Intercambio térmico radiante en mezclas de H2O y CO2

In this work, an approximate solution is presented to evaluate the heat exchange by radiation through a gaseous participating medium composed of  and , which is valid for values of the product of the total pressure and the mean beam length (PL) from 0.06 to  and temperatures (T) from 300 K to 2100 K. To approximate the exact solutions, the Spence root weighting method is used. For each set of PL; T values, the values of exact spectral emissivity and absorptivity  and  for the gas mixture are calculated using the analytical solution (AS) and the values of the emissivity and absorptivity of the mixture  and , using the Hottel graphical method (HGM) and the proposed approximate solution. The weaker correlation fit corresponds to the HGM, with mean errors of ±15 % and ±20% for 54.2% and 75.3 % of the data evaluated, respectively, while the proposed method provides the best fit, with mean errors of ±10% and ±15% for 79.4% and 98.6 % of the data evaluated, respectively. In all cases, the agreement of the proposed model with the available experimental data is good enough to be considered satisfactory for practical design.En este trabajo se presenta una solución aproximada para evaluar el intercambio de térmico por radiación a través de un medio participante gaseoso compuesto por  y , la cual es válida para valores del producto de la presión total y la longitud característica del haz de radiación  desde  hasta  y temperaturas (T) desde 300 K a 2100 K. Para la aproximación de las SA disponibles es utilizado el método de ponderación de raíces de Spence. Para cada juego de valores PL; T es calculado el valor de emisividad y absortividad espectral exacta  y  para la mezcla de gases mediante la solución analítica (SA) y el valor de la emisividad y absortividad de la mezcla  y , usando el método gráfico de Hottel (MGH) y la solución aproximada propuesta. El peor ajuste de correlación se corresponde al MGH, con errores medios de 15 % y 20 % para el 54,2 % y 75,3 % de los datos evaluados, respectivamente, mientras que método propuesto proporciona el mejor ajuste, con errores medios de 10% y 15% para el 79,4 % y 98,6 % de los datos evaluados. En todos los casos, el acuerdo del modelo propuesto con los datos experimentales disponibles es lo suficientemente bueno como para ser considerado satisfactorio para el diseño práctico

Evaluación estructural de un vehículo tipo mototaxi usando herramientas de simulación: caso México

The mototaxi, a three-wheeled vehicle equipped with a roof, is a widely utilized mode of transportation in Mexico. Typically, it is employed for short-distance journeys in exchange for payment, similar to the operation of a conventional taxi. This study conducts astructural analysis of a mototaxi-type vehicle utilized in Mexico to assess its performance and safety. It underscores the significance of this mode of transportation, widely relied upon by numerous individuals. A product design and development methodology was employed, utilizing torsional deformation simulations to validate the new geometry. The objective was to minimize torsions as much as possible, thereby enhancing the motorcycle taxi’s safety and ensuring the vehicle’s correct positioning. Through computeraided design, the prevailing torsions within the casing were assessed, establishing the operating conditions to which the system is commonlysubjected. The findings from the chosen vehicular structure reveal a flexural rigidity of 6,508.15 N/mm, torsional rigidity of 27.35 KNm/°, and a range of natural frequencies between 8-21 Hz. These values indicate favorable resistance against bending forces and operational frequency. However, the torsional results exhibit deficiencies, suggesting an unsafe structure for all motorcycle taxi occupants. Consequently, technology developers and national legislators should prioritize enhancing the structural integrity of such vehicles.El mototaxi es un vehículo de tres ruedas y con techo que se usa como medio de transporte popular en México, generalmente para recorrer caminos cortos a cambio de dinero, de la misma forma que opera un taxi. Esta investigación presenta el análisis estructural de un vehículo tipo mototaxi empleado en México, para evaluar su desempeño y seguridad, teniendo en cuenta que es un medio de transporte utilizado por muchas personas. Se empleó una metodología de diseño y desarrollo de producto, utilizando simulaciones de deformación torsionales para validar la nueva geometría, minimizando las torsiones en lo posible, tratando de mejorar la seguridad del mototaxi, así como la posición correcta del vehículo. Mediante el diseño asistido por computadora se probaron las torsiones existentes en la carcasa, determinando las condiciones de operación por las que generalmente es sometido el sistema. Los resultados obtenidos en la estructura vehicular seleccionada son para la rigidez por flexión de 6508,15 N/mm, la rigidez torsional de 27,35 KNm/º y el rango de frecuencias naturales en 8-21 Hz, valores que muestran que la estructura presenta condiciones favorables mediante esfuerzos de resistencia por flexión y la frecuencia de operación de la estructura, pero carencias en los resultados torsionales, generando así una estructura insegura para los ocupantes del mototaxi. Es necesario que los desarrolladores de tecnología como los legisladores nacionales actúen en favor de mejorar sus condiciones estructurales

