Aprendizaje basado en proyectos usando metodologías ágiles para una asignatura básica de Ingeniería del Software

En este trabajo se presenta el proyecto docente de la asignatura Ingeniería del Software I (segundo curso, segundo cuatrimestre) siguiendo la metodología del Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP) utilizando metodologías ágiles. Nuestra hipótesis se basa en que estas metodologías recogen en su propia esencia los fundamentos del ABP, y por tanto, su correcta utilización garantizan los beneficios de este enfoque. Para su implementación, proponemos el desarrollo de un proyecto software siguiendo el proceso unificado de desarrollo software (UP) utilizando SCRUM como metodología ágil. El enfoque iterativo e incremental de esta metodología nos permite presentar de manera natural conceptos más complejos a medida que va evolucionando el proyecto. El desarrollo del proyecto se realizará en tres iteraciones o sprints, donde en cada iteración se van añadiendo nuevos requisitos que implican el estudio de nuevos objetivos de aprendizaje. La realización del proyecto comienza prácticamente el primer día de clase, y su evaluación supone el 75% de la calificación final. Para finalizar, presentamos los resultados y conclusiones obtenidas utilizando esta metodología después del primer año de su implementación.SUMMARY -- This paper presents the teaching project for the subject Software Engineering I (second year, second semester) based on Project-Based Learning (PBL) methodology. For its implementation, we propose the use of agile techniques widely applied in the software development industry. We believe that agile methodologies do capture the very principles of PBL, and its use can therefore guarantee the acquisition of the proposed learning goals. During the course, students will develop a project using the unified software development process, or simply Unified Process (UP), encompassed in the agile methodology SCRUM. The elaboration of the project will be undertaken in teams that will need to explore the appropriate modelling tools and implementation technologies along three successive iterations or sprints. The project will be in place almost from the first day of class, and its assessment will compute for a 75% of the final grade. Additionally, the iterative structure of the project development will entail an incremental learning framework that results especially useful to assimilate the concepts involved in Software Engineering

Unsupervised Machine Learning for Advanced Tolerance Monitoring of Wire Electrical Discharge Machining of Disc Turbine Fir-Tree Slots

Manufacturing more efficient low pressure turbines has become a topic of primary importance for aerospace companies. Specifically, wire electrical discharge machining of disc turbine fir-tree slots has attracted increasing interest in recent years. However, important issues must be still addressed for optimum application of the WEDM process for fir-tree slot production. The current work presents a novel approach for tolerance monitoring based on unsupervised machine learning methods using distribution of ionization time as a variable. The need for time-consuming experiments to set-up threshold values of the monitoring signal is avoided by using K-means and hierarchical clustering. The developments have been tested in the WEDM of a generic fir-tree slot under industrial conditions. Results show that 100% of the zones classified into Clusters 1 and 2 are related to short-circuit situations. Further, 100% of the zones classified in Clusters 3 and 5 lie within the tolerance band of +/- 15 mu m. Finally, the 9 regions classified in Cluster 4 correspond to situations in which the wire is moving too far away from the part surface. These results are strongly in accord with tolerance distribution as measured by a coordinate measuring machine.The authors are grateful to the Spanish Ministry of Economy for the funding support received for the research project "Scientific models and machine-tool advanced sensing techniques for efficient machining of precision components of low pressure turbines" (reference DPI2017-82239-P AIE/FEDER, UE)

Programa Konkurrenteen Egiaztapena Dafny-n

This report documents the Bachelor’s End Project of Jon Mediero Iturrioz for the Bachelor in Informatics Engineering of the UPV/EHU. The project was made under the supervision of Francisca Lucio Carrasco. The project belongs to the domain of formal methods. In the project a methodology to prove the correctness of concurrent programs called Local Rely-Guarantee reasoning is analyzed. Afterwards, the methodology is implemented over Dagny automatic program verification tool, which was introduced to me in the Formal Methods for Software Developments optional course of the fourth year of the bachelor. In addition to Local Rely-Guarantee reasoning, in the report Hoare logic, Separation logic and Variables as Resource logic are explained, in order to have a good foundation to understand the new methodology. Finally, the Dafny implementation is explained, and some examples are presented

