Advanced physics-based and data-driven strategies

Simulation Based Engineering Science (SBES) has brought major improvements in optimization, control and inverse analysis, all leading to a deeper understanding in many processes occuring in the real world. These noticeable breakthroughts are present in a vast variety of sectors such as aeronautic or automotive industries, mobile telecommunications or healthcare among many other fields. Nevertheless, SBES is currently confronting several difficulties to provide accurate results in complex industrial problems. Apart from the high computational costs associated with industrial applications, the errors introduced by constitutive modeling become more and more important when dealing with new materials. Concurrently, an unceasingly growing interest in concepts such as Big-Data, Machine Learning or Data-Analytics has been experienced. Indeed, this interest is intrinsically motivated by an exhaustive development in both data-acquisition and data-storage systems. For instance, an aircraft may produce over 500 GB of data during a single flight. This panorama brings a perfect opportunity to the so-called Dynamic Data Driven Application Systems (DDDAS), whose main objective is to merge classical simulation algorithms with data coming from experimental measures in a dynamic way. Within this scenario, data and simulations would no longer be uncoupled but rather a symbiosis that is to be exploited would achieve milestones which were inconceivable until these days. Indeed, data will no longer be understood as a static calibration of a given constitutive model but rather the model will be corrected dynamicly as soon as experimental data and simulations tend to diverge. Several numerical algorithms will be presented throughout this manuscript whose main objective is to strengthen the link between data and computational mechanics. The first part of the thesis is mainly focused on parameter identification, data-driven and data completion techniques. The second part is focused on Model Order Reduction (MOR) techniques, since they constitute a fundamental ally to achieve real time constraints arising from DDDAS framework.La Ciencia de la Ingeniería Basada en la Simulación (SBES) ha aportado importantes mejoras en la optimización, el control y el análisis inverso, todo lo cual ha llevado a una comprensión más profunda de muchos de los procesos que ocurren en el mundo real. Estos notables avances están presentes en una gran variedad de sectores como la industria aeronáutica o automotriz, las telecomunicaciones móviles o la salud, entre muchos otros campos. Sin embargo, SBES se enfrenta actualmente a varias dificultades para proporcionar resultados precisos en problemas industriales complejos. Aparte de los altos costes computacionales asociados a las aplicaciones industriales, los errores introducidos por el modelado constitutivo son cada vez más importantes a la hora de tratar con nuevos materiales. Al mismo tiempo, se ha experimentado un interés cada vez mayor en conceptos como Big-Data, Machine Learning o Data-Analytics. Ciertamente, este interés está intrínsecamente motivado por un desarrollo exhaustivo de los sistemas de adquisición y almacenamiento de datos. Por ejemplo, una aeronave puede producir más de 500 GB de datos durante un solo vuelo. Este panorama brinda una oportunidad perfecta a los denominados Sistemas de Aplicación Dinámicos Impulsados por Datos (DDDAS), cuyo objetivo principal es fusionar de forma dinámica los algoritmos clásicos de simulación con los datos procedentes de medidas experimentales. En este escenario, los datos y las simulaciones ya no se desacoplarían, sino que aprovechando una simbiosis se alcanzaría hitos que hasta ahora eran inconcebibles. Mas en detalle, los datos ya no se entenderán como una calibración estática de un modelo constitutivo dado, sino que el modelo se corregirá dinámicamente tan pronto como los datos experimentales y las simulaciones tiendan a diverger. A lo largo de este manuscrito se presentarán varios algoritmos numéricos cuyo objetivo principal es fortalecer el vínculo entre los datos y la mecánica computacional. La primera parte de la tesis se centra principalmente en técnicas de identificación de parámetros, basadas en datos y de compleción de datos. La segunda parte se centra en las técnicas de Reducción de Modelo (MOR), ya que constituyen un aliado fundamental para conseguir las restricciones de tiempo real derivadas del marco DDDAS.Les sciences de l'ingénieur basées sur la simulation (Simulation Based Engineering Science, SBES) ont apporté des améliorations majeures dans l'optimisation, le contrôle et l'analyse inverse, menant toutes à une meilleure compréhension de nombreux processus se produisant dans le monde réel. Ces percées notables sont présentes dans une grande variété de secteurs tels que l'aéronautique ou l'automobile, les télécommunications mobiles ou la santé, entre autres. Néanmoins, les SBES sont actuellement confrontées à plusieurs dificultés pour fournir des résultats précis dans des problèmes industriels complexes. Outre les coûts de calcul élevés associés aux applications industrielles, les erreurs introduites par la modélisation constitutive deviennent de plus en plus importantes lorsqu'il s'agit de nouveaux matériaux. Parallèlement, un intérêt sans cesse croissant pour des concepts tels que les données massives (big data), l'apprentissage machine ou l'analyse de données a été constaté. En effet, cet intérêt est intrinsèquement motivé par un développement exhaustif des systèmes d'acquisition et de stockage de données. Par exemple, un avion peut produire plus de 500 Go de données au cours d'un seul vol. Ce panorama apporte une opportunité parfaite aux systèmes d'application dynamiques pilotés par les données (Dynamic Data Driven Application Systems, DDDAS), dont l'objectif principal est de fusionner de manière dynamique des algorithmes de simulation classiques avec des données provenant de mesures expérimentales. Dans ce scénario, les données et les simulations ne seraient plus découplées, mais une symbiose à exploiter permettrait d'envisager des situations jusqu'alors inconcevables. En effet, les données ne seront plus comprises comme un étalonnage statique d'un modèle constitutif donné mais plutôt comme une correction dynamique du modèle dès que les données expérimentales et les simulations auront tendance à diverger. Plusieurs algorithmes numériques seront présentés tout au long de ce manuscrit dont l'objectif principal est de renforcer le lien entre les données et la mécanique computationnelle. La première partie de la thèse est principalement axée sur l'identification des paramètres, les techniques d'analyse des données et les techniques de complétion de données. La deuxième partie est axée sur les techniques de réduction de modèle (MOR), car elles constituent un allié fondamental pour satisfaire les contraintes temps réel découlant du cadre DDDAS

