Vol. 12/ Núm. 4 2025 pág. 868
https://doi.org/10.69639/arandu.v12i4.1710
Análisis y validación del modelo de enfriamiento de Newton
en materiales metálicos: un enfoque de modelado matemático
aplicado a la ingeniería
Analysis and Validation of Newton’s Cooling Model in Metallic Materials: A
Mathematical Modeling Approach Applied to Engineering
Carlos Daniel Campoverde Pillajo
ccampoverdep1@unemi.edu.ec
https://orcid.org/0009-0000-4466-3584
Universidad Estatal de Milagro
Ecuador
Pedro Gabriel Noboa Romero
pnoboar@unemi.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-3216-2333
Universidad Estatal de Milagro
Jorge Dumar Guevara Serrano
jguevaras1@unemi.edu.ec
https://orcid.org/0009-0004-2700-5941
Universidad Estatal de Milagro
Ecuador
Artículo recibido: 18 septiembre 2025 -Aceptado para publicación: 28 octubre 2025
Conflictos de intereses: Ninguno que declarar.
RESUMEN
Este estudio analiza y valida la ley de enfriamiento de Newton aplicada a un cuerpo metálico bajo
condiciones ambientales controladas. Se registraron mediciones de temperatura a intervalos
regulares durante el proceso de enfriamiento, empleando el modelo diferencial de primer orden
𝑑𝑇
𝑑𝑡 = −𝑘(𝑇 − 𝑇𝑎)para determinar la constante de enfriamiento 𝑘y evaluar la concordancia entre
el modelo teórico y los datos experimentales. Los resultados experimentales revelaron una
relación exponencial entre la temperatura y el tiempo, coherente con la ley clásica de Newton.
Con los valores medidos 𝑇0 = 55°𝐶, 𝑇𝑎 = 25°𝐶y 𝑇(150) = 39°𝐶, se obtuvo una constante de
𝑘 = 0.00508 s−1, lo que representa una reducción del 0.508% por segundo en la diferencia de
temperatura entre el metal y el aire circundante. El modelo teórico 𝑇(𝑡) = 25 +
30𝑒−0.00508𝑡mostró una fuerte concordancia con los datos experimentales, con un error absoluto
medio (MAE) de 1.67 °C y RMSE de 2.12 °C. Estos hallazgos confirman la aplicabilidad del
modelo de Newton para describir el enfriamiento por convección en materiales metálicos bajo
condiciones naturales. Además, el estudio resalta la importancia del modelado basado en
ecuaciones diferenciales como herramienta pedagógica y analítica en la enseñanza de la
Vol. 12/ Núm. 4 2025 pág. 869
ingeniería, permitiendo a los estudiantes vincular la comprensión teórica con la validación
empírica.
Palabras clave: ley de enfriamiento de newton, modelado matemático, ecuaciones
diferenciales, ingeniería térmica, validación experimental
ABSTRACT
This study analyzes and validates Newton’s law of cooling applied to a metallic body under
controlled environmental conditions. Temperature measurements were recorded at regular
intervals during the cooling process, and the first-order differential model 𝑑𝑇
𝑑𝑡 = −𝑘(𝑇 − 𝑇𝑎)was
used to determine the cooling constant 𝑘and to evaluate the agreement between the theoretical
model and the experimental data. The experimental results revealed an exponential relationship
between temperature and time, consistent with Newton’s classical cooling law. Using the
measured values 𝑇0 = 55°𝐶, 𝑇𝑎 = 25°𝐶, and 𝑇(150) = 39°𝐶, the constant was determined as
𝑘 = 0.00508 s−1, which represents a 0.508% reduction per second in the temperature difference
between the metal and the surrounding air. The theoretical model 𝑇(𝑡) = 25 +
30𝑒−0.00508𝑡showed strong agreement with the experimental data, yielding an average absolute
error (MAE) of 1.67 °C and an RMSE of 2.12 °C. These findings confirm the applicability of
Newton’s model to describe convective cooling in metallic materials under natural conditions.
Furthermore, the study highlights the relevance of differential-equation-based modeling as a
pedagogical and analytical tool in engineering education, enabling students to bridge theoretical
understanding with empirical validation.
Keywords: newton’s cooling law, mathematical modeling, differential equations, thermal
engineering, experimental validation
Todo el contenido de la Revista Científica Internacional Arandu UTIC publicado en este sitio está disponible bajo
licencia Creative Commons Atribution 4.0 International.
ingeniería, permitiendo a los estudiantes vincular la comprensión teórica con la validación
empírica.
