Introducción al Método de los Elementos · PDF filede los Elementos Finitos ......

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Alberto Cardona, Víctor Fachinotti Cimec-Intec (UNL/Conicet), Santa Fe, Argentina Introducción al Método de los Elementos Finitos Parte 7 Elementos curvos e integración numérica. Elementos infinitos. v 2 v 1 2 1 5 S 4

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Alberto Cardona, Víctor FachinottiCimec-Intec (UNL/Conicet), Santa Fe, Argentina

Introducción al Métodode los Elementos Finitos

Parte 7 Elementos curvos e integración numérica.

Elementos infinitos.

v2

v12

1

5

S

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2

Elementos curvos

• Hasta aquí se han usado aproximaciones lineales por trozos de la frontera Γ.

• En 2D, se aproximó Γ con una línea poligonal, con un error de orden O(h2).

• Aproximemos Γ con curvas descritas por polinomios de grado k ≥ 2, con error O(hk+1).

• En una malla de Ω, los elementos adyacentes a Γ tendrán un lado curvo.

• Un elemento “curvo” se obtiene de la siguiente manera:

1. Supongamos el elemento

• es un conj. de gdl de tipo Lagrangiano (i.e., valores de la función en ciertos puntos )

1. Sea un mapeo 1-a-1, con inversa

ΓK

Kˆ ˆ(K,P , ).Σ

Σˆˆ K, 1,2, ,i i m= a

ˆ: K KᆴF1 ˆ: K K.− ᆴF

K

xF

F −1x1

x2

a^ i

1

1

a i

0

0K^

x2^

x^

x1^

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Elementos curvos (cont.)

• Definimos

• Ahora, constituye un elemento finito “curvo”.

• Si en el mapeo F=(F1, F2) las funciones son del mismo tipo que en PK, el elemento se dice isoparamétrico.

• Ejemplo: sea el elemento de ref., con nodos â1, â2, â3 (en los vértices), â4, â5, â6 (en el centro de los lados).

– func. de base en

1ˆK K

ˆ ˆP : ( ) ( ( )), K, Pp p p p−= = x F x x

Kˆvalores de la función en ( )), 1, 2, ,i i i mΣ = = = Ka F a

K(K,P , )Σ

KF

x1

x2

a^ 1

a^ 4 a^ 2

a^ 6 a^ 5

a^ 3

a1

a4

a2

a5

a3

a6

K^

x2^

x1^

ˆ 2KˆP P (K).=

K

Kvalores en los nodosΣ =

ˆ , 1, 2, ,6,i iϕ = K 2ˆP (K).

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Elementos curvos (cont.)

• Definimos el mapeo

• Luego, escribimos

• Se define el Jacobiano de F como

• F es localmente 1-a-1 en una pequeña vecindad de c/punto si

• En gral, esto no garantiza que F sea globalmente 1-a-1, i.e., que

• F será globalmente 1-a-1 si

6

j1

ˆˆ ˆ ˆ ˆ( ) ( ), Kj

j

ϕ=

= ᆴ¥F x a x x

ˆdet ( ) 0.ᆴJ x

2ˆ ˆˆ ˆK (K) : ( ), K= = = F x x F x xᆴ1 1

1 2

2 2

1 2

F F

x x

F F

x x

ᆴ ᆴ ᆴ ᆴ =ᆴ ᆴ ᆴ ᆴ

J

ˆˆ Kᆴx

ˆˆ ˆK, ! K / ( )∀ ∃ = x x F x x

ˆˆ ˆdet ( ) 0, K.∀ᆴ ᆴJ x x

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Elementos curvos (cont.)

• Descompongamos F como

• , que mapea en tiene la forma:

• Analicemos ahora el mapeo , que está definido por

ˆˆ ˆ( ) ( ( ))=F x F F x%

, 1, 2,3,j j =aF ˆj jᆴb a2 1 3 1 11 1 1 1 12 1 3 1 12 2 2 2 2

ˆ ( ) .a a a a a

a a a a a

− −= + +ᆴ − −

F y y By b

ˆdet 0 es 1-a-1.ᆴ ᆴB F

51 2ˆ ˆ ˆ+ , 4 2, 1,2.i i i i iF x d x x d b i= = − =%

1 2( , )F F=F% %%

b1

b 4 b2

b6

b5

b 3

y2

y1

K

x1

x2

a 1

a4 a2

a5

a3

a6

F

a1

a^ 4 a2

a^ 6 a^ 5

a^ 3

K^

x2^

x1^

a5~~

F^

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Elementos curvos (cont.)