Incidencia del aire acondicionado automotriz en el índice de consumo de combustible en vehículo de encendido provocado en una ruta de la Amazonía ecuatoriana

In recent years the environment has been affected by pollution produced by vehicles. The objective of this research project was to determine the incidence of air conditioning (A/C) in the vehicular fuel consumption index in the Shushufindi canton, through real traffic tests, Efficient driving mode and the use of Extra and Super gasoline, for the selection of the best alternative. The study was carried out on a route with a greater flow of vehicles, especially during normal (9:00 am) and beak (5:00 pm) hours, which comprises 16.17 km; for which used gasoline Extra (85 octane) and Super (92 octane). Data collection was carried out using an OBD2 ELM 327 system. The results obtained in the characterization of the representative mixed cycle at 9:00 am, a maximum speed of 81 km/h and an average speed of 39 km/h were obtained in a time of 1446 s route; while the mixed cycle at 5:00 pm the maximum speed is 70 km/h and an average speed of 37 km/h with a travel time of 1632 s. The lowest fuel consumption index was evidenced in normal hours, without A/C and Extra fuel (T3) with values between 0.0584 - 0.060 (L/km), and in normal hours, without A/C and super fuel (T7) that are between 0.0561-0.0585 (L/km).En los últimos años, el ambiente se ha visto afectado a causa de la contaminación producida por los vehículos. El presente proyecto de investigación tuvo como objetivo determinar la incidencia del aire acondicionado (A/C) en el índice de consumo de combustible vehicular en el cantón Shushufindi, por medio de pruebas reales de tráfico, modo de conducción eficiente y empleo de gasolina extra y súper, para la selección de la mejor alternativa. El estudio se realizó en una ruta de mayor flujo de vehículos, especialmente en la hora normal (9 a. m.) y pico (5 p. m.) que comprende 16.17 km, para ello se utilizó el combustible Extra (85 octanos) y Súper (92 octanos). La toma de datos se ejecutó mediante un sistema OBD2 ELM 327. Los resultados obtenidos en la caracterización del ciclo mixto representativo de 9 a. m. se obtuvo una velocidad máxima de 81 km/h y una velocidad media de 39 km/h en un tiempo de recorrido de 1446 s; mientras que el ciclo mixto de 5 p. m. la velocidad máxima es de 70 km/h y una velocidad media de 37 km/h con un tiempo de recorrido de 1632 s. El menor índice de consumo de combustible se evidenció en el horario normal, sin A/C y combustible extra (T3) siendo sus valores entre 0.0584 – 0.060 (L/km), y en el horario normal, sin A/C y combustible súper (T7) que se encuentran entre 0.0561-0.0585 (L/km)

Reutilización de baterías de vehículos eléctricos para aplicaciones de segunda vida en sistemas eléctricos de potencia con una alta penetración de energía renovable: una revisión sistemática de la literatura

This article presents a systematic literature review on the reuse of electric vehicle batteries (EVB) for second-life applications in power systems. The end-oflife of these batteries represents a major environmental problem due to their composition and materials. The study aims to analyze the reuse of EVBs as a sustainable alternative for the environment. Additionally, it seeks to provide complementary services to facilitate the incorporation of intermittent unconventional renewable generation into the electrical grid. Through an exhaustive search of scientific publications indexed in prestigious digital catalogs and their subsequent systematic treatment, a selected group of 49 scientific articles published between 2018 and 2023 have been found in which the different opportunities, benefits and limitations of second-life energy storage systems oriented to boost a circular economy have been identified. The study concludes that, although the reuse of batteries has not yet been fully addressed or implemented due to existing challenges in terms of technology, costs, and regulations, it is of utmost importance to delve deeper into its analysis to improve efficiency and reduce the environmental impacts associated with the manufacturing, use, and disposal of such batteries.Este artículo presenta una revisión sistemática de literatura relativa al tópico reutilización de baterías de vehículos eléctricos (BVE) para aplicaciones de segunda vida en sistemas eléctricos de potencia. El fin del ciclo de vida de estas baterías representa un gran problema ambiental debido a su composición y materiales. El estudio tiene por objeto analizar la reutilización de las BVE como una alternativa sostenible para el medioambiente y, además, para brindar servicios complementarios que faciliten la incorporación de generación renovable no convencional de carácter intermitente a la red eléctrica. A través de una búsqueda exhaustiva de publicaciones científicas indexadas en catálogos digitales prestigiosos y de su posterior tratamiento sistemático, se ha llegado a un número selecto de 49 artículos científicos publicados entre 2018 y 2023. En ellos ha sido posible identificar las diferentes oportunidades, beneficios y limitaciones de los sistemas de almacenamiento de energía de segunda vida orientadas a impulsar una economía circular. El estudio concluye que, si bien la reutilización de baterías no está plenamente tratada ni implementada, debido a que aún enfrenta desafíos en términos de tecnología, costos y regulaciones, es de gran importancia profundizar su análisis para mejorar la eficiencia y disminuir los impactos ambientales que provocan su fabricación, uso y desecho

