Nanoestructuración a la Carta de Películas Delgadas en Geometría de Ángulo Oblicuo Mediante el Control Topográfico del Sustrato

Trabajo presentado en el XVI Congreso Nacional de Materiales CNMAT 2022, celebrado en Ciudad Real (España), del 28 de junio al 1 de julio de 2022La técnica de pulverización catódica operada en geometría de ángulo oblicuo es bien conocida por permitir el crecimiento de películas delgadas nanocolumnares sobre sustratos planos. En otro tipo de sustratos, e.g. rugosos o litografiados, la casuística es variada, apareciendo estructuras complejas y diversas, incluso para espesores del orden de la micra. Estos resultados sugieren la existencia de una fuerte conexión entre el crecimiento de la película y la topografía del sustrato, que podría utilizarse para obtener un mayor control nanoestructural. En esta presentación se analiza teórica y experimentalmente la relación entre ambos aspectos al utilizar la técnica de pulverización catódica a ángulo oblicuo. Se demuestra la posibilidad de crecer estructuras singulares como, por ejemplo, cruces nanopilares o incluso de huecos dentro de una matriz compacta, ordenados de acuerdo a un patrón regular con distancias típicas del orden de cientos de nanómetros (ver Figura 1). Se describe, por lo tanto, el marco conceptual que permitiría que las técnicas actuales de litografía superficial se puedan utilizar como técnicas efectivas de control nanoestructural de películas delgadas. Como resultado, se demuestran varios principios que definen los diferentes estadios de la deposición que servirían como guías para el diseño inteligente del sustrato e inducir crecimientos a la carta. Estos principios se han validado experimentalmente al crecer diferentes películas delgadas sobre un total de 16 sustratos litografiados con diferentes topografías, patrones y escalas típicas por debajo de la micra, así como en otros sustratos con rugosidad intrínseca sometidos a diferentes tipos de pulido

Actas de las V Jornadas ScienCity 2022. Fomento de la Cultura Científica, Tecnológica y de Innovación en Ciudades Inteligentes

ScienCity es una actividad que viene siendo continuada desde 2018 con el objetivo de dar a conocer los conocimientos y tecnologías emergentes siendo investigados en las universidades, informar de experiencias, servicios e iniciativas puestas ya en marcha por instituciones y empresas, llegar hasta decisores políticos que podrían crear sinergias, incentivar la creación de ideas y posibilidades de desarrollo conjuntas, implicar y provocar la participación ciudadana, así como gestar una red internacional multidisciplinar de investigadores que garantice la continuación de futuras ediciones. En 2022 se recibieron un total de 48 trabajos repartidos en 25 ponencias y 24 pósteres pertenecientes a 98 autores de 14 instituciones distintas de España, Portugal, Polonia y Países Bajos.Fundación Española para la Ciencia y la Tecnología-Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades; Consejería de la Presidencia, Administración Pública e Interior de la Junta de Andalucía; Estrategia de Política de Investigación y Transferencia de la Universidad de Huelva; Cátedra de Innovación Social de Aguas de Huelva; Cátedra de la Provincia; Grupo de investigación TEP-192 de Control y Robótica; Centro de Investigación en Tecnología, Energía y Sostenibilidad (CITES

Desarrollo de la función densidad de probabilidad (PDF) de la distribución normal y su aplicación

La distribución normal juega un rol determinante en muchos procesos de inferencia estadística. Dado que esta función de densidad de probabilidad (pdf) de la distribución normal cumple con las condiciones de regularidad, sus parámetros son estimados a través del método de máxima verosimilitud (MV). En este artículo se presenta el desarrollo de la pdf a través de la integral , I = ∫-xx exp (-y2, 2-1) dy, se determinan sus parámetros aplicando la estimación de momentos y el método de (MV). Además, una aplicación de la distribución normal a través de una función compuesta para el diseño de parámetros, en ingeniería de confiabilidad, es presentada. En particular con la finalidad de relacionar el diseño con la filosofía seis sigma, el parámetro y su tolerancia es estimada para que cumpla que sólo 1% de las partes diseñadas sean defectuosas y que el proceso de manufactura presente a lo más 3.4 partes por millón (PPM's)