• Analicemos ahora el mapeo , que está definido por

con Jacobiano

51 2ˆ ˆ ˆ+ , 4 2, 1, 2i i i i iF x d x x d b i= = − =%

1 2( , )F F=F% %%

1 2 1 11 2 2 1

2 2 2 1

ˆ ˆ1ˆ ˆˆ ˆ ˆ ˆ( ) det ( ) 1ˆ ˆ1

d x d xd x d x

d x d x

+= = + + +

ᆴJ x J x

ˆ ˆ ˆ ˆˆ ˆ ˆ ˆ ˆdet ( ) lineal en det ( ) 0 en K det ( ) 0 en los vértices , 1, 2,3.j j > > =J x x J x J x a

2

1

1,

ˆdet (0,0) 1

ˆ ˆ ˆdet (1,0) 1 det 0 en K si 1

ˆdet (0,1)

1 2

1

, .4iid d b i

d

= ᆴᆴ= + > > − ᆴ= + ᆴ

> =

J

J J

J

b 1

b4 b2

b6

b 5

b3

y2

y1

K

x1

x2

a1

a 4 a2

a5

a3

a6

F

a^ 1

a^ 4 a^ 2

a^ 6 a^ 5

a3

K^

x2^

x1^

a 5~~

F^

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Elementos curvos (cont.)

• Luego, es 1-a-1 si b5 y a5 caen en las áreas sombreadas, para lo que ã5 debe

estar suficientemente próximo a a5.

• El mapeo original F es 1-a-1 bajo las mismas condiciones.

• En un elemento K con un lado curvo, la dist. |a5−ã5| es de

• Luego, ã5 estará suficientemente cerca de a5 si es suficientemente pequeño.

• En conclusión, el mapeo F será 1-a-1 para mallas suficientemente finas.

%F

b 1

b4 b2

b6

b5

b3

y2

y1

K

x1

x2

a1

a 4 a2

a5

a3

a6

F

a^ 1

a^ 4 a^ 2

a^ 6 a^ 5

a3

K^

x2^

x1^

a 5~~

F^

2KO( ).h

Kh

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Elementos curvos (cont.)

• Error de interpolación: Dada una función v sobre K, definimos el interpolante πv∈PK requiriendo que πv(ai)=v(ai), i=1,...,6. Si K es un triángulo común (como el visto anteriormente), entonces

• Esto también vale para triángulo curvo K, siempre que no sea demasiado

curvo. Y esto se verifica en aplicaciones típicas, donde los elementos

aproximan una frontera suave.

• Espacio Vh: Sea Th=K una malla de Ω, con elementos (K,PK,ΣK), que pueden tener uno o más lados curvos. Sea Ωh la unión de los elementos de Th, que es una aproximación a Ω con frontera cuadrática a trozos. Se define

• Usando este espacio para el problema de Poisson, tenemos

1K KH ( ) : | P ,K Th h hV v v= Ω

KH (K) H (K), 0 3s r

r sv v Ch v s rπ −− ᆴᆴᆴᆴ

1 3 32

2 3

H ( ) H ( ) L ( ) H ( ),

h hh hu u Ch u u u Ch u

Ω Ω Ω Ω− −ᆴ ᆴ

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Elementos curvos

• Elementos de las formas básicas en 1D, 2D y 3D pueden mapearse a formas distorsionadas. De esta manera, las coord. locales ξηζ o L1

L2 L3L4 se transforman en curvilíneas cuando se plotean en el sistema Cartesiano global xyz.

• Ello es posible si existe una correspondencia 1-a-1 entre las coord. Cartesianas y las curvilíneas, i.e. si se pueden establecer los mapeos:

1 2 3 4

1 2 3 4

1 2 3 4

( , , ) ( , , , )

( , , ) o ( , , , )

( , , ) ( , , , )

x x

y y

z z

x f f L L L L

y f f L L L L

z f f L L L L

ξ η ζξ η ζξ η ζ

=

* F

igur

as e

x tra

ídas

de

[ZT

2000

]

* [ZT2000] OC Zienkiewicz, RL Taylor, “The Finite Element Method”, Vol.1, 5ª ed., Butterworth-Heinemann, 2000.