Algoritmos de optimización para secuenciación adaptativa de rutas reales en entregas de última milla

This article explores the design and application of machine learning techniques to enhance traditional approaches for solving NP-hard optimization problems. Specifically, it focuses on the Last-Mile Routing Research Challenge (LMRRC), supported by Amazon and MIT, which sought innovative solutions for cargo routing optimization. While the challenge provided travel times and zone identifiers, the dependency on these factors raises concerns about the algorithms’ generalizability to different contexts and regions with standard delivery services registries. To address these concerns, this study proposes personalized cost matrices that incorporate both distance and time models, along with the relationships between delivery stops. Additionally, it presents an improved approach to sequencing stops by combining exact and approximate algorithms, utilizing a customized regression technique alongside fine-tuned metaheuristics and heuristics refinements. The resulting methodology achieves competitive scores on the LMRRC validation dataset, which comprises routes from the USA. By carefully delineating route characteristics, the study enables the selection of specific technique combinations for each route, considering its geometrical and geographical attributes. Furthermore, the proposed methodologies are successfully applied to real-case scenarios of last-mile deliveries in Montevideo (Uruguay), demonstrating similar average scores and accuracy on new testing routes. This research contributes to the advancement of last-mile delivery optimization by leveraging personalized cost matrices and algorithmic refinements. The findings highlight the potential for improving existing approaches and their adaptability to diverse geographic contexts, paving the way for more efficient and effective delivery services in the future.Este artículo explora el diseño y aplicación de técnicas de aprendizaje automático para mejorar los enfoques tradicionales y así resolver problemas de optimización NP-hard. En particular, se enfoca en el Last-Mile Routing Research Challenge (LMRRC), apoyado por Amazon y MIT, que buscaba soluciones innovadoras para la optimización de rutas de carga. Si bien el desafío proporcionó tiempos de viaje e identificadores de zona, la dependencia de estos factores plantea preocupaciones sobre la generalización de los algoritmos a diferentes contextos y regiones con registros de servicios de entrega estándar. Para abordar estas interrogantes, este estudio propone matrices de costos personalizadas que incorporan modelos de distancia y tiempo, junto con las relaciones entre las paradas de entrega. Además, presenta enfoques mejorados para la secuenciación de paradas mediante la combinación de algoritmos exactos y aproximados, utilizando técnicas de regresión personalizada junto con metaheurísticas y refinamientos heurísticos ajustados. La metodología resultante logra puntajes competitivos en el conjunto de datos de validación LMRRC, que usa rutas de EE. UU. Al delinear cuidadosamente las características de la ruta, el estudio permite la selección de combinaciones de técnicas específicas para cada ruta, considerando sus atributos geométricos y geográficos. Además, las metodologías propuestas se aplican con éxito a escenarios de casos reales de entregas en Montevideo (Uruguay), demostrando puntajes promedio y precisión similares en nuevas rutas de prueba. Esta investigación contribuye al avance de la optimización de la entrega de última milla al aprovechar matrices de costos personalizadas y refinamientos algorítmicos. Los hallazgos resaltan el potencial para mejorar los enfoques existentes y su adaptabilidad a diversos contextos geográficos, allanando el camino para servicios de entrega más eficientes y efectivos en el futuro

Respuesta a la tensión/compresión del acero inoxidable 316L fabricado por manufactura aditiva