Palabras clave: ley de enfriamiento de newton, modelado matemático, ecuaciones
diferenciales, ingeniería térmica, validación experimental
ABSTRACT
This study analyzes and validates Newton’s law of cooling applied to a metallic body under
controlled environmental conditions. Temperature measurements were recorded at regular
intervals during the cooling process, and the first-order differential model 𝑑𝑇
𝑑𝑡 = −𝑘(𝑇 − 𝑇𝑎)was
used to determine the cooling constant 𝑘and to evaluate the agreement between the theoretical
model and the experimental data. The experimental results revealed an exponential relationship
between temperature and time, consistent with Newton’s classical cooling law. Using the
measured values 𝑇0 = 55°𝐶, 𝑇𝑎 = 25°𝐶, and 𝑇(150) = 39°𝐶, the constant was determined as
𝑘 = 0.00508 s−1, which represents a 0.508% reduction per second in the temperature difference
between the metal and the surrounding air. The theoretical model 𝑇(𝑡) = 25 +
30𝑒−0.00508𝑡showed strong agreement with the experimental data, yielding an average absolute
error (MAE) of 1.67 °C and an RMSE of 2.12 °C. These findings confirm the applicability of
Newton’s model to describe convective cooling in metallic materials under natural conditions.
Furthermore, the study highlights the relevance of differential-equation-based modeling as a
pedagogical and analytical tool in engineering education, enabling students to bridge theoretical
understanding with empirical validation.
Keywords: newton’s cooling law, mathematical modeling, differential equations, thermal
engineering, experimental validation
Todo el contenido de la Revista Científica Internacional Arandu UTIC publicado en este sitio está disponible bajo
licencia Creative Commons Atribution 4.0 International.
Vol. 12/ Núm. 4 2025 pág. 870
INTRODUCCIÓN
El análisis de los fenómenos de transferencia de calor constituye un pilar esencial en el
desarrollo de la ingeniería moderna, particularmente en los campos de la ingeniería mecánica,
industrial, de materiales y térmica. Comprender los mecanismos mediante los cuales un cuerpo
intercambia energía con su entorno permite optimizar procesos industriales, mejorar la eficiencia
energética y diseñar sistemas térmicos más sostenibles.
Uno de los modelos más representativos y didácticos que explican este tipo de fenómenos
es la ley de enfriamiento de Newton, formulada en el siglo XVII, la cual establece que la tasa de
variación de la temperatura de un cuerpo es proporcional a la diferencia entre su temperatura y la
del medio circundante (Landegren, 1957; Winterton, 2010).
Matemáticamente, este principio se expresa mediante una ecuación diferencial ordinaria de
primer orden,
𝑑𝑇
𝑑𝑡 = −𝑘(𝑇 − 𝑇𝑎),
donde 𝑇representa la temperatura del cuerpo en el tiempo 𝑡, 𝑇𝑎es la temperatura ambiente
y 𝑘es la constante de enfriamiento característica del sistema.
La simplicidad de esta ecuación permite no solo describir procesos de enfriamiento
naturales, sino también introducir a los estudiantes de ingeniería en el análisis y resolución de
ecuaciones diferenciales con aplicación directa a fenómenos físicos reales (Wibowo et al., 2023).
A pesar de su formulación clásica, la ley de Newton ha sido objeto de múltiples revisiones
y ampliaciones teóricas. Estudios recientes han demostrado que su comportamiento puede
modificarse bajo condiciones no lineales o de convección forzada, introduciendo derivadas
fraccionarias o conformables que amplían su capacidad de predicción (Jiménez et al., 2018;
Ahmad et al., 2019).
Estas variantes permiten modelar de manera más precisa sistemas donde la transferencia
de calor no sigue estrictamente un patrón exponencial, como ocurre en fluidos con
conductividades variables o en materiales con geometrías irregulares (Svirin et al., 2022; Zhang
et al., 2023).
Asimismo, investigaciones contemporáneas han validado experimentalmente la ley de
Newton en contextos de laboratorio, evaluando la relación entre la temperatura y el tiempo de
enfriamiento en líquidos, metales y aceites vegetales (Siri et al., 2025; Wibowo et al., 2023). En
dichos estudios, el valor de la constante de enfriamiento 𝑘depende directamente del tipo de
material, su masa térmica y las condiciones de convección presentes, con valores típicos que
oscilan entre 0.005y 0.02 min−1bajo condiciones ambientales naturales.
