Adquisición de un sistema de protección activa para el Leopardo 2E

En los últimos años se ha prestado especial atención a los sistemas de seguridad activa paraneutralizar las amenazas actuales y futuras, debido a que la amplia gama de amenazastradicionales de los carros de combate ha aumentado con los avances tecnológicos actuales, asícomo con el uso de nuevos tipos de ingenios como las Cargas Explosivas Improvisadas (IED) yPenetradores Formados por Explosivos (EFP) en los conflictos asimétricos. Por ello, el objetivodel trabajo es realizar un estudio para dotar al carro de combate español Leopardo 2E de unsistema de seguridad activa que implemente la protección del vehículo para los escenariosasimétricos e híbridos, actuales y futuros, y alcance el nivel tecnológico de los carros máspunteros del mercado; teniendo en cuenta que la protección es uno de los elementos másimportantes en el diseño de un carro de combate, puesto que condiciona de manera determinanteal resto de características del vehículo.<br /

Desarrollo y validación de un modelo estocástico para la simulación de la proliferación, migración y diferenciación celular

Este trabajo fin de máster presenta un modelo estocástico para la simulación de la proliferación, migración y diferenciación celular. En concreto, el modelo se validará con la simulación de unos ensayos in vitro realizados con células satélites musculares. La migración y proliferación celular se ha modelado en diversos trabajos de la literatura como un proceso similar a la difusión. Sin embargo, los modelos de difusión para simular la proliferación y migración celular tienden a crear una distribución homogénea en la densidad celular, pero tal resultado puede no ser real. La utilización de modelos estocásticos o de otro tipo (automatas celulares, modelos de partículas, etc.) puede paliar está restricción. Por lo tanto, en este trabajo se presenta un modelo estocástico (random-walk) para simular la proliferación, migración y diferenciación celular. Los tres procesos se consideran como completamente estocásticos además de discretos. El modelo desarrollado se ha implementado en Matlab donde se pretente aplicar para predecir el comportamiento in vitro de unos cultivos celulares realizados con células satélite musculares adultas. En estos cultivos se ha observado una distribución no homogénea de las células dentro del pocillo de cultivo. La utilización de un modelo estocástico permite predecir este resultado mejor que un modelo de difusión continuo. El modelo se ha validado no sólo cualitativamente (distribución celular en los pocillos de cultivo) sino también cuantitativamente incorporando los ratios de proliferación y diferenciación entre los resultados in vitro y numéricos. Se ha realizado también un análisis de sensibilidad de los parámetros del modelo determinando, su influencia en los resultados. En el modelo desarrollado se ha incorporado otro aspecto como la diferenciación celular, considerando varias poblaciones celulares simultáneamente. En el proceso de diferenciación se ha intentado simular la creación de nanotubos o estructuras alargadas tal y como se muestran en los resultados in vitro

La importancia del aprendizaje de las ciencias a través de la experiencia

El Trabajo Final de Máster presenta una visión crítica de la educación basada en ciencias experimentales. Para ello, se revisó dos trabajos realizados durante el Máster. En este caso se han seleccionado dos trabajos que se consideran fundamentales a la hora de ejercer como docentes y cómo hay que ir desarrollándose y adaptándose a lo largo de toda la vida profesional. El primer trabajo  “Programación Didáctica: diseño curricular de física y química” recoge la planificación, desarrollo y evaluación de los aspectos a desarrollar y en este trabajo se propone una mejora de los planteamientos previos y como pueden ser evolucionada. El segundo trabajo “Proyecto Didáctico” se quiere enfatizar la importancia de la didáctica de las ciencias planificando y presentando actividades prácticas a los alumnos para aprender un temario específico siendo más atractiva la asignatura a través de nuevas actividades.<br /

