, capacidad de soportar altas temperaturas y excelente conductividad térmica. Estas propiedades hacen del SiC un componente fundamental en el desarrollo de dispositivos electrónicos de alto rendimiento y bajo consumo energético. El problema inverso es abordado mediante la aplicación de algoritmos de optimización, como el PSO (Particle Swarm Optimization), logrando estimaciones precisas mediante la minimización de errores en modelos simulados. La combinación de estos métodos ofrece soluciones innovadoras y sostenibles, abriendo nuevas oportunidades en investigación y desarrollo tecnológicoapplication/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccesspermeabilidad magnetica del sicproblema inversoUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.comagnetic permeability sicinverse problemhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)