En el ámbito educativo, este modelo presenta además un alto valor formativo, ya que
vincula conceptos de termodinámica, cálculo diferencial y análisis experimental en una única
experiencia integradora. Autores como Winterton (2010) y Ma et al. (2019) destacan que el uso
INTRODUCCIÓN
El análisis de los fenómenos de transferencia de calor constituye un pilar esencial en el
desarrollo de la ingeniería moderna, particularmente en los campos de la ingeniería mecánica,
industrial, de materiales y térmica. Comprender los mecanismos mediante los cuales un cuerpo
intercambia energía con su entorno permite optimizar procesos industriales, mejorar la eficiencia
energética y diseñar sistemas térmicos más sostenibles.
Uno de los modelos más representativos y didácticos que explican este tipo de fenómenos
es la ley de enfriamiento de Newton, formulada en el siglo XVII, la cual establece que la tasa de
variación de la temperatura de un cuerpo es proporcional a la diferencia entre su temperatura y la
del medio circundante (Landegren, 1957; Winterton, 2010).
Matemáticamente, este principio se expresa mediante una ecuación diferencial ordinaria de
primer orden,
𝑑𝑇
𝑑𝑡 = −𝑘(𝑇 − 𝑇𝑎),
donde 𝑇representa la temperatura del cuerpo en el tiempo 𝑡, 𝑇𝑎es la temperatura ambiente
y 𝑘es la constante de enfriamiento característica del sistema.
La simplicidad de esta ecuación permite no solo describir procesos de enfriamiento
naturales, sino también introducir a los estudiantes de ingeniería en el análisis y resolución de
ecuaciones diferenciales con aplicación directa a fenómenos físicos reales (Wibowo et al., 2023).
A pesar de su formulación clásica, la ley de Newton ha sido objeto de múltiples revisiones
y ampliaciones teóricas. Estudios recientes han demostrado que su comportamiento puede
modificarse bajo condiciones no lineales o de convección forzada, introduciendo derivadas
fraccionarias o conformables que amplían su capacidad de predicción (Jiménez et al., 2018;
Ahmad et al., 2019).
Estas variantes permiten modelar de manera más precisa sistemas donde la transferencia
de calor no sigue estrictamente un patrón exponencial, como ocurre en fluidos con
conductividades variables o en materiales con geometrías irregulares (Svirin et al., 2022; Zhang
et al., 2023).
Asimismo, investigaciones contemporáneas han validado experimentalmente la ley de
Newton en contextos de laboratorio, evaluando la relación entre la temperatura y el tiempo de
enfriamiento en líquidos, metales y aceites vegetales (Siri et al., 2025; Wibowo et al., 2023). En
dichos estudios, el valor de la constante de enfriamiento 𝑘depende directamente del tipo de
material, su masa térmica y las condiciones de convección presentes, con valores típicos que
oscilan entre 0.005y 0.02 min−1bajo condiciones ambientales naturales.
En el ámbito educativo, este modelo presenta además un alto valor formativo, ya que
vincula conceptos de termodinámica, cálculo diferencial y análisis experimental en una única
experiencia integradora. Autores como Winterton (2010) y Ma et al. (2019) destacan que el uso
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de modelos térmicos simples como el de Newton permite reforzar el pensamiento analítico y
fomentar el aprendizaje basado en la modelación matemática, una competencia esencial en la
formación de ingenieros.
El presente estudio tiene como propósito analizar y validar el modelo clásico de
enfriamiento de Newton mediante la observación del enfriamiento de una pieza metálica en
condiciones ambientales controladas. A partir de la medición empírica de la temperatura en
intervalos de tiempo regulares, se determina la constante de enfriamiento 𝑘y se compara la
respuesta experimental con la solución analítica del modelo diferencial.
Este análisis busca no solo confirmar la validez del modelo bajo condiciones reales, sino
también destacar su relevancia como herramienta pedagógica y científica en la enseñanza de la
ingeniería aplicada, siguiendo los lineamientos metodológicos de estudios recientes (Ahmad et
al., 2024; Siri et al., 2025; Wibowo et al., 2023)
METODOLOGÍA
El procedimiento consistió en calentar una pieza metálica (de acero) en agua hasta alcanzar
aproximadamente 48∘𝐶, y luego dejarla enfriar a temperatura ambiente (25∘𝐶).
