Learned simulation as the engine of physical scene understanding

La cognición humana evoca las habilidades del razonamiento, la comunicación y la interacción. Esto incluye la interpretación de la física del mundo real para comprender las leyes que subyacen en ella. Algunas teorías postulan la semejanza entre esta capacidad de razonamiento con simulaciones para interpretar la física de la escena, que abarca la percepción para la comprensión del estado físico actual, y el razonamiento acerca de la evolución temporal de un sistema dado. En este contexto se propone el desarrollo de un sistema para realizar simulación aprendida. Establecido un objetivo, el algoritmo se entrena para aprender una aproximación de la dinámica real, para construir así un gemelo digital del entorno. Entonces, el sistema de simulación emulará la física subyacente con información obtenida mediante observaciones de la escena. Para ello, se empleará una cámara estéreo para adquirir datos a partir de secuencias de video. El trabajo se centra los fenómenos oscilatorios de fluidos. Los fluidos están presentes en muchas de nuestras acciones diarias y constituyen un reto físico para el sistema propuesto. Son deformables, no lineales, y presentan un carácter disipativo dominante, lo que los convierte en un sistema complejo para ser aprendido. Además, sólo se tiene acceso a mediciones parciales de su estado ya que la cámara sólo proporciona información acerca de la superficie libre. El resultado es un sistema capaz de percibir y razonar sobre la dinámica del fluido. El gemelo digital cognitivo así construido proporciona una interpretación del estado del mismo para integrar su evolución en tiempo real, aprendiendo con información observada del gemelo físico. El sistema, entrenado originalmente para un líquido concreto, se adaptará a cualquier otro a través del aprendizaje por refuerzo produciendo así resultados precisos para líquidos desconocidos. Finalmente, se emplea la realidad aumentada (RA) para ofrecer una representación visual de los resultados, así como información adicional sobre el estado del líquido que no es accesible al ojo humano. Este objetivo se alcanza mediante el uso de técnicas de aprendizaje de variedades, y aprendizaje automático, como las redes neuronales, enriquecido con información física. Empleamos sesgos inductivos basados en el conocimiento de la termodinámica para desarrollar un sistema inteligente que cumpla con estos principios para dar soluciones con sentido sobre la dinámica. El problema abordado en esta tesis constituye una dificultad de primer orden en el desarrollo de sistemas robóticos destinados a la manipulación de fluidos. En acciones como el vertido o el movimiento, la oscilación de los líquidos juega un papel importante en el desarrollo de sistemas de asistencia a personas con movilidad reducida o aplicaciones industriales. Cognition evokes human abilities for reasoning, communication, and interaction. This includes the interpretation of real-world physics so as to understand its underlying laws. Theories postulate the similarity of human reasoning about these phenomena with simulations for physical scene understanding, which gathers perception for comprehension of the current dynamical state, and reasoning for time evolution prediction of a given system. In this context, we propose the development of a system for learned simulation. Given a design objective, an algorithm is trained to learn an approximation to the real dynamics to build a digital twin of the environment. Then, the underlying physics will be emulated with information coming from observations of the scene. For this purpose, we use a commodity camera to acquire data exclusively from video recordings. We focus on the sloshing problem as a benchmark. Fluids are widely present in several daily actions and portray a physically rich challenge for the proposed systems. They are highly deformable, nonlinear, and present a dominant dissipative behavior, making them a complex entity to be emulated. In addition, we only have access to partial measurements of their dynamical state, since a commodity camera only provides information about the free surface. The result is a system capable of perceiving and reasoning about the dynamics of the fluid. This cognitive digital twin provides an interpretation of the state of the fluid to integrate its dynamical evolution in real-time, updated with information observed from the real twin. The system, trained originally for one liquid, will be able to adapt itself to any other fluid through reinforcement learning and produce accurate results for previously unseen liquids. Augmented reality is used in the design of this application to offer a visual interpretation of the solutions to the user, and include information about the dynamics that is not accessible to the human eye. This objective is to be achieved through the use of manifold learning and machine learning techniques, such as neural networks, enriched with physics information. We use inductive biases based on the knowledge of thermodynamics to develop machine intelligence systems that fulfill these principles to provide meaningful solutions to the dynamics. This problem is considered one of the main targets in fluid manipulation for the development of robotic systems. Pursuing actions such as pouring or moving, sloshing dynamics play a capital role for the correct performance of aiding systems for the elderly or industrial applications that involve liquids. <br /

