Optimum design of a toroidal pressure vessel of composite material for gas (CNG) powered vehicles

In the present work to design is made, using numerical simulations, with the finite element method (FEM) to linear elastic analysis will be performed for the optimal design of a toroidal pressure vessel resistant, lightweight and capable of storing compressed natural gas (CNG) for vehicles. For the design the material AS/3501 (carbon fiber and epoxy matrix) is used, since there are studies th at indicate that, with this type of material, high resistances and better performance have been obtained than with metallic materials. The analysis will determine the influence exerted by the angular orientation of the layers in the strength of the laminate, in addition to the variation of stress, strain and displacement that occurs in the toroid, when it is subjected to pressure. The optimization of the volume of the material, will be made with the metaheuristic algorithm called Particles Swarm Optimization (PSO), which will use Threads in Java for the execution of the scripts developed in ANSYS for the analysis of the FEM and with which will be reduced computing times improving to the optimizer

Evaluación de tres soluciones nutritivas en hidroponía en el cultivo de lechuga (Lactuca sativa l.) Var. Crispa, en invernadero, Departamento de Horticultura, cantón Riobamba, provincia de Chimborazo

La presente investigación propone: evaluar tres soluciones nutritivas en hidroponía en el cultivo de lechuga (Lactuca sativa L.) var. Crispa, en invernadero, departamento de Horticultura, cantón Riobamba, provincia de Chimborazo; se utilizó un DBCA diseño de bloques completamente al azar, con 3 dosis y 3 repeticiones. Se evaluó parámetros como: prendimiento, longitud radicular, altura de la planta, numero de hojas, días a la cosecha, rendimiento por parcela neta y por hectárea de cada solución nutritiva, además se realizó el análisis económico con la relación beneficio costo. Los mejores resultados en cuanto a longitud radicular, altura de las plantas y numero de hojas se obtuvo con la solución nutritiva del 33.3% la misma que está compuesta de N:36, P:12, K:54.4, Ca:70.2, Mg 4.62, S: 6, Cu:0.18, Fe:0.24, Mn:0.18, Zn:0.18, B:0.18 kg/ha, mientras que la dosis del 66.6% N:72, P:18, K:47.64, Ca:70.2, Mg 9.24, S: 12, Cu:0.36, Fe:0.48, Mn:0.36, Zn:0.36, B:0.36 kg/ha y la dosis del 100% , N:180, P:24, K:89.4, Ca:89.76, Mg:13.85, S:18, Cu:0.54, Fe:0.72, Mn:0.54, Zn:0.54, B: 0.54 kg/ha, los resultados fueron inferiores. El valor de kg/ha en cuanto al elemento calcio es igual en la dosis del 33.3 y 66.6 % debido a que en el agua existía una cantidad considerable de este elemento. El mejor rendimiento tubo la dosis del 33.3% con 13769.43 kg/ ha, a la vez fue el menos costoso con 267 061.65 USD amortizado para 10 años de la vida útil de la estructura y tomando en cuenta la producción por año da a 9811.08 USD pero a la vez nos presentó la mejor rentabilidad con 230 %, y con un benefició costo (B/C) de 3.30. Se recomienda la utilización de la dosis que comprende el nivel bajo el cual permitió obtener el mayor rendimiento. Palabras clave: SOLUCIÓN NUTRITIVA – HIDROPONÍA – CULTIVOS DE INVERNADEROThe present research proposes to evaluate three nutritious solutions in hydroponics in lettuce crop (Lactuca sativa L.) var. Crispa, in the greenhouse, Department of Horticulture, Riobamba canton, Chimborazo province. It was used a block design completely at random (BDCR), with 3 doses and 3 repetitions. Some parameters were evaluated such as: yield, root length, height of the plant, number of leaves, days to harvest, yield per net parcel and per hectare of each nutrient solution, in addition the economic analysis was carried out with the benefit-cost ratio. The best results in terms of root length, height of the plants and number of leaves were obtained with the 33.3% nutrient solution which is composed of N: 36, P: 12, K: 54.4, Ca: 70.2, Mg 4.62 , S: 6, Cu: 0.18, Fe: 0.24, Mn: 0.18, Zn: 0.18, B: 0.18 kg/ha, while the dose of 66.6% N: 72, P: 18, K: 47.64, Ca: 70.2, Mg 9.24, S: 12, Cu:0.36, Fe: 0.48, Mn: 0.36, Zn: 0.36, B: 0.36 kg/ha and the dose of 100% N:180, P: 24, K: 89.4, Ca: 89.76, Mg:13.85, S: 18, Cu: 0.54, Fe: 0.72, Mn: 0.54, Zn: 0.54, B: 0.54, kg/ha, the results were lower. The value of kg/ha in the calcium element is equal in the dose of 33.3 and 66.6% because in the water there was a considerable amount of this element. The best performance had the dose of 33.3% with 13769.43 kg/ha, at the same time was the least expensive with 267 061.65 USD amortized for 10 years of the useful life of the structure and taking into account the production per year gives to 9811.08 USD but at the same the time it presented the best profitability with 230%, and with a cost benefit (B/C) of 3.30. It is recommended the use of the dose that comprises the low level which one allowed to obtain the highest yield. Keywords: NUTRITIVE SOLUTION - HYDROPONICS - GREENHOUSE CROPS

Bicycle RFID identification and registration system In the “Francisco Jose de Caldas” University

Este sistema de seguridad electrónica está diseñado de tal forma, que permite identificar tanto al usuario (estudiante) propietario como a su bicicleta mediante un carné escaneado por un lector de tecnología RFID, comunicado a un computador; los datos obtenidos de esta comunicación son comparados con una base de datos de registros construida previamente en las fechas establecidas para la asignación de cupos del parqueadero de bicicletas. La conexión, entre el lector y el computador, se hizo por medio de comunicación USB, la cual utiliza un programa para su visualización y otro programa para el manejo de la nformación, esto hace posible el registro y control de todos los datos. Se espera que con la implementación del sistema de seguridad electrónica, se ayude y mejore el servicio de parqueadero suministrado por la universidad, brindando a los usuarios y a los guardas de seguridad, tranquilidad mientras se hace uso de este; ya que se reducirán los índices de hurto o desaparición de las bicicletas.This electronic security system is designed in such a way that it allows to identify both the owner (student) and his bicycle by means of a card scanned by an RFID reader, communicated to a computer; The data obtained from this communication are compared with a database of registries previously built in the dates established for the allocation of parking spaces of bicycles. The connection between the reader and the computer was made via USB communication, which uses a program for its visualization and another program for the management of the information, this makes possible the recording and control of all data. It is hoped that with the implementation of the electronic security system, it will help and improve the parking service provided by the university, providing users and security guards with peace of mind while using it; Since the rates of theft or disappearance of bicycles will be reduced

Optimal Design of a Toroidal Pressure Vessel of Variable Thickness for Storing Hydrogen in Cars

El futuro vehicular estaría, dentro de dos tendencias energéticas que benefician al medio ambiente; almacenamiento en baterías de larga duración o almacenamiento de hidrogeno para usarse como combustible.  En el caso de la utilización de hidrogeno, este necesita almacenarse en un contenedor dentro del automóvil que le proporcione una autonomía mayor a la que se tendría con otros tipos de combustibles, como por ejemplo gas, diésel o gasolina. Los contenedores de composites, son ideales para solucionar esta problemática, en vista que la relación entre la resistencia y el peso son muy favorables frente a los contenedores metálicos. Una de las soluciones que en la actualidad se está estudiando, es el uso de contenedores a presión con forma de toroide, el cual se acopla muy bien a las especificaciones que actualmente tienen los automóviles. En el presente trabajo, se verá que un contenedor o recipiente a presión con forma de toroide tiene muchas ventajas evidentes sobre las formas tradicionales. Se ha utilizado el composite AS4D/9310 (Carbono-Epoxy) para la elaboración y se lo ha condicionado con el criterio de fallo de Tsai-Wu, mediante una simulación numérica por el Método de Elementos Finitos.The vehicle future would be, within two energy trends that benefit the environment; long-term battery storage or hydrogen storage for use as fuel. In the case of the use of hydrogen, this needs to be stored in a container inside the car that provides it with a greater autonomy than it would have with other types of fuels, such as gas, diesel or gasoline. The composite containers are ideal to solve this problem, since the relationship between resistance and weight is very favorable compared to metal containers. One of the solutions that is currently being studied is the use of pressure containers in the shape of a torus, which fits very well with the specifications that cars currently have. In the present work, it will be seen that a torus shaped container or pressure vessel has many obvious advantages over traditional forms. The AS4D / 9310 composite (Carbon-Epoxy) has been used for the elaboration and it has been conditioned with the Tsai-Wu failure criterion, through a numerical simulation by the Finite Element Method

Plataforma de enseñanza a distancia de microcontroladores e internet de las cosas

Due to the increasing technological development in embedded systems and the Internet of Things (IoT), devices based on microcontrollers are increasingly applied in various areas of knowledge. In this context, online educational platforms and products are considered virtual remote laboratories because students can access the physical devices anywhere as long as they have an Internet-connected computer system. In this sense, this work describes the design and development of a platform with four online educational products for teaching microcontrollers and IoT. These educational products are based on open-source software, allowing their free online distribution and can be accessed from a cloud server. The open-source and multiplatform (Linux, Windows®, and Mac OSX) approach allows more significant user interaction and accessibility. The online educational products make possible the programming of ESP32 firmware remotely via OTA (over the air) and Linux embedded systems based on Raspberry Pi (Rpi), enabling virtual microcontroller laboratory applications. In addition, online educational products allow the manipulation of GPIO pins via the Internet through a graphical interface of the ESP32 and ESP8266 microcontrollers and the Rpi. In this context, the proposed online platform, running on a cloud server, was tested, and the four online educational products of distance learning and actual application of microcontrollers and the Internet of Things have been validated and worked as designed.Debido al creciente desarrollo tecnológico de los sistemas embebidos y el internet de las cosas (IoT), los dispositivos basados en microcontroladores se aplican cada vez más en diversas áreas del conocimiento. En este contexto, las plataformas y productos educativos online se consideran laboratorios virtuales remotos, ya que los estudiantes pueden acceder a los dispositivos físicos en cualquier lugar siempre que dispongan de un sistema informático conectado a internet. En este sentido, este trabajo describe el diseño y desarrollo de una plataforma con cuatro productos educativos online para la enseñanza de microcontroladores y IoT. Estos productos educativos están basados en software de código abierto, lo que permite su distribución gratuita en línea y se puede acceder a ellos desde un servidor en la nube. El enfoque de código abierto y multiplataforma (Linux, Windows® y Mac OSX) permite una mayor interacción y accesibilidad del usuario. Los productos educativos en línea hacen posible la programación del firmware de ESP32 de forma remota a través de OTA (over the air) y de sistemas embebidos Linux basados en Raspberry Pi (Rpi). Además, los productos educativos en línea permiten manipular los pines a través de la interfaz gráfica de los microcontroladores ESP32 y ESP8266, así como del Rpi. Como resultado, se prueba la plataforma en línea propuesta, ejecutada en un servidor en la nube, y se validaron los cuatro productos educativos de aprendizaje a distancia y la aplicación real de microcontroladores e IoT se encuentran operativos tal como fueron diseñados

Predicción de arritmias e infartos agudos de miocardio usando aprendizaje automático

Las enfermedades cardiovasculares, como el infarto agudo de miocardio, son una de las tres principales causas de muerte en el mundo según datos de la OMS. De forma similar, las arritmias cardíacas¸ como la fibrilación auricular, son enfermedades muy comunes en la actualidad. El electrocardiograma (ECG) es el medio de diagnóstico cardíaco que se utiliza de forma estandarizada en todo el mundo. Los modelos de aprendizaje automático son muy útiles en problemas de clasificación y predicción. Aplicadas al campo de la salud, las redes neuronales artificiales (ANN) y las redes neuronales convolucionales (CNN) en conjunto con modelos basados en árboles como XGBoost, son de vital ayuda en la prevención y control de enfermedades del corazón. El presente estudio tiene como objetivo comparar y evaluar el aprendizaje basado en los algoritmos ANN, CNN y XGBoost mediante el uso de las bases de datos de ECG Physionet MITBIH y PTB, que proporcionan ECG clasificados con arritmias e infartos agudos de miocardio, respectivamente. Se comparan por separado los tiempos de aprendizaje y el porcentaje de exactitud de los tres algoritmos en las dos bases de datos, y finalmente se cruzan los datos para comparar la validez y seguridad de la predicción./Cardiovascular diseases such as Acute Myocardial Infarction is one of the 3 leading causes of death in the world according to WHO data, in the same way cardiac arrhythmias are very common diseases today, such as atrial fibrillation. The ECG electrocardiogram is the means of cardiac diagnosis that is used in a standardized way throughout the world. Machine learning models are very helpful in classification and prediction problems. Applied to the field of health, ANN, and CNN artificial and neural networks, added to tree-based models such as XGBoost, are of vital help in the prevention and control of heart disease. The present study aims to compare and evaluate learning based on ANN, CNN and XGBoost algorithms by using the Physionet MIT-BIH and PTB ECG databases, which provide ECGs classified with Arrhythmias and Acute Myocardial Infarctions respectively. The learning times and the percentage of Accuracy of the 3 algorithms in the 2 databases are compared separately, and finally the data are crossed to compare the validity and safety of the learning prediction

Detección de la Deformación y Fallo de Composites usando MEF sobre una Placa Laminar Optimizada

In the present study, the application of the optimization methods used in Ansys is exposed, as well as the numerical analysis based on the Finite Element Method (FEM), for the detection of deformation and failure as well as elastic behavior. linear of different composite materials used on a rectangular laminar plate to be optimized; Each composite has inherent properties that classify and differentiate between them, as well as their coefficients of elasticity, stiffness and resistance. In the study, a script is created (code in APDL) that is executed in a graphical environment to show its displacement, deformation index and the volume, which is tried to minimize without violating the failure criteria established by Tsai-Wu. In addition, for optimization modes, the APDL code via script is executed in batch from the command line to save processing times. This script has been developed to optimize the rectangular plate and to be able to minimize the volume of the required material without exceeding the failure rate in order to determine which is the type of material that best adjusts to the linear elastic behavior.En el presente estudio se expone la aplicación de los métodos de optimización usados en Ansys, así como el análisis numérico basado en el Método de Elementos Finitos (MEF), para la detección de la deformación y fallo así como el comportamiento elástico lineal de diferentes materiales compuestos usados sobre una placa laminar rectangular a optimizarse; cada composite tiene propiedades inherentes que las catalogan y diferencian entre ellos, así como sus coeficientes de elasticidad, rigidez y resistencia. En el estudio se crea un script (código en APDL) que se ejecuta en entorno grafico para mostrar su desplazamiento, índice de deformación y el volumen el cual se intenta minimizar sin que se viole el criterio de fallo establecido por Tsai-Wu. Además, para efectos de optimización, el código APDL vía script se ejecuta en modo batch desde la línea de comandos para ahorrar tiempos de procesamiento. Este script se ha desarrollado para optimizar la placa rectangular y poder minimizar el volumen del material requerido sin que sobrepase el índice de fallo para poder determinar cuál es el tipo de material que mejor se ajusta al comportamiento elástico lineal

Predicción de Covid19 con el uso del Algoritmo Random Forest y Redes Neuronales Artificiales

Currently SARS-CoV-2 or Covid19 as it is known, has variants or mutations that spread rapidly affecting people, without the health professionals being able to detect it in a timely manner to give an adequate treatment and thus be able to control its spread. This manuscript describes the implementation of an analysis and prediction model of the spread of Covid19, which through artificial intelligence techniques related to Machine Learning, will allow the application of supervised learning strategies to programs developed in the Python programming language. so that when processing large volumes of data they can learn from past experiences and allow new inputs to be processed, generating prediction information quickly and reliably. The approach of making an analysis on a data set extracted from an open-source will serve to later carry out an exploratory analysis of the processed. Three predictions were made, which are: If the patient has SARS-CoV-2, days elapsed until mortality and mortality from covid, using classification and regression algorithms that, according to previous studies, allowed the selection and application of the Random algorithmic model Forest and Artificial Neural Networks whose reliability metrics allow us to accept the expected predictions for an adequate decision making.En la actualidad el SARS-CoV-2 o Covid19 como se lo conoce, presenta variantes o mutaciones que se propagan rápidamente afectando a las personas, sin que los profesionales de la salud pueden detectarlo oportunamente para dar un tratamiento adecuado y así poder controlar su propagación. En este manuscrito se describe la implementación de un modelo de análisis y predicción de la propagación del Covid19, que mediante técnicas de inteligencia artificial relacionadas con Machine Learning, permitirán aplicar estrategias de aprendizaje supervisado a los programas desarrollados en el lenguaje de programación Python, para que al procesar los grandes volúmenes de datos puedan aprender de las experiencias pasadas y permitan procesar nuevas entradas generando la información de predicción de forma rápida y confiable. El enfoque de hacer un análisis sobre un conjunto de datos extraído de una fuente abierta, servirá para posteriormente realizar un análisis exploratorio de lo procesado. Se realizaron tres predicciones que son: Si el paciente tiene SARS-CoV-2, días transcurridos hasta la mortalidad y la mortalidad por covid, utilizando algoritmos de clasificación y regresión que de acuerdo a estudios previos permitieron seleccionar y aplicar el modelo algorítmico Random Forest y Redes Neuronales Artificiales cuyas métricas de confiabilidad nos permiten aceptar las predicciones esperada para una adecuada toma de decisión

Análisis de Imágenes de Rayos X por Medio de Redes Neuronales Artificiales

Currently the world is affected by a new strain of coronavirus called SARS-2, which is the cause of a respiratory-type infectious disease called Covid-19; the symptoms are fever, dry cough, shortness of breath, tiredness and in some more severe cases it can cause pneumonia, leading to death. According to the world health organization, the disease originated in Wuhan-China and spread rapidly throughout the world, causing serious health problems for populations without finding an effective cure or treatment to help prevent death and control its spread. Health specialists have not been able to find an effective cure that prevents the spread of the virus, although there are mechanisms to detect the disease, one of the most effective is related to the analysis of X-ray images of the chest of a patient; Manually processing a group of patient images is time consuming, so processing large volumes of images makes it impossible to promptly treat patients if the virus is detected. In the present manuscript, an X-ray image analysis mechanism is exposed, which uses artificial intelligence; and through a machine learning technique, through an algorithm based on artificial neural networks, a program is able to apply machine learning and learn to recognize patterns in chest images of infected and healthy patients, so that it can classify, predict and detect one if a new image is of a infected or healthy patient.Actualmente el mundo se ve afectado, por una nueva cepa de coronavirus denominado SARS-2, que es causante de una enfermedad infecciosa de tipo respiratorio denominado Covid-19; los síntomas son fiebre, tos seca, falta de aliento, cansancio y en algunos casos más graves puede causar neumonía llegando a causar la muerte.  Según la organización mundial de la salud, la enfermedad se originó en Wuhan-China y se extendió rápidamente por todo el mundo, ocasionando serios problemas de salud a las poblaciones sin que se encuentre una cura o tratamiento efectivo que ayude a evitar la muerte y controlar su propagación. Los especialistas de la salud, no han podido encontrar una cura efectiva que evite la propagación del virus, aunque existen mecanismos para detectar la enfermedad, uno de los más efectivos está relacionado con el análisis de imágenes de rayos X del torax de un paciente; el procesar manualmente un grupo de imágenes de un paciente consume mucho tiempo, por lo que procesar grandes volúmenes de imágenes imposibilita el tratamiento oportuno de los pacientes en caso de detectarse el virus. En el presente manuscrito, se expone un mecanismo de análisis de imágenes de rayos X, que usa inteligencia artificial; y por medio de una técnica de machine learning, mediante un algoritmo basado en redes neuronales artificiales, se consigue que un programa aplique aprendizaje automático y aprenda a reconocer patrones en imágenes de tórax de pacientes contagiados y sanos

Predicting the Effectiveness of Rapid Tests Performed to Patients with COVID-19 through Linear Regression and Random Forest

En el transcurso del tiempo el mundo ha necesitado del conocimiento y la perseverancia de los seres humanos para poder solucionar cualquier problemática que se le presente. Como, por ejemplo, ¿en qué proporción está el aumento de infectados por COVID-19 en todo el planeta? Con la ayuda de enfoques no clínicos y tecnologías modernas como la minería de datos, inteligencia aumentada y técnicas de inteligencia artificial, se ha logrado agilizar la enorme carga de trabajo en los sistemas de salud y al mismo tiempo brindar los mejores medios posibles para el diagnóstico y pronóstico de pacientes con covid-19 de manera efectiva. En este estudio, se implementó un modelo matemático para la predicción de la efectividad de las pruebas rápidas a las que se someten las personas posiblemente infectadas y definir cuál es el comportamiento epidemiológico causado por SARS-CoV2 (COVID-19). Para determinar el tipo de modelo a utilizar se aplicaron dos algoritmos, el de Regresión Lineal y el de Bosque Aleatorio o Random Forest, a un conjunto de datos utilizando el lenguaje de programación Python. Posteriormente se realizarán las pruebas necesarias para verificar la efectividad de cada una de ellos. Una vez definido el modelo y después de haber realizado el debido entrenamiento de este, se realizará la predicción de un número mínimo y máximo de las pruebas rápidas utilizadas en los pacientes que se encuentran infectados con COVID-19, identificando cuál de las pruebas rápidas es la más utilizada y cuál es la más efectiva. The rapid spread of SARS-CoV2 (COVID-19) has caused a collapse of health systems worldwide, so a strategy to control the spread is the timely detection of the virus through rapid tests, which allows acting and thus giving a timely treatment that reduces its spread. With the help of artificial intelligence techniques, within the subfield of machine learning or machine learning, there have been significant advances that allow speeding up the analysis of large volumes of data. This study aims to determine the effectiveness of rapid tests in detecting covid-19, using machine learning, applying a methodology that involves the creation of linear regression and Random Forest models with the Python programming language. In the methodology used, the models were created, which were then defined and trained, and after performing the tests and predictions, the validation metrics determined the precision and effectiveness of these models. From the results obtained, it is concluded that the random forest model is good since it provided a precision of 61%, but with the linear regression model, it was determined that it has a precision level of approximately 90%, so finally, with these results, health professionals will be able to make reliable predictions regarding the effectiveness of rapid tests as a mechanism that will help to quickly detect the presence of the virus and thus reduce the spread of the virus