De la investigación social a la técnica profesional : una crónica histórica del ARS en Chile (1995-2014)

El principal objetivo de este trabajo es presentar una crónica sobre la historia del Análisis de Redes Sociales (ARS) en Chile en los últimos 20 años, partiendo de un estudio bibliográfico de su desarrollo, sobre todo de la producción académica y científica, que, como se verá, evidencia ciertos patrones. El punto de partida del ARS en Chile se encuentra en el interés por llevar a cabo análisis de realidades sociales y comunitarias particulares; pasando posteriormente a la expansión en diferentes ámbitos (político, urbano, informático, etc.) y, en la etapa más reciente, la consolidación de diferentes líneas de investigación; pero sobre todo, el desarrollo de un importante proceso de profesionalización. Lo anterior, se evidencia en el cambio de foco o de interés del ARS en Chile, ya que evoluciona desde el análisis comunitario y social en sectores marginados hasta, preferentemente, el análisis de redes y comunidades virtuales. Teniendo en cuenta esto, se proyectan posibles líneas futuras de desarrollo del ARS en Chile a partir de su potencialidad, tanto en el ámbito profesional como en el académico.The main purpose of this paper is to present a chronicle on the history of Social Network Analysis (SNA) in Chile over the last 20 years, starting with a bibliographic study on its development, mainly on academic and scientific production, which, as it will be explained, shows certain patterns. We see the beginning of this evolution on the initial interest to carry out analysis on certain social and communitarian realities; then it expanded into another areas (politics, urban issues, computing, etc); and nowadays new lines of research have consolidated, mainly regarding professionalization. This shows a shift in the focus of SNA in Chile from communitarian and social issues on marginalized people, to virtual networks and communities. Given all this, we suggest several future lines of development for SNA in Chile, and we examine its potentiality for professional field, as well as for academic field