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Elementos curvos: mapeo de elementos 2D

* F

igur

as e

x tra

ídas

de

[ZT

2000

]

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Elementos curvos: mapeo de elementos 3D

* F

igur

as e

x tra

ídas

de

[ZT

2000

]

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Coordenadas curvilíneas paramétricas• La forma más conveniente de definir mapeos es usando funciones de forma

dadas en términos de las coords. locales:

• A c/triada local (ξ,η,ζ ) en coords. locales debe corresponderle una sola triada (x,y,z) en coords. globales. Sin embargo, elementos muy distorsionados pueden comprometer la unicidad.

1 1 2 2

1 1 2 2

1 1 2 2

x N x N x

y N y N y

z N z N z

ᆴ ᆴ= + +ᆴ ᆴ= + +ᆴ ᆴ= + +

K

K

K

iNᆴ

Pérdida de unicidad en elementos muy distorsionados

Requisitos de unicidad en cuadrángulos

Figu

ras

extr

aida

ts d

e [Z

T20

00]

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Mapeos admisibles en cuadrángulos

* F

igur

as e

x tra

ídas

de

[ZT

2000

]

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Conformidad geométrica y continuidad

• Teorema 1: Si dos elementos adyacentes son generados a partir de elementos master (o de referencia) donde las funciones de forma son C0-continuas, entonces los elementos serán contiguos (compatibles).

• Teorema 2: Si las funciones de forma garantizan la continuidad C0 de la solución en las coordenadas del elemento master, luego también se satisfará continuidad C0 en las coordenadas del elemento distorsionado.

* F

igur

as e

x tra

ídas

de

[ZT

2000

]

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Elementos isoparamétricos, superparamétricos y subparamétricos

Isoparamétrico Superparamétrico

Subparamétrico

Punto en el que se especifica gdl

Punto en el que se especifica coordenada

* F

igur

as e

x tra

ídas

de

[ZT

2000

]

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Elementos infinitos

• En muchos problemas ingenieriles, el dominio es infinito o semi-infinito, y se especifican CB a dist. infinita.

1. Solución usando MEF convencional: se malla una porción suficientemente grande del dominio, a fin de imponer las CB a una dist. grande, con las sigtes. desventajas.

• Si esa dist. no es lo suficientemente grande, se introduce un error en el modelo.

• Se deben introducir muchos elementos en una región que suele ser de poco interés para el analista.

2. Solución usando elementos infinitos, en los que un mapeo particular, permite transformar elementos semi-infinitos a los elementos master básicos. Estos elementos se ensamblan luego con los elementos finitos de la malla.

* F

igur

a ex

t raí

da d

e [Z

T20

00]

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Elementos infinitos

• Consideremos el mapeo 1D a lo largo de CPQ:

• Se observa que:

• Luego, remplazando xC por xP:

• Muchas otras funciones podrían usarse en (1) y (2), siempre que

C Q C C Q Q11 1

x x x N x N xξ ξ

ξ ξ = − + + = + − −

C QP

Q

R

si 12

si 0

si 1

x xx x

x x

x x

ξ

ξξ

+ᆴ= − = = −ᆴ

ᆴᆴ = =ᆴᆴ = = =ᆴᆴ

Q P Q Q P P

2 21

1 1x x x N x N x

ξ ξξ ξ

= + − = + − −

C Q P Q 1.N N N N+ = + =

(2)

(1)

* Figura extraída de [ZT2000]

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Elementos infinitos (cont.)

• Ahora, si aproximamos la solución por un polinomio:

• Dado

• Obtenemos entonces la solución típica de campo lejano para regiones exteriores:

• El punto C representa el origen de decaimiento. Su correcta ubicación en base a la física del problema permite mejorar la precisión de la solución.

• Equivalentemente, a lo largo de C1P1Q1 tenemos el mapeo

20 1 2u α α ξ α ξ= + + +K

Q C Q C

C

1 1x x x x

x x rξ

− −= − = −

C Q11 1

x x xξ ξ

ξ ξ = − + + − −

1 20 2

ur r

β ββ= + + +K

1 1 1 1C Q C Q1 , 11 1 1 1

x x x y y yξ ξ ξ ξ

ξ ξ ξ ξ = − + + = − + + − − − −

* Figura extraída de [ZT2000]

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Elementos infinitos (cont.)

• El mapeo se completa en la dirección η usando las funciones de forma lineales standard

• Luego:

• En dirección η podrían usarse funciones de mayor orden, lo que permite ensamblar elementos infinitos con elementos finitos de mayor orden.