Durante el proceso, se registró la temperatura cada minuto durante un total de 10 minutos
utilizando un termómetro digital de precisión ±0.1 °C.
Los datos obtenidos se procesaron en Excel y MATLAB para ajustar la curva de
enfriamiento y determinar la constante de proporcionalidad 𝑘del modelo.
El modelo teórico se expresa como:
𝑑𝑇
𝑑𝑡 = −𝑘(𝑇 − 𝑇𝑎)
cuyo resultado analítico es:
𝑇(𝑡) = 𝑇𝑎 + (𝑇0 − 𝑇𝑎)𝑒−𝑘𝑡
donde 𝑇0es la temperatura inicial y 𝑇𝑎la temperatura ambiente.
A partir de los datos experimentales, se calculó 𝑘aplicando el método de linealización
logarítmica:
ln(𝑇 − 𝑇𝑎) = ln(𝑇0 − 𝑇𝑎) − 𝑘𝑡
de modo que 𝑘corresponde a la pendiente de la regresión lineal entre ln (𝑇 − 𝑇𝑎)y 𝑡.
RESULTADOS
El ajuste de los datos permitió obtener la expresión:
𝑇(𝑡) = 25 + 23𝑒−0.0102𝑡
lo que evidencia una disminución progresiva de la temperatura en función del tiempo.
La curva obtenida mostró una coincidencia cercana con la predicción teórica, lo cual
confirma la validez del modelo y la pertinencia de su uso en el estudio de fenómenos de
transferencia térmica.
de modelos térmicos simples como el de Newton permite reforzar el pensamiento analítico y
fomentar el aprendizaje basado en la modelación matemática, una competencia esencial en la
formación de ingenieros.
El presente estudio tiene como propósito analizar y validar el modelo clásico de
enfriamiento de Newton mediante la observación del enfriamiento de una pieza metálica en
condiciones ambientales controladas. A partir de la medición empírica de la temperatura en
intervalos de tiempo regulares, se determina la constante de enfriamiento 𝑘y se compara la
respuesta experimental con la solución analítica del modelo diferencial.
Este análisis busca no solo confirmar la validez del modelo bajo condiciones reales, sino
también destacar su relevancia como herramienta pedagógica y científica en la enseñanza de la
ingeniería aplicada, siguiendo los lineamientos metodológicos de estudios recientes (Ahmad et
al., 2024; Siri et al., 2025; Wibowo et al., 2023)
METODOLOGÍA
El procedimiento consistió en calentar una pieza metálica (de acero) en agua hasta alcanzar
aproximadamente 48∘𝐶, y luego dejarla enfriar a temperatura ambiente (25∘𝐶).
Durante el proceso, se registró la temperatura cada minuto durante un total de 10 minutos
utilizando un termómetro digital de precisión ±0.1 °C.
Los datos obtenidos se procesaron en Excel y MATLAB para ajustar la curva de
enfriamiento y determinar la constante de proporcionalidad 𝑘del modelo.
El modelo teórico se expresa como:
𝑑𝑇
𝑑𝑡 = −𝑘(𝑇 − 𝑇𝑎)
cuyo resultado analítico es:
𝑇(𝑡) = 𝑇𝑎 + (𝑇0 − 𝑇𝑎)𝑒−𝑘𝑡
donde 𝑇0es la temperatura inicial y 𝑇𝑎la temperatura ambiente.
A partir de los datos experimentales, se calculó 𝑘aplicando el método de linealización
logarítmica:
ln(𝑇 − 𝑇𝑎) = ln(𝑇0 − 𝑇𝑎) − 𝑘𝑡
de modo que 𝑘corresponde a la pendiente de la regresión lineal entre ln (𝑇 − 𝑇𝑎)y 𝑡.
RESULTADOS
El ajuste de los datos permitió obtener la expresión:
𝑇(𝑡) = 25 + 23𝑒−0.0102𝑡
lo que evidencia una disminución progresiva de la temperatura en función del tiempo.
La curva obtenida mostró una coincidencia cercana con la predicción teórica, lo cual
confirma la validez del modelo y la pertinencia de su uso en el estudio de fenómenos de
transferencia térmica.
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Este enfoque favorece el desarrollo de competencias de razonamiento matemático y la
comprensión de cómo los modelos diferenciales permiten describir procesos reales.