Teorías gauge y gravedad de Chern-Simons en 2+1 dimensiones

Se estudian las teorías de gauge en el lenguaje abstracto de la Geometría Diferencial. Esto incluye: Grupos de Lie, acciones, brados, conexiones, curvaturas, etc. Estos temas se cubren a lo largo de las primeras secciones con la intención de servir como una introducción. Después, el objetivo principal es presentar numerosos ejemplos, con el mayor nivel de detalle permitido. Se analiza el electromagnetismo, comenzando por la libertad clásica de escoger los potenciales de la teoría. Tras ello, esta se describe en términos de U(1)- brados principales. Se estudian tambi én los monopolos de Dirac, que sirven como ejemplo de teor as con brados no triviales. El eletromagnetismo se generaliza a la teoría de Yang-Mills y se discuten las condiciones para la existencia una acción adecuada. El objetivo del último capítulo es introducir la gravedad de Chern-Simons en 2+1 dimensiones como teoría de gauge. En este caso, la teoría queda descrita en términos del vierbein, la conexión de Lorentz y el grupo de Poincaré, que es el grupo de simetrías de la misma.Gauge theories are studied in the abstract framework of Differential Geometry. This includes: Lie groups, actions, bre bundles, connections, curvatures, etc. These topics are covered throughout the rst sections with the intention to serve as an introduction. After that, the main focus is to present numerous examples, with the highest amount of detail posible. Electromagnetism is analyzed, starting with classical freedom to chose the electromagnetic potencial. Thereafter, the theory is described in terms of U(1)-principal bundles. Dirac monopoles are also studied, providing an example of a case where bre bundles are non-trivial. Electromagnetic theory is generalized to Yang-Mills theories and the conditions for the existence of such theories is examinated. The aim of the last chapter is to introduce gravity in 2+1 dimensions with a Chern-Simons action as a gauge theory. In this case, the theory is discribed in terms of the bundle of frames, the Lorentz connection and the Poincaré Group being the symmetry group for the theory.Grado en Físic

Estudio de la mejora de la seguridad vial en la carretera N-I, en el tramo Burgos-Miranda de Ebro

[EN] The present study aims to analyze the traffic of the busiest and most accident in Spain, NI conventional roads. The aim is not only to analyze the problems of road in question, but to propose a series of proposals to improve safety on the road.[ES] El presente estudio tiene como finalidad analizar la seguridad vial de una de las carreteras convencionales más transitadas y con más accidentabilidad de España, N-I. El objetivo no es sólo analizar los problemas de la carretera en cuestión, sino proponer una serie de propuestas para mejorar la seguridad en la carretera.[CA] Aquest estudi té com a finalitat analitzar la seguretat viària d'una de les carreteres convencionals més transitades i amb més accidentalitat d'Espanya, NI. L'objectiu no és només analitzar els problemes de la carretera en qüestió, sinó proposar un seguit de propostes per millorar la seguretat a la carretera.Ibáñez Requejo, R. (2015). Estudio de la mejora de la seguridad vial en la carretera N-I, en el tramo Burgos-Miranda de Ebro. http://hdl.handle.net/10251/52639.Archivo delegad

Diseño y cálculo de un reductor de velocidad con relación de transmisión 9,3 y par máximo a la salida de 2180 Nm

[ES] El objetivo del proyecto es el diseño y cálculo de un grupo reductor de velocidad destinado para uso industrial. La función del equipo reductor de velocidad consiste en disminuir la velocidad de un motor eléctrico de forma segura y eficiente, adaptar la velocidad de entrada que proporciona el motor eléctrico y entregar el par requerido para el correcto accionamiento del equipo industrial. Las especificaciones que debe cumplir este reductor de velocidad son: una velocidad entrada de 1400 rpm., un par máximo a la salida de 2180 Nm. y una relación de transmisión de 9.3.Ibáñez Martínez, R. (2019). Diseño y cálculo de un reductor de velocidad con relación de transmisión 9,3 y par máximo a la salida de 2180 Nm. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/127270TFG

