Visual exploration of climate variability changes using wavelet analysis

Due to its nonlinear nature, the climate system shows quite high natural variability on different time scales, including multiyear oscillations such as the El Ni˜no Southern Oscillation phenomenon. Beside a shift of the mean states and of extreme values of climate variables, climate change may also change the frequency or the spatial patterns of these natural climate variations. Wavelet analysis is a well established tool to investigate variability in the frequency domain. However, due to the size and complexity of the analysis results, only few time series are commonly analyzed concurrently. In this paper we will explore different techniques to visually assist the user in the analysis of variability and variability changes to allow for a holistic analysis of a global climate model data set consisting of several variables and extending over 250 years. Our new framework and data from the IPCC AR4 simulations with the coupled climate model ECHAM5/MPI-OM are used to explore the temporal evolution of El Ni˜no due to climate change

Structural damage monitoring based on machine learning and bio-inspired computing

For a few decades, systems for supervising structures have become increasingly irnportant. In origin, the strategies had as a goal only the detection of damages. Furthermore, now monitor­ing the civil or military structures permanently and offering sufficient and relevant information helping make the right decisions. The SHM is applicable, carrying out preventive or corrective maintenance decisions, reducing the possibility of accidents, and promoting the reduction of costs that more extensive repairs imply when the damage is detected early. The current work focused on three elements of diagnosis of structural damage: detection, classification, and loca­tion, either in metaltic or cornposite material structures, given their wide use in air, land, rnar­itime transport vehicles, aerospace, wind turbines, civil and military infrastructure. This work used the tools offered by machine leaming and bio-inspired computing. Given the right results to solve complex problems and recognizing pattems. It also involves changes in temperature since it is one of the parameters that influence real environments' structures. Information of a statistical nature applied to recognizing pattems and reducing the size of the information was used with tools such as PCA (principal component analysis), thanks to the experience obtained in works developed by the CoDAlab research group. The document is divided into five parts. The first includes a general description of the problem, the objecti.-es, and the results obtained, in addition to a brief theoretical introduction. Chapters 2, 3, and 4 include articles published in different joumals. Chapter 5 shows the results and conclusions. Other contributions, such as a book chapter and sorne papers presented at conferences, are included in appendix A. Finally, appendix B presents a multiplexing system used to develop the experiments carried out in this work.Desde hace algunas décadas los sistemas para supervisar estructuras han tenido cada vez más relevancia. En esta evolución se ha pasado de estrategias que tenían como meta sólo la detec­ción de fallas a otras que buscan monitorizar permanentemente las estructuras bien sean éstas civiles o militares, ofreciendo información suficiente y pertinente que incide positivamente en el momento de tomar buenas decisiones, dentro de las cuales cabe destacar por ejemplo, las ori­entadas a realizar mantenimientos preventivos o correctivos si es del caso, reduciendo la posi­bilidad de accidentes, además de propiciar la disminución de costos que implican las repara­ciones más extensas cuando el daño se logra detectar de manera temprana. El presente trabajo se enfocó en tres elementos de diagnóstico de daños en estructuras, siendo estos en particular la detección, clasificación y localización, bien sea en estructuras metálicas o de material com­puesto, dado su amplio uso en vehículos de transporte aéreo, terrestre, marítimo, aeroespacial, aerogeneradores, infraestructura civil y militar. Se utilizaron las herramientas que ofrecen el aprendizaje automático (machine leaming) y la computación bio-inspirada, dados los buenos resultados que han ofrecido en la solución de problemas complejos y el reconocimiento de pa­trones. Involucrando cambios de temperatura dado que es uno de los parámetros a los que se ven enfrentadas las estructuras en ambientes reales. Se utilizó información de naturaleza estadística aplicada al reconocimiento de patrones y reducción del tamaño de la información con herramientas como el PCA (análisis de componentes principales), gracias a la experiencia lograda en trabajos desarrollados por el grupo de investigación CoDAlab. El documento está dividido en cinco capítulos. En el primerio se incluye una descripción general del problema, los objetivos y los resultados obtenidos, además de un breve introduc­ción teórica. Los Capítulos 2,3 y 4 incluyen los artículos publicados en diferentes revistas. En el Capítulo 5 se realiza una presentación de los resultados y conclusiones. En el Anexo A se incluyen otras contribuciones tales como un capítulo de libro y algunos trabajos presentados en conferencias. Finalmente en el anexo B se presenta el diseño de un sistema de multipliexación utilizado en el desarrollo de los experimentos realizados en el presente trabajo.Postprint (published version