Análisis y simulación computacional de la obra de Eladio Dieste. La Iglesia de Cristo Obrero en Atlántida

Eladio Dieste (Artigas, UY, 1917 – Montevideo, UY, 2000), hijo de inmigrantes españoles en Uruguay, de carácter sólido y austero, destacó por ejecutar obras arquitectónicas en América del Sur y España. Ingeniero desde 1943, en 1952 diseña y en 1960 construye su obra más singular con cerámica armada: La Iglesia de Cristo Obrero, candidata a formar parte del patrimonio de la humanidad. A través del empirismo y el rigor científico del sistema constructivo, realiza una obra arquitectónica lejos de los avances tecnológicos del mundo desarrollado. El análisis de su figura y de su característica obra es el punto de partida para generar tridimensionalmente un modelo geométrico que contenga con detalle la sinuosidad de sus muros laterales y cubierta. El modelado se realiza con el programa paramétrico de diseño TopSOLID. Con objeto de analizar la estructura, se diseña un ensayo por elementos finitos para aplicar cargas, evaluar esfuerzos y desplazamientos y tensiones principales con el programa ANSYS. Los resultados son expuestos asépticamente como uno de los objetivos de este trabajo. La interpretación de los resultados se realiza con el privilegio de poder comprobar la obra ejecutada y “en pié” desde 1960, y con la información que fue quedando archivada de su proceso de construcción. La conclusión de este trabajo permite poner en valor la técnica de la cerámica armada, exponer sus cualidades como material de construcción actual, recordar la figura de su máximo exponente, Eladio Dieste, y poner de manifiesto la evolución en las técnicas de cálculo.<br /

Análisis mediante estática gráfica de la galería del Brookfield Place de Toronto, diseñada por Santiago Calatrava.

En este Trabajo Fin de Grado se analiza mediante estática gráfica la galería del Brookfield Place de Toronto diseñada en 1987 por Santiago Calatrava, un ingeniero y arquitecto español. Para poder analizar esta estructura, todo el análisis se hará de acuerdo al Código Técnico de la edificación (CTE) y al National Building Code of Canada (NBC). La estática gráfica surgió en el año 1885, esta presenta varias ventajas y desventajas con respecto a la estática análitica, que es la más presente hoy en día. Algunas de estas ventajas son la rapidez o la sencillez del método, pero, sin embargo, la precisión de este método es menor que la del método analítico. Inicialmente, las secciones de las barras no son conocidas, por lo tanto, mediante la estática gráfica,midiendo la longitud de las figuras obtenidas mediante el método, se va a conseguir obtener el valor del esfuerzo axil en cada barra. Gracias a este valor y conociendo la máxima tensión admisible del material, se puede calcular la sección de cada barra. Una vez calculada la sección de todas las barras de la estructura gracias al método de estática gráfica, se va a utilizar un software de análisis estructural mediante elementos finitos llamado RFEM, de Dlubal. Mediante este programa se va a realizar un modelado en 3D de la estructura para finalmente obtener el esfuerzo axil soportado por cada barra y poder extraer conclusiones.<br /

