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Luis Ricardo Uribe Dávila (2023, [Tesis de maestría])
Vivimos la industria 4.0, misma que no es nueva, ya que sus orígenes se remontan a finales de la década de los 2000, en Alemania. Un pilar de la industria 4.0 es el análisis de datos, conocido como Big Data. El conocer los datos de un proceso, de un estudio, ayuda en gran medida a predecir el comportamiento que tendrá el proceso o la máquina a estudiar en un periodo a corto o mediano plazo. En el presente proyecto se analizan los datos arrojados por un motor eléctrico de corriente alterna, del tipo inducción, jaula de ardilla. El motor está diseñado para trabajar de manera continua, sin embargo, el uso que se le da, es meramente educativo; es decir, no sobre pasa las 15 horas por semana de uso. Mediante la toma de datos de las tres fases de corriente RMS o corriente de valor eficaz que posee el motor eléctrico que se realizará con el microcontrolador Arduino UNO, se analizarán los mismos mediante el software de cómputo numérico MATLAB, ordenando los datos, descartando valores que no aporten información relevante para lograr la predicción de datos. Por último, se llevará a conocer este proyecto a la carrera mecatrónica, área sistemas de manufactura flexible y área automatización, con el fin de que puedan observar de una mejor manera la aplicación y funcionamiento de uno de los pilares de la actual industria 4.0.
We live in industry 4.0, which is not new, since its origins date back to the late 2000s, in Germany. One pillar of industry 4.0 is data analysis, known as Big Data. Knowing the data of a process, of a study, helps greatly to predict the behavior that the process or machine will have to study in a short- or medium-term period. This project analyzes the data released by an electric motor of alternating current, of the type induction, squirrel cage. The engine is designed to work continuously, however, the use given to it is merely educational, that is; only not over spends 15 hours per week of use. By taking data from the three phases of RMS current or effective value current of the electric motor that will be made with the Arduino UNO micro controller, they will be analyzed using MATLAB numerical computing software, ordering the data, discarding values that do not provide relevant information to achieve data prediction. Finally, this project will be presented to the mechatronics career, flexible manufacturing systems area and automation area, so that they can observe in a better way the application and operation of one of the pillars of the current industry 4.0.
Mantenimiento predictivo Regresión lineal Industria 4.0 Big data Corriente RMS Predictive maintenance Linear regression Industry 4.0 Big data RMS Current INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS
Redes neuronales artificiales en la estimación de la evapotranspiración de referencia
Artificial neural networks in the estimation of reference evapotranspiration
ROCIO CERVANTES OSORNIO RAMON ARTEAGA RAMIREZ MARIO ALBERTO VAZQUEZ PEÑA WALDO OJEDA BUSTAMANTE ABEL QUEVEDO NOLASCO (2011, [Artículo])
Las redes neuronales artificiales representan un vasto campo de investigación, puesto que han demostrado tener aplicación en varios campos de la ciencia, su capacidad de lidiar con no linealidades en diversos fenómenos, y los diferentes trabajos realizados en la estimación y/o pronóstico para predecir variables climáticas, que inciden directa e indirectamente en la evapotranspiración de referencia y la propia evapotranspiración ha originado el desarrollo de este trabajo. El objetivo fue presentar una revisión de literatura sobre redes neuronales artificiales, para la estimación de la evapotranspiración de referencia y variables relacionadas, que incluye: la teoría y fundamentos de las redes neuronales artificiales y el algoritmo backpropagation; algunas similitudes y diferencias entre los modelos estadísticos tradicionales y las redes neuronales artificiales; aplicaciones de las redes neuronales artificiales en la estimación de la evapotranspiración de referencia; y variables que se asocian con las perspectivas de las redes neuronales artificiales en la predicción de variables agroclimáticas
Evapotranspiración Redes neuronales artificiales Predicción INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Kassandra Elizabeth López Esparza Raúl Pérez Bustamante GUILLERMO RAUL GARCIA FERRERA (2023, [Artículo])
La obligación de llevar un sistema o equipo a su máximo rendimiento y operación, así como la resolución de posibles fallas en el mismo, ha dado lugar a la necesidad de desarrollar un ámbito especializado dedicado exclusivamente a abordar estas obligaciones. De esto surge el campo del mantenimiento, cuyo propósito fundamental es asegurar el funcionamiento adecuado de los equipos o instalaciones en los cuales se lleva a cabo dicho trabajo, así como corregir y prevenir fallas o problemas en los sistemas en cuestión. El mantenimiento puede aplicarse en una amplia gama de sectores donde se necesite prevenir o corregir alguna operación, y en el caso del sector energético renovable esto no es una excepción. En particular, el mantenimiento de los sistemas fotovoltaicos interconectadas a la red (SFIR) busca llevar la instalación a su mejor zona de operación y funcionamiento para con esto asegurar la generación de energía. Es por esta razón, que el sector energético se ha unido al desarrollo de una rama que se dedique a la operación y mantenimiento (O&M) de los sistemas fotovoltaicos. En este artículo se exponen los resultados de un estudio de mantenimiento preventivo en una instalación fotovoltaica ubicada en el estado de Aguascalientes, el cual fue realizado por Sunna Power, una empresa dedicada a ofrecer servicios de mantenimiento a SFIR en México. El trabajo explorará el estado de la instalación previo al mantenimiento y su situación una vez que éste ha sido ejecutado. Aun cuando los SFIR requieren poco mantenimiento, este articulo pretende demostrar que a pesar de esto la implementación de un plan de mantenimiento en las instalaciones puede generar un impacto positivo en la producción de energía del sistema, mostrando los resultados obtenidos en el mantenimiento ejecutado en la instalación fotovoltaica.