1 1

1 C Q

0 C Q

( ) 11 1

( ) 11 1

x N x x

N x x

ξ ξηξ ξ

ξ ξηξ ξ

= − + + − −

+ − + + − −

1 1

1 C Q

0 C Q

( ) 11 1

( ) 11 1

y N y y

N y y

ξ ξηξ ξ

ξ ξηξ ξ

= − + + − −

+ − + + − −

1 0

1 1( ) , ( ) .

2 2N N

η ηη η+ −= =

* F

igur

as e

x tra

ídas

de

[ZT

2000

]

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Ejemplos de aplicación de elementos infinitos

Problema de Boussinesq: carga puntual en un medio semi-infinito

Flujo irrotacional alrededor de un ala

* F

igur

as e

x tra

ídas

de

[ZT

2000

]

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Cálculo de la matriz de rigidez

• Las funciones de base locales en K están dadas por

• Para el problema de Poisson, deben calcularse las integrales

• Por la regla de la cadena

donde

( )1ˆ ˆ( ) ( ) , 1, ,6.j j jϕ ϕ −= = Kx F x

K

K

, 1, ,6.ij i ja dx jϕ ϕ= =ᆴ K

1 2

1 1 1 1

1 2

2 22 2

ˆˆ ˆ

ˆˆ

ˆˆ ˆ

ˆ

i i

Ti i

i i

x x

x x x x

x x

x xx x

ϕ ϕ

ϕ ϕϕ ϕ

ᆴ ᆴᆴ ᆴ ᆴ ᆴ ᆴ ᆴ = = = ᆴ ᆴ ᆴ ᆴ ᆴ ᆴᆴ ᆴ

J

( )1 1 2

1 2

ˆ ˆˆ ˆˆ ˆ( )

ˆ ˆi i i

jj j j j

x x

x x x x x x

ϕ ϕ ϕϕ −ᆴ ᆴ ᆴᆴ ᆴᆴ= = +ᆴ ᆴ ᆴ ᆴ ᆴ ᆴ

F x

( ) ( ) ( ) ( )K0 0

ˆ ˆK K

ˆˆ ˆ ˆ ˆˆdet

detT T

ij i j i j

dxa dxϕ ϕ ϕ ϕ− −= = ᆴ J J J J J

J

( ) ( ) 2 2 2 11 1 0

1 2 1 1

ˆ ˆ1jacobiano de

ˆ ˆdet det

T TT F x F x

F x F x− − − −ᆴ ᆴ ᆴ ᆴ

= = = = −ᆴᆴᆴᆴ

JJ F J

J J

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Integración numérica (o cuadratura)

• Para evaluar integrales en MEF, se usa frecuentemente la fórmula de cuadratura:

• Si esta fórmula es exacta para el polinomio de grado r >0, luego el error de integración resulta

• Nota: para el elemento isoparamétrico cuadrático visto, calculando la matriz de rigidez por integración numérica exacta para polinomios de grado r =2, luego

1K

: puntos de integración o de muestreo( ) ( )

: peso correspondiente al punto

jqj

j jj j

xf x dx f x w

w x=

ᆴᆴᆴ ᆴᆴᆴ

¥ᆴ

1

1 | | 1K K

( ) ( )q

j rj

j r

f x dx f x w Ch D f dxα

α

+

= = +

− ᆴ

1

2

H ( )O( )

hhu u h

Ω− =

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Integración numérica

• El cálculo analítico de matrices que involucran integrales sobre elementos distorsionados, particularmente en elementos de alto orden o en caso de heterogeneidad del material, puede volverse prácticamente imposible.

• En 1D, podemos aproximar tales integrales de la siguiente manera:

• Dados los puntos de muestreo ξj, j=0,1,…, n, determinamos el polinomio Fn(ξ) t.q. Fn(ξj)=f(ξj).

1

01

: puntos de integración o de muestreo( ) ( )

: peso correspondiente al punto

nj

jj jj j

I f d f HH x

ξξ ξ ξ

=−

ᆴ= ᆴ ᆴ

ᆴ¥ᆴ

0 1

0 0 1 0 0 0

0 1

1 1 1

0 2

1 1

( )

( ) ( )

( ) ( )

2 1 ( 1)( ) ( ) 2

3 1

nn n

nn n

nn n n n n n

n

n n

F

F f

F f

I f d F dn

ξ α α ξ α ξξ α α ξ α ξ ξ

ξ α α ξ α ξ ξ

ξ ξ ξ ξ α α α+

− −

= + + +

= + + + =

= + + + =

− −= = + + +ᆴ+

K

K

M

K

K

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Integración numérica: método de Newton-Cotes

• Ejemplo: para n=1, ξ0=−1, ξ1 =1:

• Nota: si n es par, se integra exactamente un polinomio de orden n; si n es impar, se integra exactamente un polinomio de orden n+1.

