‘Ž‡–À±…‹…‘†‡‰‡‹‡”Àƒ x Tipo 3: dispersión originada por la existencia de variables desechadas durante la ejecución del paso A. Tomando como ejemplo el par de giro de un buque (punto 4), el hecho de haber considerado únicamente carenas geométricamente semejantes y despreciado la influencia del campo gravitatorio ha llevado a desechar parámetros no dimensionales como el coeficiente volumétrico (n/e3) y el gravitacional (ea2/g), por citar dos de los más significativos (nótese que n es el volumen de la carena y que g es la aceleración de la gravedad). Si estos dos parámetros se tuviesen en cuenta, la expresión obtenida al final del punto 4 podría tener una estructura esencialmente distinta a la de la expresión 4.3 (incluso tomando dichos parámetros como constantes), y si este fuera el caso, el uso de esta última expresión como estimador de la primera conllevaría inevitablemente cierto nivel de sesgo, con lo que se estaría ante una situación tipo 1. Suponiendo ahora que se han identificado correctamente todas las variables importantes al ejecutar el paso A (lo que implica poder despreciar la influencia del coeficiente volumétrico y del gravitacional), aun cabría la posibilidad de que la estructura de la expresión 4.3 no describiese adecuadamente la relación existente entre los cuatro parámetros no dimensionales incluidos en la ecuación 4.1, y si este fuera el caso, el uso de la expresión 4.3 como estimador de la 4.1 conllevaría inevitablemente cierto nivel de sesgo, con lo que se estaría ante una situación tipo 2. Finalmente, podría suceder que la estructura de la ecuación 4.3 fuese esencialmente correcta y que, al mismo tiempo, la influencia de los coeficientes volumétrico y gravitacional no pudiese despreciarse, lo que conduciría en la práctica a tomar la constante Q como una función de estos últimos. Suponiendo que estos dos parámetros fluctúen de forma aleatoria sin correlación alguna con el parámetro t/e (dado que este último es el único de los tres situados a la derecha de la ecuación 4.1 que ha sobrevivido tras completar el paso C), bajo ciertas condiciones sería posible eliminar el sesgo eligiendo adecuadamente el valor de la constante Q y dejar la dispersión asociada a las fluctuaciones arriba citadas como único fenómeno inevitable en el proceso de ajuste de dicha constante, con lo que se estaría ante una situación tipo 3. Para terminar, cabe advertir que las tres situaciones ilustradas constituyen casos posibles aunque ciertamente extremos y que lo usual será la aparición de situaciones intermedias en las que se combinen simultáneamente características de estos tres casos extremos. 6. Limitaciones del teorema de Buckingham Aunque el teorema de Buckingham permite la obtención directa de parámetros no dimensionales independientes entre sí, no facilita un criterio definido para seleccionar la forma de dichos parámetros más adecuada a cada problema concreto, ya sea en relación con la aplicación objeto de este trabajo o con cualquier otra. Tomando nuevamente como ejemplo el punto 4, el uso del teorema arriba citado al ejecutar el paso B podría haber conducido a una expresión como la siguiente: ݐ ݁ ݀݁ହܽଶ ൌ ܪ ቆ ǡ ܽ݁ଶ ݒ ǡ ܴቇ (6.1) En donde H es una función genérica de estructura desconocida. Como es fácil ver, hay algunas diferencias significativas entre esta última expresión y la 4.1 a pesar de que ambas se han deducido a partir del teorema de Buckingham: 1ϰ
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