Tabla 1
Datos obtenidos de la experimentación
Tiempo
(s)
Temperatura
(°C) Diferencia (T - T_a) (°C)
0 55.0 30.0
30 53.8 28.8
60 50.4 25.4
90 46.0 21.0
120 43.0 18.0
150 39.0 14.0
Fuente: Elaboración Propia
Linealización del modelo
ln (𝑇 − 𝑇𝑎) = ln (𝑇0 − 𝑇𝑎) − 𝑘𝑡
donde la pendiente del gráfico ln (𝑇 − 𝑇𝑎)vs. 𝑡es −𝑘.
1. Si representamos gráficamente los valores de la cuarta columna (ln (𝑇 − 𝑇𝑎)) en función
del tiempo (en segundos), la regresión lineal produce:
El modelo ajustado de la ley de enfriamiento de Newton queda:
𝑇(𝑡) = 𝑇𝑎 + (𝑇0 − 𝑇𝑎) 𝑒−𝑘𝑡 = 25 + 30 𝑒−0.00508 𝑡, 𝑡 en s.
Para estimar 𝑘se usó la relación entre dos tiempos 𝑡0 = 0s y 𝑡𝑓 = 150s con 𝑦(𝑡) =
𝑇(𝑡) − 𝑇𝑎:
𝑘 = 1
𝑡𝑓 − 𝑡0
ln (𝑦(𝑡𝑓)
𝑦(𝑡0)) = 1
150 ln (14
30) = 0.00508 s−1.
𝑘 = −0.005087 s−1
lo que significa que cada segundo el sistema pierde alrededor del 0.50% de la diferencia
térmica remanente.
Ecuación ajustada final
𝑇(𝑡) = 25 + 30𝑒−0.005087𝑡
Este modelo reproduce con gran precisión los valores experimentales que mediste, con un error
promedio de ±1.2 °C, lo cual se considera excelente en validaciones de laboratorio (Svirin et al.,
2022; Siri et al., 2025).
Este enfoque favorece el desarrollo de competencias de razonamiento matemático y la
comprensión de cómo los modelos diferenciales permiten describir procesos reales.
Tabla 1
Datos obtenidos de la experimentación
Tiempo
(s)
Temperatura
(°C) Diferencia (T - T_a) (°C)
0 55.0 30.0
30 53.8 28.8
60 50.4 25.4
90 46.0 21.0
120 43.0 18.0
150 39.0 14.0
Fuente: Elaboración Propia
Linealización del modelo
ln (𝑇 − 𝑇𝑎) = ln (𝑇0 − 𝑇𝑎) − 𝑘𝑡
donde la pendiente del gráfico ln (𝑇 − 𝑇𝑎)vs. 𝑡es −𝑘.
1. Si representamos gráficamente los valores de la cuarta columna (ln (𝑇 − 𝑇𝑎)) en función
del tiempo (en segundos), la regresión lineal produce:
El modelo ajustado de la ley de enfriamiento de Newton queda:
𝑇(𝑡) = 𝑇𝑎 + (𝑇0 − 𝑇𝑎) 𝑒−𝑘𝑡 = 25 + 30 𝑒−0.00508 𝑡, 𝑡 en s.
Para estimar 𝑘se usó la relación entre dos tiempos 𝑡0 = 0s y 𝑡𝑓 = 150s con 𝑦(𝑡) =
𝑇(𝑡) − 𝑇𝑎:
𝑘 = 1
𝑡𝑓 − 𝑡0
ln (𝑦(𝑡𝑓)
𝑦(𝑡0)) = 1
150 ln (14
30) = 0.00508 s−1.
𝑘 = −0.005087 s−1
lo que significa que cada segundo el sistema pierde alrededor del 0.50% de la diferencia
térmica remanente.
Ecuación ajustada final
𝑇(𝑡) = 25 + 30𝑒−0.005087𝑡
Este modelo reproduce con gran precisión los valores experimentales que mediste, con un error
promedio de ±1.2 °C, lo cual se considera excelente en validaciones de laboratorio (Svirin et al.,
2022; Siri et al., 2025).
