Propuesta para mejorar el sistema de tratamiento de las aguas residuales industriales y reducir los niveles de contaminantes en la empresa industrial pesquera Santa Mónica S.A. Paita

El presente trabajo de investigación tiene como finalidad mejorar el sistema de tratamiento de los efluentes industriales en la empresa industrial Pesquera Santa Mónica S.A. Paita, ante esta realidad se planteó la aplicación del método de Flotación con Aire Disuelto; para reducir o minimizar los contaminantes presentes en el efluente industrial, con la finalidad de cumplir con los límites máximos permisibles. Se utilizó el diseño de investigación no experimental, debido a que no se podrá manipular las variables. Se realizó un diagnóstico de la situación actual del sistema de tratamiento, el cual determinó como problema principal que no se está tratando correctamente los efluentes. El objetivo fue determinar de qué manera con la aplicación de mejoras influía en la reducción de los niveles de contaminación en el tratamiento de efluentes. La hipótesis planteada especifica que, si se produce el mejoramiento del sistema de tratamiento de los efluentes, se reducirán los contaminantes vertidos. Se determinaron las características físicas, químicas y biológicas de las aguas residuales de la planta industrial, así como medición de los parámetros: temperatura, pH, demanda bioquímica de oxígeno, sólidos suspendidos totales, coliformes fecales y grasa; del efluente vertido sobre el litoral de la Bahía de Paita, resultando valores que se presentan elevados como son: aceite y grasas, solidos suspendido y pH. Por todas estas razones se recomienda utilizar este sistema de tratamiento de efluentes y ampliar su uso en otras empresas del sector

Arquitectura de Control para la Conducción Autónoma de Vehículos en Entornos Urbanos y Autovías

Hoy en día, el desarrollo tecnológico en el campo de los sistemas inteligentes de transporte (ITS por sus siglas en inglés) ha permitido dotar a los vehículos con diversos sistemas de ayuda a la conducción (ADAS, del inglés advanced driver assistance system), mejorando la experiencia y seguridad de los pasajeros, en especial del conductor. La mayor parte de estos sistemas están pensados para advertir al conductor sobre ciertas situaciones de riesgo, como la salida involuntaria del carril o la proximidad de obstáculos en el camino. No obstante, también podemos encontrar sistemas que van un paso más allá y son capaces de cooperar con el conductor en el control del vehículo o incluso relegarlos de algunas tareas tediosas. Es en este último grupo donde se encuentran los sistemas de control electrónico de estabilidad (ESP - Electronic Stability Program), el antibloqueo de frenos (ABS - Anti-lock Braking System), el control de crucero (CC - Cruise Control) y los más recientes sistemas de aparcamiento asistido. Continuando con esta línea de desarrollo, el paso siguiente consiste en la supresión del conductor humano, desarrollando sistemas que sean capaces de conducir un vehículo de forma autónoma y con un rendimiento superior al del conductor. En este trabajo se presenta, en primer lugar, una arquitectura de control para la automatización de vehículos. Esta se compone de distintos componentes de hardware y software, agrupados de acuerdo a su función principal. El diseño de la arquitectura parte del trabajo previo desarrollado por el Programa AUTOPIA, aunque introduce notables aportaciones en cuanto a la eficiencia, robustez y escalabilidad del sistema. Ahondando un poco más en detalle, debemos resaltar el desarrollo de un algoritmo de localización basado en enjambres de partículas. Este está planteado como un método de filtrado y fusión de la información obtenida a partir de los distintos sensores embarcados en el vehículo, entre los que encontramos un receptor GPS (Global Positioning System), unidades de medición inercial (IMU – Inertial Measurement Unit) e información tomada directamente de los sensores embarcados por el fabricante, como la velocidad de las ruedas y posición del volante. Gracias a este método se ha conseguido resolver el problema de la localización, indispensable para el desarrollo de sistemas de conducción autónoma. Continuando con el trabajo de investigación, se ha estudiado la viabilidad de la aplicación de técnicas de aprendizaje y adaptación al diseño de controladores para el vehículo. Como punto de partida se emplea el método de Q-learning para la generación de un controlador borroso lateral sin ningún tipo de conocimiento previo. Posteriormente se presenta un método de ajuste on-line para la adaptación del control longitudinal ante perturbaciones impredecibles del entorno, como lo son los cambios en la inclinación del camino, fricción de las ruedas o peso de los ocupantes. Para finalizar, se presentan los resultados obtenidos durante un experimento de conducción autónoma en carreteras reales, el cual se llevó a cabo en el mes de Junio de 2012 desde la población de San Lorenzo de El Escorial hasta las instalaciones del Centro de Automática y Robótica (CAR) en Arganda del Rey. El principal objetivo tras esta demostración fue validar el funcionamiento, robustez y capacidad de la arquitectura propuesta para afrontar el problema de la conducción autónoma, bajo condiciones mucho más reales a las que se pueden alcanzar en las instalaciones de prueba. ABSTRACT Nowadays, the technological advances in the Intelligent Transportation Systems (ITS) field have led the development of several driving assistance systems (ADAS). These solutions are designed to improve the experience and security of all the passengers, especially the driver. For most of these systems, the main goal is to warn drivers about unexpected circumstances leading to risk situations such as involuntary lane departure or proximity to other vehicles. However, other ADAS go a step further, being able to cooperate with the driver in the control of the vehicle, or even overriding it on some tasks. Examples of this kind of systems are the anti-lock braking system (ABS), cruise control (CC) and the recently commercialised assisted parking systems. Within this research line, the next step is the development of systems able to replace the human drivers, improving the control and therefore, the safety and reliability of the vehicles. First of all, this dissertation presents a control architecture design for autonomous driving. It is made up of several hardware and software components, grouped according to their main function. The design of this architecture is based on the previous works carried out by the AUTOPIA Program, although notable improvements have been made regarding the efficiency, robustness and scalability of the system. It is also remarkable the work made on the development of a location algorithm for vehicles. The proposal is based on the emulation of the behaviour of biological swarms and its performance is similar to the well-known particle filters. The developed method combines information obtained from different sensors, including GPS, inertial measurement unit (IMU), and data from the original vehicle’s sensors on-board. Through this filtering algorithm the localization problem is properly managed, which is critical for the development of autonomous driving systems. The work deals also with the fuzzy control tuning system, a very time consuming task when done manually. An analysis of learning and adaptation techniques for the development of different controllers has been made. First, the Q-learning –a reinforcement learning method– has been applied to the generation of a lateral fuzzy controller from scratch. Subsequently, the development of an adaptation method for longitudinal control is presented. With this proposal, a final cruise control controller is able to deal with unpredictable environment disturbances, such as road slope, wheel’s friction or even occupants’ weight. As a testbed for the system, an autonomous driving experiment on real roads is presented. This experiment was carried out on June 2012, driving from San Lorenzo de El Escorial up to the Center for Automation and Robotics (CAR) facilities in Arganda del Rey. The main goal of the demonstration was validating the performance, robustness and viability of the proposed architecture to deal with the problem of autonomous driving under more demanding conditions than those achieved on closed test tracks