Estudio de la aplicación de la teoría de empujes en estructuras abovedadas

A lo largo de la historia se han creado múltiples obras arquitectónicas, muchas de ellas de compleja geometría, que han sobrevivido al paso de los siglos. Sin embargo, son complicadas de reproducir con las herramientas actuales de análisis computacional, y un ejemplo de ello son las estructuras funiculares. La teoría de redes de empujes presenta una metodología que tiene por objeto dar un nuevo enfoque al cálculo de estructuras abovedadas en su primera fase de diseño. Este método se basa en representaciones geométricas como alternativa a los métodos analíticos para la relación entre la forma, la fuerza y la fabricación, presentando como ventajas las mismas que la estática gráfica, proporcionar un enfoque simple e intuitivo en continua interacción con el usuario. La viabilidad de esta teoría ha llevado al Institute of Technology in Architecture de Zurich a materializarla en el plug-in RhinoVAULT del software Rhinoceros para complementar otros métodos de modelado disponibles en dicha herramienta. Con este trabajo se quieren analizar el alcance y las limitaciones de la teoría de redes de empujes a través de la implementación del método en Matlab de varios ejemplos prácticos, cuyo resultado será comparado con el obtenido en RhinoVAULT para su validación. “Los ordenadores sólo pueden calcular lo que está conceptualmente ya dentro de ellos; sólo puedes encontrar lo que buscas en los ordenadores. Sin embargo, puedes encontrar lo que no habías buscado con experimentación libre” De A Conversation with Frei Otto, por Juan María Songel

Modelado y análisis en RFEM del puente Striatus.

El puente Striatus es un ejemplo único de cómo la geometría influye de manera decisiva en los esfuerzos de una estructura. En este caso, merced al diseño, se logra que el tablero del puente soporte únicamente esfuerzos de compresión pura. Esto permite su construcción mediante hormigón en masa, al no necesitar refuerzos metálicos, típicamente encargados de absorber la tracción en el hormigón armado. A su vez, este hecho permite emplear hormigón impreso en 3D, minimizando el impacto ambiental de la construcción y el coste de los materiales.<br /

Hybrid Twin in Complex System Settings

Los beneficios de un conocimiento profundo de los procesos tecnológicos e industriales de nuestro mundo son incuestionables. La optimización, el análisis inverso o el control basado en la simulación son algunos de los procedimientos que pueden llevarse a cabo una vez que los conocimientos anteriores se transforman en valor para las empresas. Con ello se consiguen mejores tecnologías que acaban beneficiando enormemente a la sociedad. Pensemos en una actividad rutinaria para muchas personas hoy en día, como coger un avión. Todos los procedimientos anteriores se llevan a cabo en el diseño del avión, en el control a bordo y en el mantenimiento, lo que culmina en un producto tecnológicamente eficiente en cuanto a recursos. Este alto valor añadido es lo que está impulsando a la Ciencia de la Ingeniería Basada en la Simulación (Simulation Based Engineering Science, SBES) a introducir importantes mejoras en estos procedimientos, lo que ha supuesto avances importantes en una gran variedad de sectores como la sanidad, las telecomunicaciones o la ingeniería.Sin embargo, la SBES se enfrenta actualmente a varias dificultades para proporcionar resultados precisos en escenarios industriales complejos. Una de ellas es el elevado coste computacional asociado a muchos problemas industriales, que limita seriamente o incluso inhabilita los procesos clave descritos anteriormente. Otro problema es que, en otras aplicaciones, los modelos más precisos (que a su vez son los más caros computacionalmente) no son capaces de tener en cuenta todos los detalles que rigen el sistema físico estudiado, con desviaciones observadas que parecen escapar de nuestro conocimiento.Por lo tanto, en este contexto, a lo largo de este manuscrito se proponen novedosas estrategias y técnicas numéricas para hacer frente a los retos a los que se enfrenta la SBES. Para ello, se analizan diferentes aplicaciones industriales.El panorama anterior junto con el exhaustivo desarrollo producido en la Ciencia de Datos, brinda además una oportunidad perfecta para los denominados Dynamic Data Driven Application Systems (DDDAS), cuyo objetivo principal es fusionar los algoritmos clásicos de simulación con los datos procedentes de medidas experimentales. En este escenario, los datos y las simulaciones ya no estarían desacoplados, sino que formarían una relación simbiótica que alcanzaría hitos inconcebibles hasta estos días. Más en detalle, los datos ya no se entenderán como una calibración estática de un determinado modelo constitutivo, sino que el modelo se corregirá dinámicamente tan pronto como los datos experimentales y las simulaciones tiendan a diverger.Por esta razón, la presente tesis ha hecho especial énfasis en las técnicas de reducción de modelos, ya que no sólo son una herramienta para reducir la complejidad computacional, sino también un elemento clave para cumplir con las restricciones de tiempo real que surgen del marco de los DDDAS.Además, esta tesis presenta nuevas metodologías basadas en datos para enriquecer el denominado paradigma Hybrid Twin. Un paradigma cuya motivación radica en su habilidad de posibilitar los DDDAS. ¿Cómo? combinando soluciones paramétricas y técnicas de reducción de modelos con correcciones dinámicas generadas “al vuelo'' basadas en los datos experimentales recogidos en cada instante.<br /