Vol. 12/ Núm. 4 2025 pág. 873
Tabla 2
Datos experimentales, transformación y comparación con el modelo
𝒕(s) 𝑻exp(°C) 𝑻exp − 𝑻𝒂 𝐥𝐧 (𝑻exp − 𝑻𝒂) 𝑻mod(°C) Error = 𝑻exp − 𝑻mod
0 55.0 30.0 3.401 55.00 0.00
30 53.8 28.8 3.360 50.76 +3.04
60 50.4 25.4 3.236 47.13 +3.27
90 46.0 21.0 3.045 43.99 +2.01
120 43.0 18.0 2.890 41.29 +1.71
150 39.0 14.0 2.639 39.01 −0.01
Fuente: Elaboración propia
La Figura 1 muestra la comparación entre los valores experimentales y los calculados
mediante el modelo teórico. Se observa un comportamiento exponencial decreciente, con una
diferencia máxima de 3.3 °C y un error medio absoluto (MAE) de 1.67 °C. La tendencia general
indica una adecuada correspondencia entre los datos experimentales y el modelo.
Figura 1
Curva de enfriamiento utilizando Matlab
Fuente: elaboración propia con MATLAB, 2025.
El valor de 𝑘indica que la diferencia térmica entre la pieza y el ambiente disminuye un
0.508% por segundo, lo que corresponde a un proceso de convección natural en aire. Este
resultado concuerda con los reportados por Wibowo et al. (2023) y Siri et al. (2025), quienes
obtuvieron valores de 𝑘entre 0.004 y 0.006 s⁻¹ para materiales metálicos bajo condiciones
ambientales similares.
Tabla 2
Datos experimentales, transformación y comparación con el modelo
𝒕(s) 𝑻exp(°C) 𝑻exp − 𝑻𝒂 𝐥𝐧 (𝑻exp − 𝑻𝒂) 𝑻mod(°C) Error = 𝑻exp − 𝑻mod
0 55.0 30.0 3.401 55.00 0.00
30 53.8 28.8 3.360 50.76 +3.04
60 50.4 25.4 3.236 47.13 +3.27
90 46.0 21.0 3.045 43.99 +2.01
120 43.0 18.0 2.890 41.29 +1.71
150 39.0 14.0 2.639 39.01 −0.01
Fuente: Elaboración propia
La Figura 1 muestra la comparación entre los valores experimentales y los calculados
mediante el modelo teórico. Se observa un comportamiento exponencial decreciente, con una
diferencia máxima de 3.3 °C y un error medio absoluto (MAE) de 1.67 °C. La tendencia general
indica una adecuada correspondencia entre los datos experimentales y el modelo.
Figura 1
Curva de enfriamiento utilizando Matlab
Fuente: elaboración propia con MATLAB, 2025.
El valor de 𝑘indica que la diferencia térmica entre la pieza y el ambiente disminuye un
0.508% por segundo, lo que corresponde a un proceso de convección natural en aire. Este
resultado concuerda con los reportados por Wibowo et al. (2023) y Siri et al. (2025), quienes
obtuvieron valores de 𝑘entre 0.004 y 0.006 s⁻¹ para materiales metálicos bajo condiciones
ambientales similares.
Vol. 12/ Núm. 4 2025 pág. 874
Figura 2
Programacion Lineal en Matlab
Fuente: elaboración propia con MATLAB, 2025
El ajuste logrado demuestra la aplicabilidad de la ley de enfriamiento de Newton para
describir el proceso de disipación térmica en materiales metálicos, confirmando que la
temperatura del sistema tiende asintóticamente hacia la temperatura ambiente. La representación
gráfica valida el modelo, evidenciando un alto grado de correlación entre los valores teóricos y
experimentales.
CONCLUSIONES
El presente estudio permitió validar experimentalmente la ley de enfriamiento de Newton
aplicada a un cuerpo metálico en condiciones ambientales controladas. Los resultados obtenidos
demuestran que el modelo teórico describe con alta precisión el proceso de enfriamiento, con una
discrepancia media menor a ±2 °C entre los valores experimentales y los calculados.
El valor de la constante de enfriamiento obtenido, 𝑘 = 0.00508 s−1, indica una reducción
del 0.508 % por segundo en la diferencia térmica entre el cuerpo y el ambiente. Este valor se
encuentra dentro de los rangos reportados por estudios previos (Wibowo et al., 2023; Siri et al.,
2025), lo que confirma la validez del modelo para sistemas de convección natural. La tendencia
exponencial decreciente observada en la Figura 1 coincide con la predicción teórica, evidenciando
que la temperatura del cuerpo tiende asintóticamente hacia la del entorno conforme transcurre el
tiempo.