Implementation of a 6-rss Stewart platform as a earthquake wave simulator

RESUMEN: En este trabajo de fin de grado se desarrollará el diseño de un simulador de seis grados de libertad, para reproducir ondas sísmicas. Para ello se emplearán diversos componentes: el robot paralelo, el autómata programable, el software del autómata programable; así como el software que reproducirá y simulará los movimientos sísmicos, y el ordenador donde se ejecutará este último. Se tratará como se relacionan entre si los componentes para dar lugar al simulador. El componente central de nuestro simulador será la plataforma Stewart, que es un manipulador paralelo.Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriale

On-line learning of a fuzzy controller for a precise vehicle cruise control system

Usually, vehicle applications require the use of artificial intelligent techniques to implement control methods, due to noise provided by sensors or the impossibility of full knowledge about dynamics of the vehicle (engine state, wheel pressure or occupiers weight). This work presents a method to on-line evolve a fuzzy controller for commanding vehicles? pedals at low speeds; in this scenario, the slightest alteration in the vehicle or road conditions can vary controller?s behavior in a non predictable way. The proposal adapts singletons positions in real time, and trapezoids used to codify the input variables are modified according with historical data. Experimentation in both simulated and real vehicles are provided to show how fast and precise the method is, even compared with a human driver or using different vehicles

Propuesta de un modelo estadístico para caracterizar y predecir la deserción estudiantil Universitaria