Stress-Strength Weibull Analysis with Different Shape Parameter β and Probabilistic Safety Factor

Since products are subjected to a random variable stress-strength, their reliability must be determined using the stress-strength analysis. Unfortunately, when both, stress and strength, follow a Weibull distribution with different shape parameters, the reliability stress-strength has not a close solution. Therefore, in this paper, the formulation to perform the analysis stress-strength Weibull with different shape parameters is derived. Furthermore, the formulation to determine the safety factor that corresponds to the designed reliability is also given. And because the relationship between the derived safety factor and the designed reliability is unique, then because reliability is random, the derived safety factor is random.Cuando los productos son sometidos a estrés variables, su confiabilidad debe ser estimada a partir de la resistencia que éstos tienen ante el estrés al que son sometidos, para lo que usamos el análisis estrés-resistencia. Desafortunadamente, cuando ambos, el estrés y la resistencia siguen un comportamiento Weibull con diferentes parámetros de forma, no existe una solución cerrada en la estimación de la confiabilidad. Por lo tanto, en este artículo, se presenta la formulación para poder realizar el análisis estrés-resistencia Weibull con diferente parámetro de forma. Además, la formulación para determinar el factor de seguridad probabilístico correspondiente al producto es dado. Y como la relación entre el factor de seguridad y la confiabilidad son únicas, entonces, la confiabilidad es aleatoria y el factor de seguridad también

Diseños de bloques balanceados incompletos (bibd) a través de un enfoque matricial

Frecuentemente en la experimentación a través del diseño de bloques incompletos, encontramos que la información de la matriz es una matriz singular, razón por la cual esta matriz no es invertible. En este artículo proponemos un enfoque matricial para calcular el efecto del vector de los tratamientos mediante la determinación de la pseudoinversa de en el diseño de bloques incompletos balanceados (BIBD) y la construcción de la tabla del ANOVA en este enfoque para checar los términos significativos y la falta de ajuste del model

Discrimination between the lognormal and Weibull distributions by using multiple linear regression

In reliability analysis, both the Weibull and the lognormal distributions are analyzed by using the observed data logarithms.While the Weibull data logarithm presents skewness, the lognormal data logarithm is symmetrical. This paper presents a method to discriminate between both distributions based on: 1) the coefficients of variation (CV), 2) the standard deviation of the data logarithms, 3) the percentile position of the mean of the data logarithm and 4) the cumulated logarithm dispersion before and after the mean. The efficiency of the proposed method is based on the fact that the ratio of the lognormal (b1ln) and Weibull (b1w) regression coefficients (slopes) b1ln/b1wefficiently represents the skew behavior. Thus, since the ratio of the lognormal (Rln) and Weibull (Rw) correlation coefficients Rln/Rw(for a fixed sample size) depends only on the b1ln/b1wratio, then the multiple correlation coefficient R2is used as the index to discriminate between both distributions. An application and the impact that a wrong selection has on R(t) are given also.En el análisis de confiabilidad, las distribuciones Weibull y lognormalson ambas analizadas utilizando el logaritmo de los datos observados. Debido a que mientras el logaritmo de datos Weibull presenta sesgo, el logaritmo de datos lognormales es simétrico, entonces en este artículo basados en 1)los coeficientes de variación(CV), 2)en la desviación estándar del logaritmo de los datos, 3)en la posición del percentil de la media del logaritmo de los datos y 4)en dispersión acumulada del logaritmo antes y después de la media, un método para discriminar entre ambas distribuciones es presentado. La eficiencia del método propuesto está basado en el hecho de que el radio entre los coeficientes de regresión(pendientes) b1ln/b1wde la distribución lognormal (b1ln) y de la distribución Weibull (b1w), eficientemente representa el comportamiento del sesgo. De esta manera, dado que el radio de los coeficientes de correlación de la distribución lognormal (Rln)y de la distribución Weibull (Rw), (para un tamaño de muestra fijo), solo depende del radio b1ln/b1w, entonces el coeficiente decorrelación múltiple R2es utilizado como un índice para discriminar entre ambas distribuciones. Una aplicación y el impacto que una mala selección tiene sobre R(t) son también dadas