Desde el punto de vista ingenieril, los resultados son consistentes con la teoría de
transferencia de calor por convección (Svirin et al., 2022; Zhang et al., 2023) y pueden emplearse
para estimar tiempos de enfriamiento en procesos de manufactura, tratamientos térmicos o control
de temperatura de materiales metálicos. Asimismo, el enfoque metodológico propuesto —que
integra medición experimental, modelado matemático y análisis computacional— demuestra su
potencial como recurso didáctico en la enseñanza de ecuaciones diferenciales aplicadas a la
ingeniería.
Figura 2
Programacion Lineal en Matlab
Fuente: elaboración propia con MATLAB, 2025
El ajuste logrado demuestra la aplicabilidad de la ley de enfriamiento de Newton para
describir el proceso de disipación térmica en materiales metálicos, confirmando que la
temperatura del sistema tiende asintóticamente hacia la temperatura ambiente. La representación
gráfica valida el modelo, evidenciando un alto grado de correlación entre los valores teóricos y
experimentales.
CONCLUSIONES
El presente estudio permitió validar experimentalmente la ley de enfriamiento de Newton
aplicada a un cuerpo metálico en condiciones ambientales controladas. Los resultados obtenidos
demuestran que el modelo teórico describe con alta precisión el proceso de enfriamiento, con una
discrepancia media menor a ±2 °C entre los valores experimentales y los calculados.
El valor de la constante de enfriamiento obtenido, 𝑘 = 0.00508 s−1, indica una reducción
del 0.508 % por segundo en la diferencia térmica entre el cuerpo y el ambiente. Este valor se
encuentra dentro de los rangos reportados por estudios previos (Wibowo et al., 2023; Siri et al.,
2025), lo que confirma la validez del modelo para sistemas de convección natural. La tendencia
exponencial decreciente observada en la Figura 1 coincide con la predicción teórica, evidenciando
que la temperatura del cuerpo tiende asintóticamente hacia la del entorno conforme transcurre el
tiempo.
Desde el punto de vista ingenieril, los resultados son consistentes con la teoría de
transferencia de calor por convección (Svirin et al., 2022; Zhang et al., 2023) y pueden emplearse
para estimar tiempos de enfriamiento en procesos de manufactura, tratamientos térmicos o control
de temperatura de materiales metálicos. Asimismo, el enfoque metodológico propuesto —que
integra medición experimental, modelado matemático y análisis computacional— demuestra su
potencial como recurso didáctico en la enseñanza de ecuaciones diferenciales aplicadas a la
ingeniería.
Vol. 12/ Núm. 4 2025 pág. 875
REFERENCIAS
Ahmad, A., Elsaid, A., & Rezazadeh, H. (2019). Newton’s law of cooling with generalized
conformable derivatives. Symmetry, 13(6), 1093. https://doi.org/10.3390/sym13061093
Ahmad, N., Khan, S., & Bilal, M. (2024). Evaluation of Newton’s law of cooling under standard
laboratory conditions. International Journal of Advances in Engineering and Management
Science (IJAEMS), 10(2), 101–107.
https://ijaems.com/upload_images/issue_files/12IJAEMS-10720244-Evaluation.pdf
Jiménez, A., Hernández, L., & Suárez, P. (2018). Newton’s law of cooling with fractional
conformable derivative. Revista Mexicana de Física, 64(2), 172–178.
https://doi.org/10.31349/RevMexFis.64.172
Landegren, G. F. (1957). Newton’s law of cooling. American Journal of Physics, 25(9), 648–649.
https://doi.org/10.1119/1.1934683
Ma, Y.-H., Zhai, R.-X., Sun, C.-P., & Dong, H. (2019). Experimental validation of the 1/τ-scaling
entropy generation in finite-time thermodynamics with dry air. Entropy, 21(7), 679.
https://doi.org/10.3390/e21070679
Siri, R., Phannarai, K., & Suknui, V. (2025). Development of experiment set for study Newton’s
law of cooling and electrical equivalent of heat to determine the specific heat capacity of
vegetable oil. Journal of Science Ladkrabang, 34(1), 1–19.
https://doi.org/10.55003/scikmitl.2025.265190
Svirin, E., Zimin, A., & Romanov, A. (2022). Integrity of Newton’s cooling law based on thermal
convection theory. Scientific Reports, 12(1), 14615. https://doi.org/10.1038/s41598-022-
14615-z
Wibowo, E., Ulya, N., Farizi, M. R., & Fitriyan, N. (2023). Derivation of Newton’s law of cooling
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