• Si los puntos de muestreo son equiespaciados, se tiene el método de Newton-Cotes.

1 0 1 01

1 1

1 1 0

1 1

( ) ( ) ( ) ( )( )

2 2

( ) ( ) ( ) ( )

f f f fF

I f d F d f f

ξ ξ ξ ξξ ξ

ξ ξ ξ ξ ξ ξ− −

+ −= +

= = +ᆴ

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Integración numérica: método de Gauss-Legendre

• En lugar de definir a priori la posición de los n+1 puntos de muestreo, se la determinará de manera de obtener el mayor orden de precisión para n dado.

• Se busca calcular en forma exacta la integral del polinomio Fp, ( p≥n a determinar), cuya integral es

lo que da lugar al sistema de ecs.

que tendrá solución si

( )1 1

0 1 0 201

2 1 ( 1)( ) 2

3 1

pnp

p j j p j pj

I F d Wp

ξ ξ α α ξ α ξ α α α+

=−

− −= = + + + = + + ++¥ᆴ K K

0 1

0 0 1 1

1 0 0

0 0 1 1

20 1 ecuaciones

2( 1) incógnitas ( , , , , , )1 ( 1)

1

n

n n

p n np p p

n n

W W WW W W p

n W WW W W

p

ξ ξ ξ

ξ ξξ ξ ξ

+

+ + + = ᆴ+ + + = +ᆴ +ᆴ− −+ + + = ᆴ+

KK

MK K

K

1 2( 1).p n+ = +

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Introducción al Método de los Elementos Finitos

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Integración numérica: Newton-Cotes vs Gauss Legendre

• Integración exacta de un polinomio de grado 7

Newton-CotesGauss-Legendre

* F

igur

as e

x tra

ídas

de

[ZT

2000

]

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Introducción al Método de los Elementos Finitos

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Integración numérica de Gauss-Legendre

* T

abla

ext

r aíd

a de

[Z

T2 0

00]

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Introducción al Método de los Elementos Finitos

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Integración numérica en cuadrados (2D) y cubos (3D)

• Se aplican las reglas de integración numérica 1D en cada dirección.

1 1

2D0 01 1

1 1 1

3D0 0 01 1 1

( , ) ( , )

( , , ) ( , , )

n m

i j i ji j

pn m

i j k i j ki j k

I f d d f H H

I f d d d f H H H

ξ η ξ η ξ η

ξ η ζ ξ η ζ ξ η ζ

= =− −

= = =− − −

= ᆴ

= ᆴ

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Introducción al Método de los Elementos Finitos

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Integración numérica en triángulos

111

1 2 1 2

0 0

1 20

( , )

( , )

L

nj j

jj

I f L L dL dL

f L L H

=

=

* T

abla

ext

r aíd

a de

[Z

T2 0

00]

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Introducción al Método de los Elementos Finitos

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Integración numérica en tetraedros1 1 21 11

1 2 3 1 2 3 1 2 300 0 0

( , , ) ( , , )L L L n

j j jj

j

I f L L L dL dL dL f L L L H− − −

=

= ᆴ¥

* T

abla

ext

r aíd

a de

[Z

T2 0

00]

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Introducción al Método de los Elementos Finitos

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Orden de integración numérica necesario

• Dado el costo computacional que implica un mayor número de puntos de integración, es conveniente determinar:

1. Menor orden de integración que no comprometa la convergencia.

2. Orden de integración necesario para mantener la misma tasa de convergencia que si se usara integración exacta.

• Mínimo orden de integración para convergencia: en un problema donde habrá convergencia si puede reproducirse cualquier valor constante de la m-ésima derivada. Si m=1, ello requiere que el volumen del elemento sea calculado de manera exacta.

• Orden de integración para no deteriorar la convergencia: usando MEF standard (Galerkin), con interpolación polinomial de grado p, para problemas que involucren derivadas de orden m , el error es O(h2(p-m)+1). Si el error de integración es a lo sumo de ese orden, no se perderá convergencia.