El objetivo de la investigación se fundamentó en utilizar técnicas estadísticas multivariadas: Máquinas Vector Soporte (SVM), Análisis Discriminante (AD), K-vecinos más próximos (KNN) y Regresión Logística (RL) para clasificar a los estudiantes de pregrado de la Universidad Nacional de Colombia Sede Medellín en dos poblaciones (con posibilidad o no de desertar) a partir de la información que se tenía disponible de las variables definidas e identificadas como determinantes de la deserción estudiantil Universitaria. Para el estudio se utilizó la información que suministraron los estudiantes que ingresaron a la Universidad Nacional de Colombia Sede Medellín desde el primer semestre del año 2009 hasta el primer semestre del año 2016, su correspondiente rendimiento académico en cada periodo matriculado y la identificación de cuáles de ellos perdieron la calidad de estudiante en la Universidad por bajo rendimiento y cuáles continuaron con sus estudios. Lo que permitió contar con un porcentaje de datos que fueron utilizados para el entrenamiento de los modelos y el resto de los datos como validación. Los resultados permitieron identificar la técnica que permite obtener el modelo con menor porcentaje de error y mayor sensibilidad, y que podría ser utilizada para hacer predicciones de deserción en nuevos individuos a partir de la información de las variables seleccionadas.Abstract: The objective of the research was based on the use of multivariate statistical techniques: support vector machines (SVMs), Discriminant Analysis, k-nearest neighbors (kNN) and Logistic Regression for classify the pregrade students of the Universidad Nacional de Colombia Sede Medellin in two Populations (with or without possibility of deserting) taking the information that was available of the variables defined and identified as determinants of student dropout For the study was used the information supplied by the students that entered in the National University of Colombia in Medellin from the first semester of 2009 until the second semester of 2016, their corresponding academic performance in each registered period and the identification of which of them lost de student quality in the university for poor performance and which of them continued with their studies. This allowed that was used a percentage of data for the training of the models and the rest of the data as validation. The results allowed identify the technique that allows obtain the model with lower percentage of error and greater sensitivity, and that could be used to make predictions of desertion in new individuals from the information of the selected variables.Maestrí

Empowering the Internet of Vehicles with Multi-RAT 5G Network Slicing

Internet of Vehicles (IoV) is a hot research niche exploiting the synergy between Cooperative Intelligent Transportation Systems (C-ITS) and the Internet of Things (IoT), which can greatly benefit of the upcoming development of 5G technologies. The variety of end-devices, applications, and Radio Access Technologies (RATs) in IoV calls for new networking schemes that assure the Quality of Service (QoS) demanded by the users. To this end, network slicing techniques enable traffic differentiation with the aim of ensuring flow isolation, resource assignment, and network scalability. This work fills the gap of 5G network slicing for IoV and validates it in a realistic vehicular scenario. It offers an accurate bandwidth control with a full flow-isolation, which is essential for vehicular critical systems. The development is based on a distributed Multi-Access Edge Computing (MEC) architecture, which provides flexibility for the dynamic placement of the Virtualized Network Functions (VNFs) in charge of managing network traffic. The solution is able to integrate heterogeneous radio technologies such as cellular networks and specific IoT communications with potential in the vehicular sector, creating isolated network slices without risking the Core Network (CN) scalability. The validation results demonstrate the framework capabilities of short and predictable slice-creation time, performance/QoS assurance and service scalability of up to one million connected devices.EC/H2020/825496/EU/5G for cooperative & connected automated MOBIility on X-border corridors/5G-MOBI

“In situ” corneal and contact lens thickness changes with high resolution OCT

Purpose: To show the utility of high resolution spectral domain optical coherence tomography (HR SOCT) for the in situ evaluation of epithelial, stromal and contact lens (CL) thickness changes under closed-eye conditions without lens removal. Settings: Clinical and Experimental Optometry Research Lab, University of Minho, Portugal. Methods: Eight young healthy patients wore a thick soft CL during 90 minutes under closed-eye conditions and measures of epithelial and stromal corneal thickness were obtained at regular intervals using a HR SOCT (Copernicus HR, Optopol Tech. SA, Poland). Results: Minimal changes in epithelial thickness were detected with a transient statistically significant increase in epithelial thickness in the fellow control eye 30 minutes after insertion (p=0.028). A significant and progressive increase in stromal thickness up to 8% after 90 minutes of lens wear was observed at a constant rate of 2.5% 50 every 30 minutes, being statistically significant in all observations (p<0.001). Fellow control eye also showed a significant increase in stromal thickness at a much lower rate of 0.5% every 30 minutes. Lens thickness decreased significantly by 2% after 90 minutes of lens wear under closed eye conditions (p<0.001). Individual analysis showed that all eyes displayed stromal swelling, while only half of them showed epithelial swelling. Conclusion: Increase in stromal thickness and a slight decrease in lens thickness were observed in response to a hypoxic stimulus under closed eye conditions. High resolution spectral domain HR SOCT is a powerful tool to investigate in vivo the physiological interactions between cornea and contact lenses.Supported in part by research grants to A. Cervino from the Universitat de Valencia (UV-AE-20070225), the "Jose Castillejo" Research Grant from the Spanish Ministry of Science and Technology (JC2008-00078) and the Spanish Network for Research in Optometry (SAF2008-01114-E)