Advanced physics-based and data-driven strategies

Cotutela: Universitat Politècnica de Catalunya i École Centrale de Nantes.Premi Extraordinari de Doctorat, promoció 2018-2019. Àmbit d’Enginyeria Civil i AmbientalSimulation Based Engineering Science (SBES) has brought major improvements in optimization, control and inverse analysis, all leading to a deeper understanding in many processes occuring in the real world. These noticeable breakthroughts are present in a vast variety of sectors such as aeronautic or automotive industries, mobile telecommunications or healthcare among many other fields. Nevertheless, SBES is currently confronting several difficulties to provide accurate results in complex industrial problems. Apart from the high computational costs associated with industrial applications, the errors introduced by constitutive modeling become more and more important when dealing with new materials. Concurrently, an unceasingly growing interest in concepts such as Big-Data, Machine Learning or Data-Analytics has been experienced. Indeed, this interest is intrinsically motivated by an exhaustive development in both data-acquisition and data-storage systems. For instance, an aircraft may produce over 500 GB of data during a single flight. This panorama brings a perfect opportunity to the so-called Dynamic Data Driven Application Systems (DDDAS), whose main objective is to merge classical simulation algorithms with data coming from experimental measures in a dynamic way. Within this scenario, data and simulations would no longer be uncoupled but rather a symbiosis that is to be exploited would achieve milestones which were inconceivable until these days. Indeed, data will no longer be understood as a static calibration of a given constitutive model but rather the model will be corrected dynamicly as soon as experimental data and simulations tend to diverge. Several numerical algorithms will be presented throughout this manuscript whose main objective is to strengthen the link between data and computational mechanics. The first part of the thesis is mainly focused on parameter identification, data-driven and data completion techniques. The second part is focused on Model Order Reduction (MOR) techniques, since they constitute a fundamental ally to achieve real time constraints arising from DDDAS framework.La Ciencia de la Ingeniería Basada en la Simulación (SBES) ha aportado importantes mejoras en la optimización, el control y el análisis inverso, todo lo cual ha llevado a una comprensión más profunda de muchos de los procesos que ocurren en el mundo real. Estos notables avances están presentes en una gran variedad de sectores como la industria aeronáutica o automotriz, las telecomunicaciones móviles o la salud, entre muchos otros campos. Sin embargo, SBES se enfrenta actualmente a varias dificultades para proporcionar resultados precisos en problemas industriales complejos. Aparte de los altos costes computacionales asociados a las aplicaciones industriales, los errores introducidos por el modelado constitutivo son cada vez más importantes a la hora de tratar con nuevos materiales. Al mismo tiempo, se ha experimentado un interés cada vez mayor en conceptos como Big-Data, Machine Learning o Data-Analytics. Ciertamente, este interés está intrínsecamente motivado por un desarrollo exhaustivo de los sistemas de adquisición y almacenamiento de datos. Por ejemplo, una aeronave puede producir más de 500 GB de datos durante un solo vuelo. Este panorama brinda una oportunidad perfecta a los denominados Sistemas de Aplicación Dinámicos Impulsados por Datos (DDDAS), cuyo objetivo principal es fusionar de forma dinámica los algoritmos clásicos de simulación con los datos procedentes de medidas experimentales. En este escenario, los datos y las simulaciones ya no se desacoplarían, sino que aprovechando una simbiosis se alcanzaría hitos que hasta ahora eran inconcebibles. Mas en detalle, los datos ya no se entenderán como una calibración estática de un modelo constitutivo dado, sino que el modelo se corregirá dinámicamente tan pronto como los datos experimentales y las simulaciones tiendan a diverger. A lo largo de este manuscrito se presentarán varios algoritmos numéricos cuyo objetivo principal es fortalecer el vínculo entre los datos y la mecánica computacional. La primera parte de la tesis se centra principalmente en técnicas de identificación de parámetros, basadas en datos y de compleción de datos. La segunda parte se centra en las técnicas de Reducción de Modelo (MOR), ya que constituyen un aliado fundamental para conseguir las restricciones de tiempo real derivadas del marco DDDAS.Les sciences de l'ingénieur basées sur la simulation (Simulation Based Engineering Science, SBES) ont apporté des améliorations majeures dans l'optimisation, le contrôle et l'analyse inverse, menant toutes à une meilleure compréhension de nombreux processus se produisant dans le monde réel. Ces percées notables sont présentes dans une grande variété de secteurs tels que l'aéronautique ou l'automobile, les télécommunications mobiles ou la santé, entre autres. Néanmoins, les SBES sont actuellement confrontées à plusieurs dificultés pour fournir des résultats précis dans des problèmes industriels complexes. Outre les coûts de calcul élevés associés aux applications industrielles, les erreurs introduites par la modélisation constitutive deviennent de plus en plus importantes lorsqu'il s'agit de nouveaux matériaux. Parallèlement, un intérêt sans cesse croissant pour des concepts tels que les données massives (big data), l'apprentissage machine ou l'analyse de données a été constaté. En effet, cet intérêt est intrinsèquement motivé par un développement exhaustif des systèmes d'acquisition et de stockage de données. Par exemple, un avion peut produire plus de 500 Go de données au cours d'un seul vol. Ce panorama apporte une opportunité parfaite aux systèmes d'application dynamiques pilotés par les données (Dynamic Data Driven Application Systems, DDDAS), dont l'objectif principal est de fusionner de manière dynamique des algorithmes de simulation classiques avec des données provenant de mesures expérimentales. Dans ce scénario, les données et les simulations ne seraient plus découplées, mais une symbiose à exploiter permettrait d'envisager des situations jusqu'alors inconcevables. En effet, les données ne seront plus comprises comme un étalonnage statique d'un modèle constitutif donné mais plutôt comme une correction dynamique du modèle dès que les données expérimentales et les simulations auront tendance à diverger. Plusieurs algorithmes numériques seront présentés tout au long de ce manuscrit dont l'objectif principal est de renforcer le lien entre les données et la mécanique computationnelle. La première partie de la thèse est principalement axée sur l'identification des paramètres, les techniques d'analyse des données et les techniques de complétion de données. La deuxième partie est axée sur les techniques de réduction de modèle (MOR), car elles constituent un allié fondamental pour satisfaire les contraintes temps réel découlant du cadre DDDAS.Award-winningPostprint (published version

