Optimización de un freno de disco mediante la combinación del método de los elementos finitos y algoritmos genéticos

Un freno de disco es un sistema de frenado que actúa sobre las ruedas motrices de los vehículos. Este dispositivo transforma toda o parte de la energía cinética del vehículo debida al movimiento en calor a fin de detenerlo o disminuir su velocidad. Cualquier freno de disco posee una parte móvil (el disco) y una rueda que gira, así como unas pastillas de fricción o de freno. Estas pastillas son los elementos que ejercen la presión y la adherencia sobre los propios discos. Hoy en día, el diseño de este tipo de dispositivos está basado tanto en estudios teóricos como en el Método de los Elementos Finitos (MEF). Uno de los principales inconvenientes de éste método es el ajuste de las condiciones de contorno del modelo y de los parámetros de material. En este trabajo, se muestra el ajuste y la validación experimental de un modelo de elementos finitos de un freno de disco completo. Este ajuste y validación del modelo se realizó mediante técnicas de Algoritmos Genéticos (GA).A disc brake is a braking system that acts on the driving wheels of the vehicles. This device transforms all or part of the vehicle's kinetic energy into heat due to movement to stop or reduce the velocity. Any brake disk has one moving part (the disk) and a spinning wheel, and also brake pads. These pads are the elements that exert pressure and grip on the discs. Today, the design of these devices is based on theoretical studies and in the Finite Element Method (FEM). One of the main disadvantages of this method is the adjustment of the boundary conditions and material parameters of the model. In this paper, is shown the fit and experimental validation of a finite element model of a complete disc brake. This setting and model validation was performed using genetic algorithm techniques

Aplicación de técnicas de text mining para analizar las interacciones de los estudiantes en el proceso de aprendizaje de gestión de proyectos

En este artículo se presenta la aplicación de técnicas de text mining para analizar la comunicación online de estudiantes que trabajan juntos en un mismo proyecto, con el fin de identificar la aparición de problemas en el desarrollo de la experiencia de aprendizaje en gestión de proyectos. Los datos empleados en este estudio son los mensajes que los estudiantes intercambiaron a través de las herramientas de comunicación existentes en la plataforma web empleada específicamente para el desarrollo de los proyectos. Los resultados obtenidos muestran una baja variabilidad en la terminología empleada por los estudiantes, lo que, sumado a un problema recurrente en minería de datos, esto es, la existencia de un conjunto de entrenamiento desbalanceado, convierte el proceso de clasificar mensajes en un problema complejo. Al mismo tiempo, se ha identificado como crucial la incorporación de términos propios del dominio de estudio en el análisis de sentimiento basado en diccionarios