Bone remodeling simulations: challenges, problems and applications

La remodelación ósea es el mecanismo que regula la relación entre la morfología del hueso y sus cargas mecánicas externas. Se basa en el hecho de que el hueso se adapta a las condiciones mecánicas a las que está expuesto. Varios factores mecánicos y bioquímicos pueden regular la respuesta final de la remodelación ósea. De hecho, se considera que la remodelación ósea pretende alcanzar varios objetivos mecánicos: reparar el daño para reducir el riesgo de fractura y optimizar la rigidez y resistencia con el mínimo peso. Durante las últimas décadas, se han propuesto un gran número de leyes matemáticas implementadas numéricamente, pero la mayoría de ellas presentan diferentes problemas como la estabilidad, la convergencia o la dependencia de las condiciones iniciales. Por tanto, el objetivo principal de esta tesis es estudiar los modelos de remodelación ósea, mostrando sus retos, su problemática y su aplicación en el ámbito clínico. En primer lugar, se han revisado dos teorías clásicas de la remodelación ósea (conocidas como modelo de Stanford y modelo de Doblaré y García). En ambos casos, se propone un aspecto novedoso planteando que el estímulo homeostático de referencia no es constante, sino que depende localmente de la historia de carga que cada punto local está soportando. Como consecuencia directa de esta hipótesis, se demuestra que las inestabilidades numéricas que normalmente presentan estos algoritmos, pueden quedar resueltas, mejorando claramente los resultados finales. Esta metodología se aplicó a un modelo de elementos finitos 2D/3D mejorando la convergencia de la solución y asegurando su estabilidad numérica a largo plazo. Por otra parte, en un intento de dilucidar las características de adaptación mecánica del hueso en diferentes escalas, se plantea una relación a nivel órgano y a nivel de tejido que depende de un cambio en el estímulo homeostático de referencia acorde con la densidad aparente, mientras que se considera que la densidad de energía de deformación a nivel de tejido permanece invariante. Esta hipótesis mejora la unicidad de la solución y la hace independiente de las condiciones iniciales, ayudando también a su estabilidad numérica. Además, en esta tesis se aborda el modelado de paciente específico que es un tema que está adquiriendo cada vez más importancia. Una de las principales dificultades en la creación de modelos de paciente específico, es la determinación de las cargas que el hueso está realmente soportando. Los datos relativos a pacientes específicos, como la geometría ósea y la distribución de la densidad ósea, puede ser utilizados para determinar estas cargas. Por lo tanto, se ha estudiado la estimación de la cargas con tres diferentes técnicas matemáticas: regresión lineal, redes neuronales artificiales y máquinas de soporte vector. Estas técnicas se han aplicado a un ejemplo teórico para obtener las cargas a través de la densidad aparente que se predice con los modelos de remodelación ósea. Para concluir, la metodología desarrollada que combina modelos de remodelación ósea con redes neuronales se ha aplicado a la predicción de las cargas de cinco tibias de pacientes. Para ello, se han determinado la geometría y la distribución de la densidad a partir de un TAC y se han introducido los valores de densidad en el modelo previamente desarrollado, obteniendo así, las cargas específicas de las tibias de los pacientes. Con el fin de validar la capacidad de esta novedosa técnica, se han comparado las cargas obtenidas de la técnica propuesta con las cargas obtenidas en un análisis de marcha de dichos pacientes. Los errores obtenidos en las predicciones han sido menores de un 6 %. Por lo tanto, se puede concluir que la metodología aquí propuesta, permite determinar de forma aproximada las cargas que un hueso específico soporta.Bone remodeling is the mechanism that regulates the relationship between bone morphology and its external mechanical loads. It is based on the fact that bone adapts itself to the mechanical conditions to which it is exposed. Several mechanical and biochemical factors may regulate the final bone remodeling response. In fact, bone remodeling is hypothesized to achieve several mechanical objectives: repair damage to reduce the risk of fracture and optimize stiffness and strength with minimum weight. During recent decades, a great number of numerically implemented mathematical laws have been proposed, but most of them present different problems as stability, convergence or dependence of the initial conditions. Thus, the main scope of this Thesis is to study bone remodeling models, showing their challenges, their problematic and their applicability in the clinical setting. Firstly, we revisit two classical bone remodeling theories (Stanford model and Doblaré and García model). In both of them, the reference homeostatic stimulus is hypothesized that is not constant, but it is locally dependent on the loading history that each local point is effectively supporting. As a direct consequence of this assumption, we demonstrate that the numerical instabilities that all these algorithms normally present can be solved, clearly improving the final results. For this reason, we applied this methodology to 2D/3D finite element models. This contribution improves the convergence of the solution, leading to its numerical stability in the long-term. In an attempt to elucidate the features of bone adaptation at the di erent scales, we hypothesize that the relationship between the organ level and tissue level depends on the reference homeostatic stimulus changes according to the density and the tissue effective energy remains unchanged. This assumption improves the uniqueness of the solution, independently of the initial conditions selected and clearly helps in its numerical stability. In addition, patient-specific modeling is becoming increasingly important. One of the most challenging diffculties in creating patient-specific models is the determination of the specific load that the bone is really supporting. Real information related to specific patients, such as bone geometry and bone density distribution, can be used to determine patient loads. Therefore, we studied three different mathematical techniques: linear regression, artificial neural networks (ANN) and support vector machines (SVM). These techniques have been applied to a theoretical femur to obtain the load through the density that came from many bone remodeling simulations. Finally, the application of this novel methodology has been applied for the loading prediction of five real tibias. We are able to determine the subject-specific forces from CT data, from which we obtain bone geometry and density distribuviition of the five tibias. Then, the density values at certain bone regions have been introduced in the methodology developed that combines bone remodeling models and artificial neuronal networks (ANN) for obtaining the predicted subject-specific loads. Finally, in order to validate this novel technique for tibia loading predictions, we compare predicted loads with the loads obtained from the patientspecific musculoskeletal model. The errors between both loads were lower tan 6%. Therefore, the methodology proposed has been validate