Estudio de la obra arquitectónica de Ildefonso Sánchez del Río

En el presente proyecto se ha realizado un estudio comprensivo y explicativo sobre de la obra arquitectónica de Ildefonso Sánchez del Río, un excelente ingeniero civil que vivió el siglo pasado (1898-1980) y que dedicó su carrera profesional al estudio, desarrollo, proyección y construcción de cubiertas de grandes luces de hormigón armado, tanto nervadas como laminares. Entre sus hazañas más destacables se encuentra la gestación de su método original de las dovelas-onda para la construcción de bóvedas de cañón parabólico de grandes luces.La pretensión subyacente del proyecto es ilustrar el ingenio que el autor esconde tras su obra. Además de realizarse una revisión bibliográfica de sus obras más originales presentando y explicando sus detalles técnicos y metodologías constructivas, el fundamento troncal del trabajo se basa en el modelado y análisis resistente mediante el software de elementos finitos Abaqus de dos de sus estructuras más impresionantes: el Palacio de los Deportes de Oviedo (1975) y el Paraguas Octogonal de Pola de Siero (1972). Se explican en detalle el funcionamiento estructural de estos edificios y el por qué de las geometrías, los materiales y su disposición en la obra.<br /

Modelos de comportamiento para suspensiones de nanotubos de carbono. Aplicación a la simulación de procesos de fabricación

Los nanotubos de carbono son estructuras de escala nanométrica formadas a partir de láminas de grafito enrolladas sobre sí mismas. Dependiendo del número de capas, los nanotubos (CNTS por sus siglas en inglés) pueden ser single-walled (una sóla capa) o multi-walled (multicapa). Tanto unos como otros presentan unas propiedades mecánicas, térmicas y eléctricas que los hacen muy atractivos para el desarrollo de materiales compuestos. Para el buen aprovechamiento de estas características es necesario conocer la orientación de los CNTS en el seno de la matriz polimérica, ya que el comportamiento mecánico depende de esta orientación y el comportamiento eléctrico y térmico es notablemente mejor cuanto menos aglomeraciones presenten los nanotubos. Para este objetivo es de suma importancia disponer de técnicas numéricas de simulación que permitan una evaluación rápida de condiciones de fabricación de estos compuestos, así como para la validación de hipótesis realizadas a partir de los ensayos experimentales realizados en el laboratorio. El proceso de fabricación que se ha simulado en el trabajo ha sido el de spin-coating, presentando éste unas particularidades (grades deformaciones, superficie libre, etc.) que hacen que la simulación numérica mediante los métodos tradicionales con malla no sea fácil, siendo más adecuado un método sin malla, más concretamente, el Método de los Elementos Naturales (MEN), ya que este método nos permite la descripción Lagrangiana actualizada de la cinemática del flujo. Otro de los aspectos que merece la pena ser estudiado en estos compuestos es su particular reología. Para ellos hay que recurrir a modelos microestructurales si se quiere, mediante Dinámica Browniana, simular lo que ocurre a escala macroscópica. Los nanotubos de carbono (tanto los single-walled como los multi-walled) pueden ser tratados químicamente, variando de esta manera su comportamiento reológico, por lo que el mismo modelo no sirve para explicar ambos comportamientos (el de los que están tratados y el de los que no). Se tiene así el modelo de Orientación (nanotubos tratados químicamente) y el de Agregación/Orientación (nanotubos no tratados). Los resultados de las simulaciones correspondientes a ambos modelos son presentados en este trabajo