Programa Konkurrenteen Egiaztapena Dafny-n

This report documents the Bachelor’s End Project of Jon Mediero Iturrioz for the Bachelor in Informatics Engineering of the UPV/EHU. The project was made under the supervision of Francisca Lucio Carrasco. The project belongs to the domain of formal methods. In the project a methodology to prove the correctness of concurrent programs called Local Rely-Guarantee reasoning is analyzed. Afterwards, the methodology is implemented over Dagny automatic program verification tool, which was introduced to me in the Formal Methods for Software Developments optional course of the fourth year of the bachelor. In addition to Local Rely-Guarantee reasoning, in the report Hoare logic, Separation logic and Variables as Resource logic are explained, in order to have a good foundation to understand the new methodology. Finally, the Dafny implementation is explained, and some examples are presented

Impuestos extrafiscales

El presente trabajo es un estudio sobre la extrafiscalidad en los impuestos. En él, se define la extrafiscalidad como tal y se analizan sus características más relevantes. Para ello, en primer lugar se especifica el marco jurídico en el que se regulan los tributos y a continuación se desarrolla su definición y sus particularidades, ofreciendo al lector ejemplos reales donde podemos encontrar impuestos con estas características, como; algunos de los impuestos propios de las Comunidades Autónomas, los nuevos impuestos concertados del País Vasco y por último, el caso del Impuesto sobre las Ventas Minoristas de Determinados Hidrocarburos o también conocido como “céntimo sanitario”, que se incluye en el proyecto por la estrecha relación que guarda con la extrafiscalidad. Al final del trabajo, se encuentran las conclusiones derivadas del análisis de los impuestos extrafiscales

Desarrollo de una solución aplicada de inteligencia artificial en la distribución de tamaño de partículas (PSD) de un producto final de cemento

Los procesos de fabricación de materiales a día de hoy cada vez están más digitalizados, intengrando nuevas tecnologías que puedan permitir controlar todos los parámetros internos de la secuencia de producción, desde la extracción de los minerales hasta el producto final, asegurando sus propiedades y calidad, para lograr un material ideal para la construcción. En este caso, el material creado es un cemento Portland donde la fabricación está completamente digitalizada a través de sensores instalados a lo largo del proceso, los cuales se encargan de recoger y almacenar datos en directo dentro de una base de datos privada. Recordemos que la digitalización se basa en el desarrollo por el cual procesos analógicos y objetos físicos se convierten al formato digital, pudiendo ser controlados de una manera más sencilla a través de un ordenador. Esta digitalización, actualmente, está directamente ligada con estudios y desarrollos de inteligencia artificial (IA), que gestionan toda esa información a consiguen predecir secuencias y/o paquetes de datos nuevos, antes de que se generen, pudiendo dar la opción de adelantarse a situaciones de: mantenimiento de maquinaria, roturas de herramientas, gestión de eficiencia de procesos, fallos en la calidad en la producción de materiales, análisis de procesos complejos, etc. En este trabajo se desarrolla una solución aplicada de IA en una planta cementera de Turquía con el fin de lograr inferir el resultado de PSD (Particle Size Distribution) del cemento producido al final del proceso de fabricación, analizando todos los sensores representativos que se encuentran instalados en la planta cementera. El alcance del trabajo va desde la recogida de datos de la planta a través de una API (Application Programming Interface), pasando por el análisis exploratorio de los mismos, llegando a desarrollar diferentes algoritmos predictivos que gestionen esos datos en busca de la mejor predicción del PSD. Todo este proceso emplea el lenguaje de programación Python, mediante el editor de código VS Code, usando diferentes librerías de extracción y transformación de datos, y de algoritmia basada en aprendizaje supervisado