Simulación de la queratoplastia y del proceso de cicatrización de heridas en la córnea

Este proyecto se ha realizado dentro del Departamento de Ingeniería Mecánica, en el área de Mecánica de Medios Continuos y Teoría de Estructuras. El ojo humano es uno de los órganos más importantes del ser humano ya que gracias a él, obtenemos la visión. Existen muchas enfermedades asociadas a la visión y en especial a la córnea. Para corregir algunos de estos problemas de visión, se realizan diferentes cirugías, entre ellas queratoplatias o transplante de córnea. En este proyecto fin de carrera se ha simulado mecánicamente los distintos tipos de transplante de córnea o queratoplastia que se practican. También se han simulado el proceso de cicatrización de las heridas que se generan en las posibles cirugías corneales. La queratoplastias se realizan cuando el tejido esta dañado, por ello,se ha simulado un ojo enfermo y se ha simuladon 7 tipos de queratoplastias: lamelar anterior superficial, lamelar anterior profunda, penetrante con corte tipo circulo recto, penetrante con corte tipo Top-hat, penetrante con corte tipo Mushroom, penetrante con corte tipo Zig-zag y penetrante con corte tipo Christmas Tree. A estos tipos de corte, se le han añadido los dos tipos de suturas más representativas, la continua y puntos independientes o suelta. Estos modelos se sometieron a las condiciones del ojo humano, es decir, se les aplicó la presión intraocular. En todos los casos, se ha evaluado la tensión principal máxima, tensión principal mínima y la tensión de Tresca. Para analizar el proceso de cicatrización de la herida para cada forma del corte hay que tener en cuenta la tensión de compresión y la tensión de cortadura. Un valor elevado de tensión de compresión es beneficiosa para el proceso de cicatrización de las heridas mientras que un valor alto de la tensión de cortadura es perjudicial para él, de aquí la importancia de su estudio. Al final, los mejores resultados se obtuvieron con los casos de queratoplastia penetrante con corte tipo Mushroom y Zig-zag para el tipo de sutura continua, pero todo esto, depende de las patologías que presente el paciente. Y por otro lado, se ha desarrollado un modelo mecanobiológico que ha permitido simular la velocidad de cicatrización en el tejido corneal. Esto permite definir el tipo de incisión más adecuado en cada cirugía con la finalidad de mejorar la calidad visual tras la intervención. La implementación del modelo matemático de cicatrización se ha basado en un modelo matemático de cicatrización de la piel y se ha implementado, modificando los valores de los parámetros para la simulación del proceso de cicatrización de la córnea. Los modelos existentes, se centraban únicamente en dos factores, los fibroblastos y el factor de crecimiento. En el modelo utilizado se han tenido en cuenta, a parte de estos valores otros como la presencia de miofibroblastos, el colágeno y sobre todo la parte mecánica que influye en la velocidad de cicatrización y en la calidad de la visión final del paciente. Se ha creado un modelo matemático muy completo que los resultados concuerdan que las referencias, pero que se puede ir mejorando según avance la investigación en este campo

Mejora de la Instrucción y el Adiestramiento de un Escuadrón Ligero Acorazado en entorno virtual