The obligation to ensure that a system or piece of equipment achieves its maximum performance and functionality, and to correct any failures that may occur, has led to the need to develop a specialized field dedicated exclusively to meeting these obligations. This has given rise to the field of maintenance, the basic aim of which is to ensure the correct functioning of the equipment or installations on which the work is carried out, and to correct and prevent any failures or problems in the systems concerned; maintenance can be applied in a wide range of sectors where it is necessary to prevent or correct an operation, and the renewable energy sector is no exception. In particular, the maintenance of photovoltaic systems connected to the grid (SFIR) aims to bring the installation to its best operational and functional range in order to guarantee energy production; it is for this reason that the energy sector has participated in the development of a branch dedicated to the operation and maintenance (O&M) of photovoltaic systems. This article presents the results of a preventive maintenance study in a photovoltaic plant located in the state of Aguascalientes, carried out by Sunna Power, a company dedicated to providing maintenance services to SFIR in Mexico. The study examines the condition of the installation before maintenance and the situation after maintenance. Although SFIR requires little maintenance, this article aims to demonstrate that the implementation of a maintenance plan in the plants can nevertheless have a positive impact on the energy production of the system, displaying the results obtained in the maintenance carried out on the photovoltaic installation.
Mantenimiento preventivo Módulo fotovoltaico Plan de mantenimiento Sistema fotovoltaico Preventive maintenance Maintenance plan Photovoltaic system INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS
Análisis metodológico de la distribución espacial de la precipitación y la estimación media diaria
Methodological analysis of the spatial distribution of rainfall and the average daily stimation
MAURO IÑIGUEZ COVARRUBIAS WALDO OJEDA BUSTAMANTE CARLOS DIAZ DELGADO KHALIDOU MAMADOU BA (2011, [Artículo])
El objetivo del trabajo consistió en mostrar un análisis metodológico geoestadístico, para generar un patrón espacial de la lluvia, asociado a la precipitación media diaria. Caracterizar y conocer la distribución espacial de la precipitación, también conocida como “campo de tormenta” y asociarla a un modelo de distribución o sustituirla por una precipitación media por métodos convencionales, es un reto importante en estudios de las ciencias del agua. La metodología propuesta requiere de la construcción de un variograma, elaborado por un ajuste de datos experimentales de un campo de tormenta, que sirva como base para generar la distribución espacial de la lluvia con la aplicación del método geoestadístico del “krigeado”.
Agricultura Agua de lluvia Predicción INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Graciela Gordillo Castillo (2024, [Artículo, Artículo])
La importancia de visualizar al suicidio desde diferentes aristas, replanteando algunos de los estigmas depositados en él, preguntar si se trata de una competencia como sociedad su abordaje y comprensión antes de intentar su prevención y conocer parte del trabajo del psicoterapeuta en el acompañamiento con el paciente suicida.
Psicología Suicidio Acompañamiento Prevención Psicoterapia MEDICINA Y CIENCIAS DE LA SALUD MEDICINA Y CIENCIAS DE LA SALUD
Pronóstico del riego en tiempo real
WALDO OJEDA BUSTAMANTE JUAN MANUEL GONZALEZ CAMACHO HELENE EMMI KARIN UNLAND WEISS (2000, [Libro])
Este documento es producto de los trabajos realizados por el Instituto Mexicano de Tecnología del Agua, durante la implantación del sistema de pronóstico del riego en tiempo real (SPRITER) en los distritos de riego 075 (río Fuerte) y 076 (Valle del Carrizo). El sistema SPRITER cuenta con una base de datos actualizada diariamente, con información de consumo de agua de los cultivos, padrón de cultivos, características hídricas de los suelos y geometría de las parcelas, características hidráulicas de la red de distribución (puntos de control y tomas granja), restricciones de volúmenes de agua y superficies por cultivo, demandas evapotranspirativas y precipitación. Estas dos últimas son estimadas por estaciones meteorológicas automatizadas que conforman una red agrometeorológica que monitorea las variables meteorológicas a intervalos de tiempo menores de una hora. Este proyecto fue apoyado por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología.