Additive manufacturing has evolved from a rapid prototyping technology to a technology with the ability to produce highly complex parts with superior mechanical properties than those obtained conventionally. The processing of metallic powders by means of a laser makes it possible to process any type of alloy and even metal matrix composites. The present work analyzes the tensile and compressive response of 316L stainless steel processed by laser-based powder bed fusion. The resulting microstructure was evaluated by optical microscopy. Regarding the mechanical properties, the yield strength, ultimate tensile strength, percentage of elongation before breakage, compressive strength and microhardness were determined. The results show that the microstructure is constituted by stacked micro molten pools, within which cellular sub-grains are formed due to the high thermal gradient and solidification rate. The compressive strength (1511.88 ± 9.22 MPa) is higher than the tensile strength (634.80 ± 11.62 MPa). This difference is mainly associated with strain hardening and the presence of residual stresses. The initial microhardness was 206.24 ± 11.96 HV; after the compression test, the hardness increased by 23%.La fabricación aditiva ha evolucionado desde una tecnología de prototipado rápido hasta una con la capacidad de producir piezas altamente complejas con propiedades mecánicas que superan las logradas de manera convencional. El procesamiento de polvos metálicos mediante tecnología láser permite el tratamiento de una amplia gama de aleaciones e incluso materiales compuestos. Este estudio analiza la respuesta a tracción y compresión del acero inoxidable 316L fusionado mediante fusión selectiva láser. La microestructura resultante fue analizada mediante microscopía óptica. En cuanto a las propiedades mecánicas, se determinaron la resistencia a la fluencia, la resistencia última a la tracción, el porcentaje de elongación antes de la fractura, la resistencia a la compresión y la microdureza. Los resultados muestran que la microestructura está compuesta por micropiletas fundidas apiladas, dentro de las cuales se generan subgranos celulares debido al alto gradiente térmico y la alta velocidad de solidificación. La resistencia a la compresión (1511.88 ± 9.22 MPa) es superior a la resistencia a tracción (634.80 ± 11.62 MPa). Esta diferencia está principalmente asociada con el endurecimiento por deformación y las tensiones residuales. La microdureza inicial fue de 206.24 ± 11.96 HV, y después de la prueba de compresión, la dureza aumentó en un 23 %

Diagnóstico de cáncer oral mediante algoritmos de aprendizaje profundo

The aim of this study was to use deep learning for the automatic diagnosis of oral cancer, employing images of the lips, mucosa, and oral cavity. A deep convolutional neural network (CNN) model, augmented with data, was proposed to enhance oral cancer diagnosis. We developed a Mobile Net deep CNN designed to detect and classify oral cancer in the lip, mucosa, and oral cavity areas. The dataset comprised 131 images, including 87 positive and 44 negative cases. Additionally, we expanded the dataset by varying cropping, focus, rotation, brightness, and flipping. The diagnostic performance of the proposed CNN was evaluated by calculating accuracy, precision, recall, F1 score, and area under the curve (AUC) for oral cancer. The CNN achieved an overall diagnostic accuracy of 90.9% and an AUC of 0.91 with the dataset for oral cancer. Despite the limited number of images of lips, mucosa, and oral cavity, the CNN method developed for the automatic diagnosis of oral cancer demonstrated high accuracy, precision, recall, F1 score, and AUC when augmented with data.El propósito de este estudio fue diagnosticar automáticamente el cáncer oral en imágenes de labios, mucosa y cavidad oral utilizando aprendizaje profundo. Se propuso un modelo de red neuronal convolucional (CNN) profunda con aumento de datos para el diagnóstico de enfermedades bucodentales. Se desarrolló una CNN profunda de MobileNet para detectar y clasificar la enfermedad de cáncer oral en la zona de los labios, mucosa y cavidad oral. El conjunto de datos de 131 imágenes de labios, mucosa y cavidad oral estaba compuesto por 87 casos positivos y 44 casos negativos. Además, el número de imágenes se multiplicó mediante cambios de corte, enfoque, rotación, brillo y volteo. Se evaluó el rendimiento de diagnóstico de la CNN propuesta a través del cálculo de la exactitud, la precisión, la recuperación, la puntuación F1 y el AUC (Área bajo la curva) para la enfermedad de cáncer oral. El rendimiento general del diagnóstico de la enfermedad de cáncer oral alcanzó el 90,9 % de exactitud y 0,91 AUC usando la CNN con el conjunto de datos. El método CNN desarrollado para diagnosticar automáticamente el cáncer oral en imágenes de labios, mucosa y cavidad oral usando aumento de datos mostró una alta exactitud, precisión, recuperación, puntaje F1 y AUC a pesar del número limitado de imágenes de labios, mucosa y cavidad oral utilizadas

Arquitectura de IoT para el Monitoreo de Emisiones de Gases Contaminantes de Vehículos y su Validación a través de Machine Learning

This study proposes an IoT architecture for monitoring emissions of polluting gases in vehicles, in response to the growing concern about air pollution and global warming. The architecture is based on a node equipped with DHT22, MQ9, and MQ135 sensors to capture temperature, humidity, and gas emissions, respectively. This node effectively communicates through the LTE network to send the data to the ThingSpeak platform. An analysis of CO2, CO, and CH4 pollution levels is conducted using the collected data. These data are validated through the technical review of a test vehicle. Subsequently, an Artificial Neural Network (ANN) is trained using a specific database of CO2 emissions from vehicles in Canada. As a result, a high R2 of 99.2% is achieved, along with low values of RMSE and MSE, indicating that the model is making accurate predictions and fits well to the training data. The ANN aims to predict CO2 emissions and verify CO2 data from the IoT network. The architecture demonstrates its capability for real-time monitoring and its potential to contribute to pollution reduction.Este estudio propone una arquitectura IoT para el monitoreo de emisiones de gases contaminantes en vehículos, en respuesta a la creciente preocupación por la contaminación del aire y el calentamiento global. La arquitectura se basa en un nodo equipado con sensores DHT22, MQ9 y MQ135 para capturar la temperatura, humedad y emisiones de gases, mismo que se comunica de manera efectiva a través de la red LTE para enviar los datos a la plataforma ThingSpeak. Se lleva a cabo un análisis de los niveles de contaminación de CO2, CO y CH4 mediante los datos recopilados. Estos datos se validan mediante la revisión técnica de un vehículo de prueba. Posterior, se entrena una red neural artificial (ANN) utilizando una base de datos específica de emisiones de CO2 de vehículos en Canadá, como resultado se obtiene un R2 alto de 99.2% y los valores de RMSE y MSE bajos, esto indican que el modelo está haciendo predicciones precisas y se ajusta bien a los datos de entrenamiento. La ANN tiene como objetivo predecir las emisiones de CO2 y verificar los datos de CO2 provenientes de la red IoT. La arquitectura demuestra su capacidad para el monitoreo en tiempo real y su potencial para contribuir a la reducción de la contaminación.

Optimización de la integridad estructural de las estaciones de ala de aeronaves de combate: un enfoque de análisis de elementos finitos

Modern fighter aircraft are equipped with multiple stations on the fuselage and under the wings to accommodate various external stores, both jettisonable and non-jettisonable. Each configuration undergoes airworthiness certification, including structural analysis of individual stations within the carriage flight envelope. This study focuses on the structural analysis of a fighter aircraft wing station within this specified envelope. To perform this analysis, the wing station is extracted from the comprehensive global wing model, creating a sub-model with equivalent stiffness properties. Utilizing ANSYS Workbench®, Finite Element Analysis (FEA) is conducted for critical load cases to determine the Factor of Safety (FoS). The initial analysis reveals that the wing station has an FoS of 1.2 under the maximum design load. Prestressed modal and buckling analyses indicate a 10% increase in stiffness due to stress-stiffening effects. To further enhance load-carrying capacity, parametric design changes are introduced. Increasing the bolt diameter from 8 mm to 10 mm raises the FoS to 1.33, resulting in an 8% increase in the maximum load-carrying capacity of the wing station. This comprehensive approach, employing FEA, ensures the wing’s structural integrity under static load conditions within the carriage envelope. The study\u27s findings support the wing station\u27s enhanced performance and contribute to safer and more efficient aircraft operations.Los aviones de combate modernos están equipados con múltiples estaciones en el fuselaje y debajo de las alas para acomodar varios almacenes externos, tanto descartables como no descartables. Cada configuración se somete a una certificación de aeronavegabilidad, incluido un análisis estructural de las estaciones individuales dentro de la envolvente de vuelo del transporte. Este estudio se centra en el análisis estructural de una estación de ala de un avión de combate dentro de esta envolvente especificada.Para realizar este análisis, la estación del ala se extrae del modelo global integral del ala, creando un submodelo con propiedades de rigidez equivalentes. Utilizando ANSYS Workbench®, se realiza un análisis de elementos finitos (FEA) para casos de carga críticos para determinar el factor de seguridad (FoS). El análisis inicial revela que la estación del ala tiene un FoS de 1,2 bajo la carga máxima de diseño. Los análisis modales y de pandeo pretensados indican un aumento del 10 % en la rigidez debido a los efectos de rigidez por tensión. Para mejorar aún más la capacidad de carga, se introducen cambios de diseño paramétrico. El cambio del diámetro del perno de 8 mm a 10 mm incrementa el FoS a 1,33, lo que da como resultado un aumento del 8 % en la capacidad máxima de carga de la estación del ala. Este enfoque integral, que emplea FEA, garantiza la integridad estructural del ala bajo condiciones de carga estática dentro de la envolvente del carro. Los hallazgos del estudio respaldan el rendimiento mejorado de la estación del ala y contribuyen a operaciones de aeronaves más seguras y eficientes