Formulación matemática de las teorías de gauge: grupos de Lie, teoría de representaciones, acciones de grupo, fibrados, conexión, curvatura y derivada covariante, aplicaciones físicas

La memoria está pensada como un trabajo coordinado con el Grado en Física. En este trabajo, se tratan las teorías de gauge desde el marco abstracto de la Geometría Diferencial. Esto incluye el estudio de: grupos de Lie, sus representaciones y sus acciones, fibrados principales, conexiones, curvaturas, derivadas covariantes, etc. Se presentan los resultados principales de manera rigurosa y con demostraciones. También se tratan algunos ejemplos, como el electromagnetismo o los monopolos de Dirac.Grado en Matemática

Estado de flujos de efectivos y partida triple

Este trabajo de fin de grado nace con la intención de explicar el funcionamiento y ventajas que aporta la partida triple. Para ello se realizará un resumen de la historia contable, en la que se analizarán las principales causas por las que el ser humano lleva una contabilidad. Se explicará el funcionamiento de la partida doble, que es el método que se usa en la actualidad para llevar a cabo la contabilidad, haciendo especial hincapié en las características del sistema Español, ya que tiene unos atributos diferenciales. Se abordará lo que es el estado de flujos de efectivo, así como su composición, elaboración, utilidades y relación directa con el método de la partida triple. Para finalizar se desarrollará el concepto y funcionamiento de la partida triple, así como un breve caso práctico de cómo funciona realizando unos asientos