Attribute selection impact on linear and nonlinear regression models for crop yield prediction
JUAN FRAUSTO SOLIS WALDO OJEDA BUSTAMANTE (2014, [Artículo])
Efficient cropping requires yield estimation for each involved crop, where data-driven models are commonly applied. In recent years, some data-driven modeling technique comparisons have been made, looking for the best model to yield prediction. However, attributes are usually selected based on expertise assessment or in dimensionality reduction algorithms. A fairer comparison should include the best subset of features for each regression technique; an evaluation including several crops is preferred. This paper evaluates the most common data-driven modeling techniques applied to yield prediction, using a complete method to define the best attribute subset for each model. Multiple linear regression, stepwise linear regression, M5' regression trees, and artificial neural networks (ANN) were ranked. The models were built using real data of eight crops sowed in an irrigation module of Mexico. To validate the models, three accuracy metrics were used: the root relative square error (RRSE), relative mean absolute error (RMAE), and correlation factor (R). The results show that ANNs are more consistent in the best attribute subset composition between the learning and the training stages, obtaining the lowest average RRSE (86.04%), lowest average RMAE (8.75%), and the highest average correlation factor (0.63).
Cultivos alimenticios Predicción Modelos matemáticos INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
Géneros y afectos en la espacialidad universitaria: perspectivas para el diseño de campus futuros
Griselda Flesler Carolina Spataro RAFAEL BLANCO (2023, [Capítulo de libro])
Este trabajo analiza el impacto en el espacio universitario de las políticas de género implementadas en el ámbito de la Universidad de Buenos Aires (UBA, Argentina) entre los años 2015 y 2020. Se trata de un estudio de caso realizado en el ámbito de la Ciudad Universitaria, campus en el que se emplazan las facultades de Ciencias Exactas y Naturales (FCEyN) y de Arquitectura, Diseño y Urbanismo (FADU). El propósito de este artículo es problematizar la relación entre afecto y espacialidad a partir de los resultados de una encuesta que se propuso identificar cuáles son las emociones que suscitan algunos espacios cotidianos para quienes trabajan y estudian en el campus de la UBA, en particular, aquellos intervenidos con políticas de género durante los últimos años.
This paper analyzes the impact on spaciality of gender policies implemented at the University of Buenos Aires (UBA, Argentina) between 2015 and 2020. It is a case study carried out in the campus where the Faculties of Exact and Natural Sciences (FCEyN) and Architecture, Design and Urbanism (FADU) are located. The purpose of this article is to problematize the relationship between affective perception and spatiality based on the results of a survey that aimed to identify the emotions that some daily spaces arouse for those who work and study on the UBA Campus, in particular, those intervened with gender policies in recent years.
Universidad, espacio, género, giro afectivo. University, space, gender, affective turn. Universidad de Buenos Aires. Gender mainstreaming. Community and college. Incorporación de la perspectiva de género. Universidades. Comunidad y universidad. LC191.98.A74 HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA PEDAGOGÍA ORGANIZACIÓN Y PLANIFICACIÓN DE LA EDUCACIÓN
Javier Acosta Ugalde (2023, [Artículo])
Este trabajo estudia el efecto de los parámetros de diseño que son controlables dentro del proceso de crimpado de amortiguadores neumáticos. Se estudia el efecto en la perdida de presión superficial (PPS) utilizando herramientas de Análisis de Elemento Finito (FEM) y Diseño de Experimentos por medio del método de Taguchi. El objetivo es identificar que niveles de los parámetros minimizan la perdida de presión superficial debido a la disminución de temperatura máxima esperada, al tiempo de robustecer el producto al ser menos sensibles a los factores de ruido. Se consideran tres componentes responsables de la eficiencia en la presión superficial resultante del proceso de crimpado: Anillo de soporte, Anillo de crimpado, y Superficie de crimpado. La variación en la presión superficial y en la perdida de presión superficial dentro de un mismo producto se debe a las propiedades mecánicas de los materiales de estos componentes. Debido a la función que desempeñan los anillos de crimpado y de soporte al ser los responsables de retener la presión en la zona de crimpado, y a las propiedades mecánicas de sus materiales debido a la deformación en frio, este estudio considera como factores de ruido los limites superior e inferior de sus límites de cedencia elástica (Rp0.2), dando como resultado cuatro factores de ruido de acuerdo con sus combinaciones.
Agradecimientos: Se agradece a la empresa Vibracoustic SE, Unidad de negocio de Amortiguadores Neumáticos, por el apoyo técnico para la realización de este proyecto.
Crimpado Analisis de elemento finito Diseño de experimentos Método de Taguchi Presión superficial Límite de cedencia Robusto INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS