Implementación de microservicios en proyectos de IoT con Arduino

This article focuses on the implementation of a system to send and receive data using an Arduino MEGA and an Ethernet Shield, with an emphasis on communication with a microservices-based API. The relevance of this study lies in the growing demand for accessible technological solutions for automation and education, allowing the integration of low-cost systems with modern data management tools. The objective is to provide a detailed description of the components and configurations required to establish this communication, offering practical examples of the most common HTTP services: GET, POST, PUT, and DELETE. For the creation of the microservices, a MAMP server is used, and PHP is programmed using the Slim Framework. A comprehensive explanation is provided on how to implement each of these methods in Arduino projects, accompanied by code examples and practical demonstrations that facilitate understanding and application in various contexts. The results obtained demonstrate the viability of this technology in educational and automation projects, highlighting the effectiveness of combining Arduino with microservices for real-time data management. In conclusion, the combination of Arduino and microservices presents itself as an effective and adaptable solution for implementing technological projects in educational and automation contexts, offering a robust and efficient alternative for data handling.Este artículo aborda la implementación de un sistema para el envío y recepción de datos mediante un Arduino MEGA y un Ethernet Shield, con énfasis en la comunicación con una API basada en microservicios. La relevancia de este estudio se encuentra en la creciente demanda de soluciones tecnológicas accesibles para la automatización y la educación, lo que permite la integración de sistemas de bajo costo con herramientas modernas de gestión de datos. El objetivo principal es describir detalladamente los componentes y configuraciones necesarias para establecer esta comunicación, proporcionando ejemplos prácticos de los servicios HTTP más comunes: GET, POST, PUT y DELETE. Para la creación de los microservicios, se utiliza un servidor MAMP y se programa en PHP empleando el framework Slim. Se detalla la implementación de cada uno de estos métodos en proyectos con Arduino, incluyendo ejemplos de código y demostraciones prácticas que facilitan su comprensión y aplicación en diversos contextos. Los resultados obtenidos evidencian la viabilidad de esta tecnología en proyectos educativos y de automatización, destacando la eficacia de combinar Arduino con microservicios para la gestión de datos en tiempo real. En conclusión, la combinación de Arduino y microservicios se presenta como una solución eficaz y adaptable para el desarrollo de proyectos tecnológicos en contextos educativos y de automatización, proporcionando una alternativa robusta y eficiente para la gestión de datos

Efecto de variables de proceso en el comportamiento mecánico y térmico de un composite de polipropileno reforzado con fibras cortas de bambú por compresión en caliente

This study investigates the effect of fiber content and coupling agent concentration on the mechanical and thermal behavior of a polypropylene-based composite. The materials were fabricated via hot compression molding using pellets composed of polypropylene (PP) modified with maleic anhydride-grafted polypropylene (MAPP) and reinforced with short bamboo fibers derived from Guadua angustifolia Kunth (GAK). The fibers were previously extracted through the steam explosion technique. The research was carried out in two stages: first, the composite materials were produced; second, their mechanical and thermal properties were comprehensively characterized. The incorporation of GAK fibers and MAPP significantly altered the mechanical performance of the PP matrix, yielding stiffer composites with improved flexural strength and impact resistance. The optimal formulation, containing 50 wt% GAK fibers and 4 wt% MAPP, resulted in a 322% increase in elastic modulus (2.9 GPa) compared to neat polypropylene (0.7 GPa). Both variables, fiber content and compatibilizer concentration, were found to exert a substantial influence on the mechanical behavior of the resulting composites.En este trabajo se estudió el efecto de la concentración del refuerzo y del agente de acople en el comportamiento mecánico y térmico de un material compuesto, procesado mediante la técnica de moldeo por compresión en caliente (MCC), a partir de una matriz de polipropileno (PP) modificada con anhídrido maleico injertado en polipropileno (MAPP) y reforzada con fibras cortas de bambú de la especie Guadua angustifolia Kunth (GAK). Las fibras fueron extraídas previamente mediante la técnica de steam explosion. La investigación se desarrolló en dos etapas. En la primera, se elaboraron los materiales compuestos poliméricos y, en la segunda, se realizó la caracterización mecánica y térmica de los mismos. La adición de las fibras de GAK y del agente de acople (MAPP) al polipropileno, modificó el comportamiento mecánico de la matriz, obteniéndose materiales más rígidos, con una mayor resistencia a la flexión y mayor absorción de la energía de impacto. La mejor configuración del material compuesto fue con el 50 % p/p de fibras de GAK y el 4 % p/p de MAPP, lo que permitió obtener un incremento sustancial en el módulo de elasticidad del 322 % (2,9 GPa) en relación con el PP virgen (0,7 GPa). Ambos factores tuvieron un efecto significativo en el comportamiento mecánico del composite

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.