Internet y capital social en localidades aisladas de Chile

El artículo aborda la relación entre capital social, internet y geografía. Se trabajó con una metodología de estudio de casos en seis localidades de Chile con características de aislamiento, de dos regiones del país (Aysén y Región Metropolitana). Mediante encuesta presencial se logró entrevistar a 623 casos. Los principales resultados obtenidos posicionan internet como un medio eficiente (costo y tiempo) para generar (mediante relaciones tipo bridging social capital) o mantener capital social (apuntando a relaciones tipo bonding social capital), independiente del grado de aislamiento en que habiten las personas. Sin embargo, se observa que el tipo de recurso al que se puede acceder mediante redes y las expectativas de co-presencialidad continúan siendo condicionadas por la distancia geográfica. El influjo geográfico se manifiesta de modo más potente considerando los desplazamientos que las personas deben realizar de forma cotidiana fuera de sus localidades: mayor desplazamiento, mayor heterogeneidad de contactos en las redes sociales personales.The article discusses the relationship between social capital, internet and geography. We worked with a case study methodology on six locations in Chile with isolation characteristics, from two regions (Aysén and the Metropolitana Region). Through presential survey, we interviewed 800 cases. The main results positioned Internet as an efficient means (cost and time) to generate (by relationships of the type of bridging social capital), or maintain social capital (aiming to bonding social capital type relationships), independent of the degree of isolation in which the people inhabit. However, it is observed that the type of resource that can be accessed through networks and co-presentiality expectations remain constrained by geographical distance. The geographic influence is manifested most powerfully considering the perambulation that people must make on a daily basis outside their communities: increased displacement, greater heterogeneity of contacts on personal social networks.O artigo discute a relação entre capital social, internet e geografia. Nós trabalhamos com uma metodologia de estudo de caso com seis localidades no Chile , com características de isolamento em duas regiões (Aysén e Región Metropolitana). Através de entrevistas foi alcançado 623 casos. Os resultados posicionam internet como um meio eficiente (custo e tempo) para gerar (mediante relacões tipo bridging social capital) ou manter o capital social (apontando para relacões tipo bonding social capital), independente do grau de isolamento que as pessoas habitam. No entanto, observa-se que o tipo de recurso que pode ser acessado por meio de redes e expectativas dos co- presencialidade contínua ainda limitada pela distância geográfica. A influência geográfica manifesta-se mais potente, considerando os movimentos que as pessoas devem fazer diariamente para fora de seus assentos: mais de viagem, maior heterogeneidade de contatos em redes sociais pessoais

FloU-Net: An Optical Flow Network for Multi-modal Self-Supervised Image Registration

Image registration is an essential task in image processing, where the final objective is to geometrically align two or more images. In remote sensing, this process allows comparing, fusing or analyzing data, specially when multi-modal images are used. In addition, multi-modal image registration becomes fairly challenging when the images have a significant difference in scale and resolution, together with local small image deformations. For this purpose, this paper presents a novel optical flow-based image registration network, named the FloU-Net, which tries to further exploit inter-sensor synergies by means of deep learning. The proposed method is able to extract spatial information from resolution differences and through an U-Net backbone generate an optical flow field estimation to accurately register small local deformations of multi-modal images in a self-supervised fashion. For instance, the registration between Sentinel-2 (S2) and Sentinel-3 (S3) optical data is not trivial, as there are considerable spectral-spatial differences among their sensors. In this case, the higher spatial resolution of S2 result in S2 data being a convenient reference to spatially improve S3 products, as well as those of the forthcoming Fluorescence Explorer (FLEX) mission, since image registration is the initial requirement to obtain higher data processing level products. To validate our method, we compare the proposed FloU-Net with other state-of-the-art techniques using 21 coupled S2/S3 optical images from different locations of interest across Europe. The comparison is performed through different performance measures. Results show that proposed FloU-Net can outperform the compared methods. The code and dataset are available in https://github.com/ibanezfd/FloU-Net