El presente trabajo se centra en el uso de los medios de simulación y de Realidad Aumentada disponibles en el Regimiento de Caballería “FARNESIO” 12 y en su aplicación en la Instrucción y el Adiestramiento de un Escuadrón Ligero Acorazado. El objetivo principal es que un Escuadrón utilice el medio adecuado en función de los cometidos que se realizan en cada puesto táctico (conductor, tirador, jefe de vehículo, etc.). En consecuencia se han realizado diferentes análisis con sus respectivas conclusiones para determinar que medios de simulación y RA son los más idóneos para mejorar el rendimiento en la Instrucción y Adiestramiento. Los problemas abordados son de carácter económico, debido a la reducción del gasto (carburante, munición, etc.) y de calendario (uso de los campos de maniobras, ventanas de tiempo para realizar fuegos, etc.) que conlleva el desarrollo de las actividades de Instrucción y Adiestramiento. Este trabajo pretende constituir una mejora de la Instrucción y Adiestramiento que contribuirá al apoyo en estos campos de las unidades tipo Escuadrón, así como dar a conocer las posibles acciones para aumentar el rendimiento que se pueden implementar en estos medios para aprovechar todas sus capacidades. Finalmente, cabe destacar que, en el futuro, este proyecto puede ser parte primordial para el desarrollo de un Programa de Instrucción y Adiestramiento de un Escuadrón Ligero Acorazado puesto que en este trabajo se han desglosado todos los conceptos necesarios para poder llevarlo a cabo. <br /

Predicción de cargas en el fémur para paciente-específico combinando redes neuronales y elementos finitos

La Biomecánica es la disciplina que trata el análisis y predicción de la mecánica de los seres vivos, por tanto, sirve de ayuda para entender el funcionamiento motor de los organismos, caracterizar el comportamiento de tejidos y órganos desde el punto de vista estructural y, predecir los cambios microestructurales que sufren estos por distintas alteraciones. Respecto a los cambios microestructurales, la estructura del hueso se adapta en respuesta a las alteraciones de carga que sufre. Debido a esta circunstancia, existen diferentes modelos de acuerdo a leyes matemáticas que estudian el comportamiento de los huesos, lo que se ha llamado modelos de remodelación ósea. Actualmente, muchos de estos modelos se están revisando. Esto es debido a la creciente necesidad surgida en la Biomecánica para crear modelos que se adapten a un paciente específico. Dentro del modelado de paciente específico uno de los retos más importantes es la predicción de cargas que un paciente soporta, las cuales crean una determinada distribución de densidades óseas. Esta predicción de cargas sirve de gran ayuda a la hora de elegir por ejemplo, una prótesis que se ajuste en la mejor medida a un determinado paciente específico. De acuerdo con la situación actual en el modelado de paciente específico, se ha desarrollado en este proyecto un modelo matemático que combina la aplicación de redes neuronales y la implementación de un modelo de remodelación ósea, empleando para ello el método de elementos finitos. Este modelo nos permitirá obtener las condiciones de carga que producen una determinada distribución de densidades. Este proyecto plantea la resolución de dos problemas: el problema de remodelación ósea y el problema inverso de remodelación ósea. Para la resolución del primero, se pretende estudiar el comportamiento del fémur sometido a unas cargas, las cuales simulan la situación de marcha de un sujeto específico. Para ello se ha utilizado un modelo de remodelación ósea en concreto conjuntamente al método de elementos finitos. La resolución de este problema nos dará como resultado una determinada distribución de densidades en el fémur, las cuales servirán como entradas para el problema inverso de remodelación ósea. La resolución del problema inverso de remodelación ósea requiere de técnicas muy costosas y laboriosas, de manera que, a fin de simplificar el proceso y reducir el coste computacional, se ha utilizado la aplicación de una red neuronal artificial (RNA). De esta forma, las densidades obtenidas en el fémur nos servirán como entrada para nuestra red neuronal artificial, la cual, una vez entrenada, nos predecirá con elevada exactitud y con un tiempo computacional adecuado las condiciones de carga que producen la distribución de densidades en el fémur obtenidas en el problema de remodelación ósea. Para comprobar el correcto funcionamiento de la red neuronal, se realizarán una serie de validaciones tanto dentro como fuera del rango de paciente específico